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抑郁癥住院患者院內感染情況調查及其影響因素分析

2021-09-18 05:29:00周婧琪朱芹汶姚樹永劉威張方明曹敏娟
中國醫藥科學 2021年24期
關鍵詞:抑郁癥影響因素

周婧琪 朱芹汶 姚樹永 劉威 張方明 曹敏娟

[摘要]目的探討抑郁癥住院患者院內感染情況及其相關影響因素。方法選取2018年1月至2020年6月于蘇州市廣濟醫院接受住院治療的2606例抑郁癥患者為研究對象,根據有無發生院內感染將其分為感染組112例和非感染組2494例,采集其社會人口學資料、臨床資料等,對其院內感染情況進行調查,并對其相關影響因素進行分析。結果抑郁癥住院患者發生院內感染112例,感染組例次數117例,培養分離出病原菌38例,其中革蘭陽性菌19例,革蘭陰性菌16例,真菌3例。抗菌藥物的使用以非限制使用級、口服、單藥為主,用藥目的以治療為主。經過 logistic 回歸分析,女性、年齡≥60歲、住院天數≥30 d、重度抑郁、使用抗抑郁藥≥2種、糖尿病、合并軀體疾病(除糖尿病)、ALB <35 g/L、進行保護性約束和 MECT 是抑郁癥住院患者院內感染的獨立危險因素( P <0.05)。結論應根據醫院感染的相關因素,對患者實行個體化監護,以降低抑郁癥住院患者院內感染的發生率。

[關鍵詞]抑郁癥;院內感染;感染情況;影響因素

[中圖分類號] R749.4? [文獻標識碼] A?? [文章編號]2095-0616(2021)24-0173-06

An investigation of nosocomial infection among the inpatients with depression and the analysis of its influencing factors

ZHOUJingqi1ZHUQinwen2YAOShuyong1LIUWei1ZHANGFangming1CAOMinjuan1

1.Pharmacy Department, Suzhou Guangji Hospital, Jiangsu, Suzhou 215000, China;2. Pharmacy Department, Suzhou Kowloon Hospital Affiliated to School of Medicine of Shanghai Jiao Tong University, Jiangsu, Suzhou 215000, China [Abstract] Objective To probe into the nosocomial infection among the inpatients with depression and the related influencing factors. Methods A total of 2606 patients with depression who were hospitalized in Suzhou Guangji Hospital from January 2018 to June 2020 were taken as the subjects of research. They were divided into the infection group (n=112) and the non-infection group (n=2494) according to whether there was nosocomial infection. The social demographic data and clinical data were collected, the nosocomial infection was investigated, and the related influencing factors were analyzed. Results There were 112 cases of nosocomial infection among the inpatients with depression, with 117 times of the infection.38 cases of pathogenic bacteria were isolated by culture, including 19 cases of Gram-positive bacteria, 16 cases of Gram-negative bacteria and 3 cases of fungi. The use of antibiotics is mainly non-restricted, oral and single drug The medication was mainly for the sake of treatment. According to logistic regression analysis, the independent risk factors of the nosocomial infection of the inpatients with depression included being female, the age ≥60 years old, the hospitalization days ≥30 d, severe depression, the kinds of antidepressants used ≥2, diabetes mellitus (DM), concomitant somatic diseases (except DM), ALB <35 g/L, protective restraint and MECT (P <0.05). Conclusion Individualized monitoring should be carried out according to the related factors of nosocomial infection in order to reduce the incidence of nosocomial infection among the inpatients with depression.

[Key words] Depression; Nosocomial infection; Infection; Influencing factor

抑郁障礙是最常見的精神障礙之一,以心境持續低落為主要臨床表現,嚴重者會出現幻覺、妄想等精神病性癥狀,部分患者甚至會出現自傷、自殺的行為[1]。目前院內感染是住院患者最常見的并發癥之一[2],在一定程度上,院內感染會加重患者的抑郁程度,形成惡性循環[3-4]。因此,對抑郁癥患者院內感染危險因素的研究具有重要意義。本研究對抑郁癥住院患者院內感染的情況進行調查分析,并進一步從人口統計學、臨床特征、藥物治療相關因素、家庭因素等多個方面綜合全面地分析影響院內感染的因素,以期為臨床個體化監護患者奠定理論基礎,減少患者院內感染的風險,為減輕患者家庭和社會負擔做出貢獻。

1資料與方法

1.1一般資料

本研究數據來源于2018年1月至2020年6月,在蘇州市廣濟醫院(我院)接受住院治療的2606例抑郁癥患者,其中男787例,女1819例,平均年齡(43.93±21.47)歲。在研究過程中根據有無發生院內感染,將其分為感染組112例和非感染組2494例。納入標準:①符合《國際疾病及相關健康問題分類》第10版(ICD-10)中有關抑郁癥的診斷標準[5];②受試者采用抗抑郁藥物治療;③受試者愿意配合本研究,簽署知情同意書。排除標準:①不愿參與或希望退出研究的患者;②在本研究之前或期間參加臨床藥物研究的患者;③因無自知力或具有攻擊性而不能溝通的患者;④有腦部疾病或重大軀體疾病史的患者;⑤納入研究后診斷改變的患者;⑥住院天數<3 d 的患者;⑦入院前或入院48 h 內存在感染的患者。本研究經醫院醫學倫理委員會審核批準。

1.2方法

1.2.1資料收集采用自編調查問卷、醫院電子病例系統和臨床晤談的方式獲取患者的基本信息。對于存在院內感染的患者,進一步獲取感染部位、微生物培養結果、藥敏結果和抗菌藥物使用等相關信息。1.2.2臨床評估①疾病診斷由主治醫師及以上職稱的精神科醫師出具,并由另一名副主任醫師及以上職稱的精神科醫師進行復核診斷;②抑郁程度經漢密爾頓抑郁(HAMD-17)評分量表測評[6];③院內感染診斷標準按照《醫院感染診斷標準》[7]。

1.3觀察指標

①比較兩組患者院內感染的發生率及感染部位分布,構成比=例數/總例數×100%;②病原菌分布;③抗菌藥物使用情況;④抑郁癥院內患者院內感染影響因素分析。

1.4統計學方法

采用 SPSS 20.0統計學軟件進行數據分析,計數資料采用[n (%)]表示,采用χ2檢驗;患者相關資料納入單因素分析,差異有統計學意義( P <0.05)的進一步納入多因素分析,進行二項logistic 回歸分析,差異有統計學意義( P <0.05)則為獨立危險因素。

2結果

2.1院內感染的發生率和感染部位分布

2606例符合條件的抑郁癥住院患者被納入研究范圍,其中院內感染112例,感染率為4.30%;感染組例次數為117,例次感染率為4.49%。通過統計,感染部位主要集中在呼吸道、口腔、生殖泌尿系統以及皮膚軟組織。見表1。

2.2病原菌分布

感染組例次數共有117例,微生物送檢78例(66.67%),培養分離出病原菌38例,陽性率為48.72%。革蘭陽性菌19例,革蘭陰性菌16例,真菌3例,其中有3株多重耐藥菌,分別為耐甲氧西林金黃色葡萄球菌,產超廣譜β-內酰胺酶的大腸桿菌及多重耐藥銅綠假單胞菌。見表2。

2.3抗菌藥物使用情況

感染組例次數共有117例,使用的抗菌藥物以非限制使用級為主,以口服、單藥為主要給藥方式,用藥目的以治療為主。見表3。

2.4抑郁癥住院患者院內感染影響因素分析

2.4.1抑郁癥住院患者院內感染單因素分析2606例符合條件的抑郁癥住院患者被納入研究范圍,112例抑郁癥住院患者發生院內感染,經過統計分析,性別、年齡、婚姻狀態、住院天數、抑郁癥程度、使用抗抑郁藥種類、糖尿病、合并軀體疾病(除糖尿病)、 BMI、白蛋白(albumin, ALB)、保護性約束、無抽搐電休克治療(modified electra convulsive therapy,MECT)是抑郁癥住院患者院內感染的影響因素,差異有統計學意義(P <0.05)。見表4。

2.4.2抑郁癥住院患者院內感染的獨立危險因素112例抑郁癥住院患者發生院內感染,經 logistic 回歸分析顯示,女性、年齡≥60歲、住院天數≥30 d、重度抑郁、使用抗抑郁藥≥2種、糖尿病、合并軀體疾病(除糖尿病)、ALB <35 g/L、進行保護性約束和 MECT 是抑郁癥住院患者院內感染的獨立危險因素,差異有統計學意義( P <0.05)。見表5~6。

3討論

國外文獻報道顯示精神科院內感染的部位主要集中在呼吸道,其次是胃腸道和皮膚軟組織[8-10]。但是本研究中感染部位主要集中在呼吸道、口腔和生殖泌尿系統。呼吸道感染仍是院內感染最常見的類型,這與精神科病房大多實行封閉式管理,人口密度大,空氣流通性差,增加了院內交叉感染的風險有關;抑郁癥患者長期處于低動力狀態,活動量少,有時會根據病情實行保護性約束,這些因素都會降低肺活量,使痰液排除困難,增加呼吸道感染的可能性[11];抗抑郁藥作用于神經遞質系統,易引起機體的過敏反應泛化,甚至會引起肺纖維化,使機體呼吸系統免疫力降低[12],加上抗抑郁藥的錐體外系、抗膽堿能的副作用會增加吸入性肺炎的風險[13],并且多種抗抑郁藥的聯用會使呼吸道感染的風險進一步增加[14]。與其他報道不同,本研究中口腔是院內感染的第二大部位,這主要是由于抑郁癥患者生活方式不良,清潔口腔頻率較低,缺乏基本口腔護理知識有關;同時,抗抑郁藥物的副作用也會導致口腔黏膜的病變,增加感染的風險[15]。此外,生殖泌尿系統也是抑郁癥住院患者發生院內感染的高發部位,需注意抗抑郁藥所引起的尿潴留等不良反應。

本研究中檢出菌革蘭陽性菌主要有金黃色葡萄球菌和表皮葡萄球菌,這些病原菌是呼吸道感染的主要病原菌。革蘭陰性菌主要有大腸桿菌、銅綠假單胞菌和肺炎克雷伯菌,大腸桿菌易引起生殖泌尿系統感染;銅綠假單胞菌是一種條件致病菌,可引起呼吸道、皮膚軟組織、胃腸道等部位的感染;肺炎克雷伯則易引起呼吸道、生殖泌尿系統等部位的感染。研究結果提示我院要做好院感相關措施和培訓,避免多重耐藥菌的院感爆發。

本研究顯示,對于抑郁癥住院院內感染患者,我院抗菌藥物的使用較合理、規范,這與我院重視院內感染防控措施的落實、定期舉辦相關培訓、提高醫務人員對院內感染的認知有關。另外,我院屬于精神專科醫院,患者基本無嚴重的軀體疾病,院內感染與綜合性型醫院相比,發生的嚴重程度較低、類型較少。最后,我院不開展手術,因此抗菌藥物的使用目的主要集中在治療,預防用藥較少。

本研究顯示女性比男性更易發生院內感染,可能是由于女性的生理結構更易導致生殖泌尿系統感染。重度抑郁患者一般住院時間較長,長期處于低動力狀態,肺活量較低,服用多種抗抑郁藥有可能會引起肺部纖維化和吸入性肺炎,增加其呼吸道感染的風險[12-14]。值得注意的是,糖尿病患者白細胞代謝異常,免疫活性物質減少,加上長期服用抗抑郁藥,有可能會加劇體內的糖代謝紊亂,病原菌更易感染、定植[16]。患有消耗性基礎疾病的老年患者,消化系統功能逐漸下降,易產生低蛋白血癥,免疫力無法抵抗病原菌的侵襲[17],此類患者要加強營養物質的供給。保護性約束會使患者長時間保持臥位,活動量減少,增加誤吸風險,從而引起呼吸道

感染;另外,患者的膀胱長時間處于水平位,也會導致排空困難,增加泌尿系統感染的風險[18-19],因此,若患者病情好轉,應及時解除保護性約束。MECT 會增加患者吸入性肺炎的風險[20],因此,對于接受 MECT 治療的患者,應及時清除其嘔吐物和呼吸道分泌物。總的來說,對于女性老年患者,特別是長時間住院、重度抑郁、合并糖尿病等多種軀體疾病、 ALB 水平低于正常值、營養狀態不良的患者,醫務工作者應將其看做院內感染高危人群,根據實際情況加強護理,實行個體化監護,以減少院內感染的風險。

綜上所述,本研究對抑郁癥住院患者院內感染情況進行調查分析,并探討其相關影響因素,為臨床的個體化監護提供理論支持,以減少院內感染的風險。但是本研究還存在一定的局限性,如中國各地區差異較大,本研究的對象局限于華南地區,可能會造成一定的樣本偏差,還需要多中心、大樣本量數據進行進一步驗證。

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(收稿日期:2021-07-08)

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