基于真实世界数据的婴儿培养箱温度性能评价

羊月祺，耿向南，于健伟，许玥，何伟，李鑫，钱英

南京医科大学第一附属医院（江苏省人民医院） 临床医学工程处，江苏 南京 210029

引言

婴儿培养箱是一种恒温恒湿设备，主要满足新生儿、早产婴儿和病弱婴儿救治需要[1-2]。婴儿培养箱不仅可为婴儿提供稳定适宜的温湿度环境，同时又能便于医护人员的观察、护理以及治疗，广泛应用于各级医院产科、新生儿等科室[3]。据统计，在婴儿培养箱不良事件的通报中，温度失控占比高达50%以上[4-5]，温度失控不仅影响治疗效果，还可能引起伤害风险[6]。

真实世界研究（Real World Study，RWS）起源于实用性临床试验，真实世界数据（Real World Data，RWD）是指来源于日常所收集的各种与患者健康状况、诊疗、保健有关的数据，医疗器械疗效评价是将RWD用于临床应用评价的重要方面之一[7-8]。国家药品监督管理局于2020年11月印发《真实世界数据用于医疗器械临床评价技术指导原则（试行）》[9]中对RWD在医疗器械评价工作进行了指导，进一步推动了RWD在医疗器械评价中的应用。

婴儿培养箱作为提供治疗环境的设备，本身不直接参与新生儿的治疗环节，因此对于其疗效评价的内容主要集中于其安全性和有效性，即能否提供稳定的性能表现。本文从RWD 角度出发，收集我院5年中对各品牌型号婴儿培养箱的温度性能记录，建立模型进行分析，形成一套有效的评价体系，以期对婴儿培养箱合理选型、临床应用及维护保障提供一定的指导作用。

1 婴儿培养箱温度评价

温度是婴儿培养箱性能参数中最重要的指标之一，26、28、30、32、34、36周出生胎龄的婴儿在出生1周内对温度要求分别为37.7、37.0、36.3、35.6、35.0、34.3℃，因此合适精准的温度控制是提高新生儿抢救成功率的重要条件[10]。

1.1 婴儿培养箱温控系统

婴儿培养箱温度控制系统包含温度传感器、温度控制器、执行机构和控制对象[11]，一般采用热对流调节方式，以目标箱温或肤温控制，令箱体内的温度达到预设值并保持稳定状态。无论采用何种控制方式，婴儿舱内的温度不仅需要与预设值保持一致，并且舱内各点温度均匀性和稳定性都需要满足规范要求。依据GB9706.219-2021医用电气设备 第2-19部分《婴儿培养箱的基本安全和基本性能专用要求》[12]（以下简称国标）和JF1260-2010《婴儿培养箱校准规范》[13]，应对婴儿舱内5个点温度进行检测。婴儿培养箱的实际温度以婴儿舱内垫子表面中心上方10 cm处的空气实测温度为准（国标中命名为M点，即婴儿舱温度），其余各点（国标中分别命名为A、B、C、D）应在长度和宽度的2等分线形成的4块面积的中心，各点探头放置位置如图1所示。探头精度、放置位置、温度控制算法及加热执行机构（电加热器、循环风扇）的性能都会对温度性能产生较大影响[14-15]。

图1 婴儿培养箱实测温度探头示意图

1.2 温度性能检测指标

1.2.1 温度偏差（32、36℃）

在稳定温度状态时，计算实际测量温度平均值与显示温度平均值之差为温度偏差，设置温度为32、36 ℃时的温度偏差计算如式（1）～（2）所示。

1.2.2 温度均匀度（32、36℃）

国标中对温度均匀度的定义为M点的平均温度与A点、B点、C点、D点的测量平均值之间的差值，并以其最大值为评价对象，见式（3）。

为进一步显现5个温度采集点的测量值差异，修正温度均匀度的计算方法，以M点、A点、B点、C点、D点实测温度平均值的最大值与最小值之差作为温度均匀度的评价指标，使其更加严格。设置温度为32℃和36℃时的温度均匀度的计算如式（4）～（5）所示。

1.2.3 平均培养箱温度与控制温度之差（32、36℃）

设置温度为32℃和36℃时的温度偏差计算方法见式（6）～（7）。

2 获取RWD

2.1 RWD获取来源

根据国家药品监督管理局于2020年11月印发《真实世界数据用于医疗器械临床评价技术指导原则（试行）》[9]，对医疗器械进行评价的真实数据来源除登记数据、医院病历数据、区域健康医疗数据、医疗保险数据、健康档案、公共监测数据、患者自报数据、移动设备产生的数据以外，还包括医疗器械生产、销售、运输、存储、安装、使用、维护、退市、处置等过程中产生的数据，如验收报告、维修报告、使用者反馈、使用环境、校准记录、运行日志、影像原始数据等。

婴儿培养箱温度相关数据来源可分为来源于第三方标准器的实测数据和来源于婴儿培养箱本身运行中的所有数据（显示温度、设置温度、温度报警等）2类。

根据国标要求，温度参数实测的记录从达到稳定状态后开始读数，检测采样点的数量要求为15个，并且每2点之间间隔时间为2 min，即稳定状态后0.5 h内的检测结果。为更加真实地还原出设备运行的状态，排除外界因素的干扰，对婴儿培养箱的检测均在实际诊疗环境中进行，并且针对婴儿培养箱在实际使用过程中需要长时间连续使用的特点，本文的连续检测时间均长于规范的要求。

2.2 RWD获取方式

温度参数实测采用经过溯源的美国福禄克公司的INCUⅡ婴儿培养箱分析仪进行检测，使用分析仪的自动记录功能，以设备所设定的最小采样时间间隔（30 s）对温度数据进行记录，得到长时间的温度数据，导出CSV格式文件。在条件允许的情况下也可通过架设符合相关标准的第三方温度参数监测系统实现[16-18]。

培养箱本身运行中的所有数据依靠人工记录并不现实，因此需要婴儿培养箱设备厂商开放通讯端口并提供相应的通信协议，根据通信协议设计数据读取模块以获得设备参数信息。

3 系统设计

本文以市场上占有率较高的宁波戴维YP-970婴儿培养箱为例，可通过RS-422串口通信向培养箱发送特定格式命令消息帧读取参数数据，消息帧格式如下：起始符55 H、帧长度8 Bit、从地址8 Bit、功能码8 Bit、数据n个8 Bit、循环冗余校验（Cyclic Redundancy Check，CRC）低字节8 Bit、CRC高字节8 Bit、结束符AAH，其中帧长度为除起始符和结束符外的字节个数总和；从地址为模块需要返回参数数据的培养箱地址，培养箱地址可在设备上进行设定（有效地址为0X01-0XF7）；功能码为模块命令培养箱所执行的功能。

功能码为0X01时执行读取婴儿培养箱系统参数的功能。婴儿培养箱读取到模块发送的消息帧后会向模块回应系统参数（即运行中的所有数据）。婴儿培养箱回应消息帧格式如下：起始符55 H、帧长度8 Bit、地址8 Bit、功能码8 Bit、型号8 Bit、工作模式8 Bit、箱温16 Bit、箱温设置值16 Bit、肤温16 Bit、肤温设置值16 Bit、湿度8 Bit、湿度设置值8 Bit、氧气浓度8 Bit、氧气浓度设置值8 Bit、体重16 Bit、报警类型16 Bit、CRC低字节8 Bit、CRC高字节8 Bit、结束符AAH。

本文设计的系统数据分析部分均在后端服务器完成，模块端只负责读取设备运行参数后传送至内网服务器，运算量较小。为缩减PCB板所占空间，本文使用ESP-12E作为模块的MCU，MAX489CSD芯片作为RS-422的电平转换芯片，实现串口通信及数据的无线传输[19]。模块读取设备运行参数后通过医院内网WiFi网络与内网服务器建立socket连接并将数据实时发送，服务器接收到数据后存储于MySQL数据库中,模块电路原理图如图2所示，模块实物图如图3所示。

图2 模块电路原理图

图3 模块实拍图

4 RWD评价方法

4.1 建立评价模型

对设备参数性能的评价一般根据标准规范或者产品说明书的要求计算合格率，一定程度上可以反映检测样本总体性能的优劣，但无法分辨出样本性能表现中细微的差距，并且设备存在定位不同的情况（即产品说明书中的标称参数不同）。所以仅通过合格率高低评价设备性能表现具有一定的片面性。

为解决这一问题，本文根据婴儿培养箱温度特性建立评价模型，引入期望值参数，对样本的整体性能检测数据进行评分，期望值的取值可根据对比样本间的不同要求决定。样本的整体性能得分高低由多个参数得分综合评定，每项检测参数建立评分数学模型，见式（8）。

式中，N为样本容量；x为期望值。经过归一化，有0≤F(x)≤1。在取值范围内，F(x)值越高代表样本中该参数性能表现越好。

4.2 统计学分析

本研究共收集188台次的婴儿培养箱性能参数数据，根据品牌将数据分为3组，分别为品牌A共计109台次、品牌B共计35台次组、品牌C共计44台次。采用 SPSS 25.0统计软件进行数据处理和分析。使用柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验（K-S检验）对3组数据的不同温度参数是否符合正态分布进行检验，不同品牌的婴儿培养箱在不同设定温度的温度参数均非正态分布，以P＜0.05为差异有统计学意义。

4.3 参数相关性分析

同一台婴儿培养箱单次检测中，即单个样本个体，多个参数检测数据间存在着关联性，并非两两独立。参数间两两建立散点图，以温度偏差和平均培养箱温度与控制温度之差为例，分别用32℃的参数值和36℃的参数值作为横坐标和纵坐标绘制散点图。如图4所示，可以发现样本散点均分布在对角线左右，表示该参数的32℃与36℃之间的有一定的正相关性，这通常与培养箱温度传感器选取材料有关，在传感器温度特性曲线发生偏移时会同时影响。

图4 32 ℃与36℃数据散点图

进一步采用斯皮尔曼（Spearman）相关系数对同品牌的婴儿培养箱32℃和36℃时的温度性能参数进行相关性描述，相关性系数接近1，表示两参数有正相关性，相关性系数接近0，表示两参数有零相关，其显著性用P值表示，P＜0.001表示两参数相关，各参数间的相关性系数如表1所示。

表1 婴儿培养箱参数关系表

5 结果

5.1 不同品牌温度性能合格率分析

选取我院保有量前三的品牌5年（2017年1月至2021年12月）共计188份温度检测数据对参数性能进行评价，以国标规定的限值计算合格率，结果如表2所示，3个品牌合格率差异较小，仅通过合格率无法对进行准确的性能评价。

表2 不同品牌温度性能合格率

5.2 不同品牌性能评分分析

以本文构建的评分模型进行分析，在每个品牌的性能检测数据中随机抽取10份作为检测样本。设置相同的期望值，分别对3个品牌所选样本进行计算。如图5所示，纵坐标代表相同的期望值下样本的计算评分，可见品牌B在温度准确性上优于品牌A和品牌C，而在温度均匀性上品牌C优于品牌A和品牌B。

图5 不同品牌性能评分结果

5.3 不同期望值参数性能评分分析

除设定相同期望值计算评分比较高低的方法外，还可选择设定统一的评价分值比较期望值的方法，即达到所要求评分分值时所需的期望值越小，则表示该项参数性能越好。

令x0=1.5，以k×x0为横坐标（0.1≤k≤1.0），评价分值为纵坐标，绘制3种品牌平均培养箱温度与控制温度之差的分值曲线，如图6所示。当以0.5作为评分要求时，A品牌的期望值为0.85×x0，B品牌的期望值为0.36×x0，C品牌的期望值为0.54×x0，则针对这3份样本，B品牌的性能优于A品牌和C品牌。

图6 不同期望值性能参数评分

5.4 验收温度性能评分分析

利用本文设计的评价模型还可在验收婴儿培养箱时提供决策支持。型号不同的婴儿培养箱往往存在设计定位的不同，在标称参数上会存在一定的差距。

因此在评价设备在标称参数上的符合度时，可将期望值设置为标称参数计算评分，评分越高则表示在标称参数上的符合度越高。根据对多组数据的计算分析以及临床的评价，设定F(x)≥0.5为符合评分要求。

对3个品牌的平均培养箱温度与控制温度之差参数进行验收评价，查阅说明书可知品牌A的标称参数为1.5℃，品牌B和品牌C的标称参数为1.0℃。因此对品牌A、品牌B和品牌C的期望值分别设置为1.5、1.0和1.0，评分结果如表3所示。因为定位的不同，在设置相同期望值横向比较时品牌A的评分低于品牌B和品牌C（图6），但是在将期望值设置为对应标称参数时，A品牌的评分≥0.5，因此符合验收要求（表3）。

表3 验收温度性能评分

6 讨论与结论

6.1 评价模型可行性

本文基于RWD的研究方法，设计了采集婴儿培养箱运行参数的模块，建立了评价模型，对婴儿培养箱的温度性能参数给出了定量评价方法，并结合本院婴儿培养箱的性能检测实例和数据分析结果，验证了所设计系统和评价方法的可行性。

本文对医院5年内共计188份温度检测数据进行了详细的分析，通过传统的质控检测计算合格率时，3类品牌间的结果差异性较小，无法有效地进行差异化评价。而采用本文所设计的模型进行评价时，在相同样本的条件下，以平均培养箱温度与控制温度之差参数为例，所计算的评分结果能够较好地反映出品牌间的性能差异，得出品牌B的性能优于品牌A和品牌C的结论。相比杨俊等[18]通过质控检测实测值比较品牌优劣的方法，本文的方法不仅能将品牌间的性能差异通过评分的方法进行比较，而且能在设备验收时验证其标称参数的符合度，也能为医院采购决策和进口替代提供有力的参考依据。

6.2 RWD获取规范化

本文所设计的系统完成了我院现有各品牌的婴儿培养箱数据采集，实现了获得完整RWD 的方法和路径。相比陈龙等[20]基于DS18B20传感器设计的婴儿培养箱质控系统，本文实测数据来源于标准质控检测仪器，更加符合标准规范。并且能够同时读取婴儿培养箱的运行数据，实现了数据的闭环。

目前市面上婴儿培养箱的品牌型号众多，真实世界获取的方式也存在较大差异。仅本研究所覆盖的3种品牌的婴儿培养箱获取协议完全不同。而且婴儿培养箱的运行过程中除了温度性能参数，还有很多其他评价指标，包括湿度、噪音、报警功能等都会对新生儿的诊疗有较大影响。婴儿培养箱数据获取如何实现规范化，也需要厂商和医院的共同努力。