医院感染实时监控系统预警效果及评价研究

□ 秦瑞 QIN Rui 刘丹丽 LIU Dan-li 王广芬 WANG Guang-fen 袁妍妩 YUAN Yan-wu

近年来，随着医院感染实时监控系统的应用，早期识别及预警有助于准确、高效地控制医院感染病例的发生[1-3]。由于医院感染实时监控系统的诊断策略需要根据不同医疗机构的诊疗特点进行个性化设置，导致不同机构医院感染识别及预警能力出现差异[4-6]。本研究通过对医院感染实时监控系统(简称院感系统)感染预警效果进行评价，找出存在的问题，有针对性地调整本院感染预警策略，进一步提升医院感染实时监控系统预警的准确性和效率。

对象与方法

1.研究对象。选取2019年1月1日—2019年12月31日某三级甲等医院出院的患者作为研究对象，排除住院时间小于48小时的患者。

2.研究方法

2.1 医院感染监测方法。依据《医院感染诊断标准(试行)》[7]对医院感染病例进行诊断。医院感染监测主要通过三种方式开展：(1)医院感染实时监控系统每天定时主动抓取疑似院感病例后，再由临床医生和院感专职人员进行双向核实。(2)临床医生在日常工作中主动发现院感病例并上报，再由院感专职人员进行复核。(3)院感专职人员在对重点科室和重点环节开展目标性监测的过程中发现院感病例并添加确认。

2.2 院感系统感染预警策略。结合医院电子病例系统、实验室信息系统及手术麻醉信息系统对住院患者的医院感染情况进行识别和预警，具体的诊断策略如下：细菌培养阳性(包括痰、血、尿、便、静脉导管、脑脊液、关节液、腹水、胸水等)，影像检查异常，抗菌药物使用或升级，病毒检出(咽拭子)，常规检验中指标异常(包括血、尿、便、腹水、胸水、脑脊液、PCTCRP等)，体温连续异常，二次手术(术后30天再次入院)，大便次数增多等。

3.院感系统效果评价方法。通过以下指标对院感系统感染预警效果进行评价：(1)院感系统预警灵敏度=同期院感系统识别的有效医院感染病例例次/同期医院感染病例例次×100%。(2)院感系统预警阳性预测值=同期院感系统识别的有效医院感染病例例次/同期院感系统预警病例例次×100%。(3)院感系统预警误诊率=同期院感系统错误预警病例例次/同期非医院感染病例例次×100%。(4)受试者工作特征曲线(ROC)下面积。

4.统计方法。使用Excel进行数据的整理与汇总，利用SPSS16.0软件进行数据的统计分析与ROC曲线的绘制。

结果

1.医院感染情况。2019年1月1日—2019年12月31日共计出院患者59154例，其中医院感染人数1107例，医院感染率1.87%，医院感染例次1303例次，医院感染例次率2.20%。

2.院感系统预警情况。在所有1303例次医院感染病例中，通过院感系统预警的有1296例次，其余7例次医院感染病例是通过临床医生主动上报和目标性监测发现，院感系统预警的灵敏度为99.46%。院感系统共计预警病例7479例次，院感系统预警的阳性预测值为17.33%。院感系统误诊预警例数6183例次，院感系统误诊率为10.69%。

3.院感系统预警效果评价。绘制院感系统预警的ROC曲线，其灵敏度为99.46%，特异度为89.31%，曲线下面积为0.992，95%CI(0.991～0.993)，详见图1。

图1 院感系统预警的ROC曲线

4.不同科室院感系统预警情况分析。院感系统预警灵敏度总体比较高，除耳鼻喉头颈外科、普外科、骨科、神经外科这4个科室外，对于其他科室的预警灵敏度均达到100%。院感系统预警的阳性预测值总体偏低，只有17.33%。其中，最高的科室是干部病房，也只有76.62%。院感系统预警误诊率总体比较低，但其中监护病房、神经外科、急诊病房的预警误诊率偏高，具体详见表1。

表1 不同科室院感系统预警情况

5.不同感染部位院感系统预警灵敏度分析。院感系统对于不同感染部位的预警灵敏度均比较高，只有手术部位感染预警灵敏度未达到100%，其中表浅切口预警灵敏度为92.16%，深部切口预警灵敏度为83.33%，器官腔隙预警灵敏度为96.55%，具体详见表2。

表2 不同感染部位院感系统预警灵敏度

讨论

本研究中，通过计算院感系统预警的灵敏度、阳性预测值、误诊率以及绘制受试者工作特征曲线(ROC曲线)等综合评价了院感系统感染预警的准确性和效果。其中院感系统预警的灵敏度反映的是院感系统识别医院感染病例的能力，院感系统预警的阳性预测值反映的是院感系统识别医院感染病例是否准确的能力，院感系统预警的误诊率反映的是院感系统错误识别医院感染病例的能力。受试者工作特征曲线(ROC曲线)可以用来综合评价院感系统的预警效果[8]。

通过数据分析发现，本研究中院感系统预警的灵敏度为99.46%，显著高于以往类似研究[4-5]。其主要原因是由于日常工作中，院感专职人员根据本机构的诊疗情况，不断修改院感系统的诊疗策略，降低了院感病例的预警“门槛”，扩大了预警病例的范围，因而提升了院感系统预警的灵敏度。但也从侧面反映出目前临床医生和院感专职人员过度依赖院感系统，主动发现院感病例的能力不足。此外，本研究中院感系统预警的阳性预测值为17.33%，也高于以往类似研究[4-5]。这主要是因为在修订院感系统诊疗策略的过程中，院感专职人员根据多年来进行医院感染诊断的经验，筛选了一些识别效果更加显著的诊疗策略，而没有只是盲目地开启额外的诊疗策略，从而确保了在提升院感系统预警的灵敏度的同时阳性预测值也得到了提升。但从目前情况来看，院感系统预警仍存在10.69%的误诊率，同时院感系统预警的阳性预测值还有待进一步的提升，因为误诊率的降低以及阳性预测值的提升将减少错误预警的病例数，从而大大提升院感工作效率[9]。

从院感系统预警的受试者工作特征曲线(ROC曲线)下面积来看，曲线下面积为0.992，95%CI(0.991～0.993)，院感系统对于院感病例的识别具有非常好的效果[10]。但是仔细分析不同科室院感系统预警情况发现，院感系统对于像耳鼻喉头颈外科、普外科、骨科、神经外科这些外科科室的灵敏度相对较低。这可能是因为对于手术部位感染的识别目前依然比较困难，且容易发生漏报情况[11]。此外，针对不同科室院感系统预警的阳性预测值波动也比较大，对于监护病房的误诊率更是超过了60%。这主要是因为不同科室间患者的感染特点存在差异，单一的预警策略不能完全覆盖所有科室，监护病房由于患者病情比较严重且复杂，从而加大了医院感染的诊断难度[12]。

院感系统虽然在很大程度上帮助院感专职人员提升了工作效率，但仍然具有一定的局限性。例如院感系统预警总体的灵敏度非常高，但存在个别科室，个别感染部位灵敏度偏低的情况，所以根据不同科室的感染特点，个性化地调整诊疗策略将能够进一步提升整体的预警效果。此外，随着人工智能的不断发展，具有自我学习能力的院感系统将会给医院感染预防与控制工作带来更大的提升[13]。