骨科老年住院患者医院感染危险因素分析及预测模型构建

左丽丽 薛翌蔚

[摘要] 目的 探析骨科老年住院患者醫院感染的危险因素并构建预测模型。 方法 选取2015年1月～2018年12月于上海市第六人民医院骨科住院的2114例患者，按照随机数字表法将患者分为建模组和验证组，每组1057例。使用χ2检验和非条件logistic回归分析影响医院感染的危险因素，并根据结果建立老年骨科患者医院感染的预测模型。 结果 建模组1057例患者中，发生医院感染的有53例。logistic回归分析显示年龄、住院时间、手术时间、手术切口类型、使用导尿插管、患有骨质疏松是骨科住院患者发生医院感染的危险因素（P < 0.05）。构建的预测模型中概率值拟合联合预测的ROC曲线下面积为0.808，敏感性和特异性分别为73.3%和81.2%。并在此基础上建立预测评分模型，建模组和验证组的ROC曲线下面积分别为0.801（95%CI：0.725～0.852）和0.721（95%CI：0.630～0.812）。 结论 骨科患者的年龄、住院时间、手术时间、手术切口类型、使用导尿插管、患有骨质疏松是其发生医院感染的危险因素，据此构建的预测模型在建模组和验证组均较好的判别效度。

[关键词] 骨科;医院感染;危险因素;logistic回归分析;预测模型

[中图分类号] R181.3+2          [文献标识码] A          [文章编号] 1673-7210（2020）01（c）-0086-05

Risk factors analysis and prediction model construction of nosocomial infection in elderly hospitalized orthopedic patients

ZUO Lili   XUE Yiwei

Department of Orthopedics， East Hospital of Shanghai Sixth People′s Hospital， Shanghai   201306， China

[Abstract] Objective To analyze the risk factors of nosocomial infection in orthopedic hospitalized patients and to construct a predictive model. Methods A total of 2114 patients who were admitted to the Department of Orthopedics of Shanghai Sixth People′s Hospital from January 2015 to December 2018 were selected. The patients were divided into the modeling group and the validation group according to the random number table method， with 1057 patients in each group. Chi-square test and unconditional logistic regression were used to analyze the risk factors affecting nosocomial infection， and the predictive model of nosocomial infection in elderly orthopedic patients was established based on the results. Results Among the 1057 patients in the modeling group， 53 cases had nosocomial infection. Logistic regression analysis showed age， hospital stay， operative time， surgical incision type， catheterization， and osteoporosis were risk factors for nosocomial infection in hospitalized orthopedic patients （P < 0.05）. The area under the ROC curve of probability value fitting joint prediction in the constructed prediction model was 0.808， and the sensitivity and specificity were 73.3% and 81.2%， respectively. Based on this， a predictive scoring model was established. The area under the ROC curve of the modeling group and the verification group were 0.801 （95%CI： 0.725-0.852） and 0.721 （95%CI： 0.630-0.812）， respectively. Conclusion Age， hospital stay， operative time， surgical incision type， catheterization and osteoporosis of orthopedic patients are risk factors for nosocomial infection. The predictive model constructed by this method has good discriminat validity in both the modeling group and the validation group.

[Key words] Orthopedics; Nosocomial infection; Risk factor; Logistic regression; Predictive model

医院感染指患者在住院期间获得的感染，包括住院期内感染以及出院后发病但在院内获得的感染[1]。世界卫生组织（WHO）调查了14个国家的55家医院内医院感染率，发现约有8.7%的患者发生医院感染[2]。老年患者常合并有多种慢性疾病，免疫功能下降，可增加医院的感染的风险。预计到2050年，我国老年人口将达4亿左右，约占总人口25%[3]。骨科患者多为手术患者，手术时间和卧床时间长，年老者骨组织供血差，易发生手术部位感染，增加临床治疗难度，影响患者预后甚至威胁其生命[4]。为降低骨科住院患者医院感染的发病率，本研究对上海市第六人民医院东院（以下简称“我院”）骨科住院的2114例患者进行研究，现报道如下：

1对象与方法

1.1 研究对象

纳入2015年1月～2018年12月入住我院骨科的2114例患者，按照随机数字表法将其分为建模组和验证组，每组1057例。纳入标准：①符合《医院感染诊断标准（试行）》[5]的诊断标准;②住院时间>48 h;③年龄≥60岁。排除标准：①合并严重肝肾功能障碍、心肺功能障碍者;②合并其他系统感染者;③认知或精神障碍者。两组患者临床基线资料比较，差异无统计学意义（P > 0.05），具有可比性，见表1。本研究已撰写详细方案，并提交医院伦理委员会获得研究审批资格，患者或其家属均已签署知情同意书。

1.2 研究方法

收集并记录所有入选患者姓名、性别、年龄、骨折部位、骨折类型、手术状况、药物使用情况、是否留置导尿管、有无基础性疾病等资料。

1.3建立模型

通过单因素分析初步筛选出老年骨科患者医院感染的危险因素，综合考虑临床经验，将相关危险因素纳入多因素logistic回归分析，并根据结果建立logistic模型。根据模型中各项指标相关的偏回归系数赋予分值，建立骨科老年患者医院感染的预测模型。具体方法：各指标的偏回归系数除以logistic分析模型中的最小回归系数，再乘常数2，四舍五入取整数值。

1.4 统计学方法

采用SPSS 22.0对所得数据进行统计学分析，计量资料采用均数±标准差（x±s）表示，组间比较采用t检验，计数资料采用百分率表示，组间比较采用χ2检验。采用单因素分析，建立logistic回归模型。似然比前进法筛选、分析骨科老年患者医院感染的危险因素，以P < 0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1一般资料

本研究的2114例患者中，共有109例患者發生医院感染，医院感染发生率为5.2%。手术切口的感染最高，其次为呼吸道感染和皮肤软组织感染，泌尿道感染较少。见表2。

表2   两组患者感染部位分布构成（例）

2.2 单因素分析

建模组1057例患者按照有无发生感染，分为感染组和非感染组，感染组53例，非感染组1004例。患者的年龄、住院天数、手术时间、骨折类型、手术切口类型、是否使用导尿插管，应用抗生素种类、是否有糖尿病和骨质疏松可能是影响骨科患者医院感染的因素。见表3。

2.3 多因素logistic回归分析

将表3中有统计学意义的数据进行多因素logistic回归分析，变量赋值情况见表4。结果显示，患者年龄大、住院时间长、手术时间长、手术切口类型、使用导尿插管、患有骨质疏松是骨科住院患者发生医院感染的危险因素（P < 0.05）。预测模型为：Logit（P）=2.582+0.750×（年龄）+0.420×（住院时间）+0.621×（手术时间）+0.244×（手术切口类型）+0.530×（使用导尿插管）+0.587×（骨质疏松）。

ROC曲线下面积为0.808，95%CI为0.732～0.884，所对应的敏感度和特异度分别为73.3%和81.2%。见图1。

2.4预测评分模型的建立与验证结果

根据logistic回归分析模型中各危险因素的偏回归系数，构建医院感染的预测评分模型，年龄≥65岁、住院时间≥5 d、手术时间≥2 h、手术切口类型、使用导尿插管、患有骨质疏松6个危险因素的得分依次为6、3、5、2、4、7分。根据该预测评分模型计算建模组的感染患者得分，0～9分、9～15分、>15分的感染率分别为8.2%、21.3%、62.7%（P < 0.001），H-L检验P值为0.382，ROC曲线下面积为0.801（95%CI：0.725～0.852），见图2。同样地对验证组进行检验，H-L检验P值为0.176，ROC曲线下面积为0.721（95%CI：0.630～0.812），见图3。提示评分模型在建模组和验证组均有较好的判别效度。

3讨论

骨科住院患者一般伴有侵入性治疗手段，且骨组织供血能力差，属于医院感染的高危人群[6-7]。充分认识和了解骨科患者医院感染的危险因素，构建预测模型，对降低医院感染率和提高患者的生存质量有重大意义。

本研究中，骨折患者医院感染的发生率为5.2%，高于其他综合性医院[8]。其中手术切口感染率最高，其次为呼吸道感染。医护人员的操作不规范和导管等不当使用均会造成医院感染的发生[9]。老年人的组织器官均发生衰退，血液中的各种免疫因子和淋巴因子减少，机体免疫功能下降。高龄患者更容易发生感染（P < 0.05），此结果与其他研究的结论一致[10-11]。也有研究指出[12]，各年龄段患者的骨科感染率差异无统计学意义，但目前多认为年龄对医院感染有一定程度的影响。黄冬红等[13]研究显示，年龄越大，合并基础疾病病程越长，患者的感染风险越大。

本研究单因素分析和logistic回归分析均显示，住院时间是医院感染危险因素。樊虹雨[14]指出，住院天数和医院感染率基本成正比。可能与老年患者的营养状态不佳、易发生交叉感染、病程延长等有关[15-16]。Salge等[17]在前瞻性研究中发现，住院时间大于20 d的患者发生医院感染的风险比10 d的患者增加1倍以上。

手术时间长意味着伤口暴露时间长。杨心怡等[8]认为医院在术前应充分准备，尽量缩短手术时间。李发祥[18]学者在研究中发现，Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类污染切口感染率差异有统计学意义，与本研究结论一致。目前国内外对切口的研究较多[19-22]，认为Ⅱ、Ⅲ类切口与外界相通，细菌容易大量繁殖并感染切口。

综上，骨科患者的年龄、住院时间、手术时间、手术切口类型、使用导尿插管、患有骨质疏松是患者发生医院感染的危险因素。可为临床医院感染的防治提供的科学参考依据。

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（收稿日期：2019-07-05  本文编辑：顾家毓）

[基金项目] 上海市第六人民医院东院院级科学研究基金计划项目（院人才2014032）。

[通讯作者] 薛翌蔚（1977.8-），女，副主任护师，上海市第六人民医院东院骨科护士长;研究方向：骨科护理。