ICU多重耐藥菌感染的護理防控要點與傳播的預警模式構建

陳慧蘭 游秋萍 孫萍

【摘要】目的：探討ICU多重耐藥菌感染的護理防控要點與傳播的預警模式構建。方法：選擇2018年9月至2020年8月期間ICU病房住院病人82例作為對象，調查ICU多重耐藥感染情況，分為病例組和對照組。查閱兩組病歷資料，記錄患者性別、年齡、基礎疾病、ICU住院天數、使用呼吸機天數、發熱、低蛋白血癥、抗菌藥物的聯用、BMI、手術等，完成單因素和多因素Logistic分析；并進行參數估計和優勢比OR評估，繪制ROC曲線面積，計算預警模型的效能。結果：單因素及多因素Logistic分析結果表明：ICU多重耐藥菌感染率與ICU住院時間、基礎疾病、使用呼吸機天數、低蛋白血癥、抗菌藥物聯用及發熱具有統計意義（P<0.05）；ROC曲線結果表明：預警模型對ICU MDRO感染的護理防控要點與傳播的的C-index為0.816，具有良好的區分度；曲線下面積為0.832，95%CI為0.757～0.899，具有良好的預測效能。結論：ICU多重耐藥菌感染率較高，建立護理防控要點與傳播的預警模式具有良好的區分度，能獲得較高的預測效能，值得推廣應用。

【關鍵詞】ICU多重耐藥菌；護理防控要點；傳播；預警模式；ROC曲線面積

[中圖分類號]R473 [文獻標識碼]A [文章編號]2096-5249（2021）11-0096-02

Essentials of Nursing Prevention and Control of Multi-drug-resistant Bacteria Infection in ICU and Construction of Early Warning Model of Transmission

CHEN Hui-lan1， YOU Qiu-ping2， SUN Ping1 （Department of Critical Care Medicine， Third Bureau Hospital， Dongguan Guangdong 523710， China； 2. Hospital Inpatient Office of Dongguan Third Bureau Hospital， Dongguan Guangdong 523710， China）

[Abstract] Objective： To explore the key points of nursing prevention and control of multi-drug-resistant bacterial infection in ICU and the construction of early warning mode of transmission. Methods： A total of 82 inpatients in the ICU ward from September 2018 to August 2020 were selected as subjects to investigate the multi-drug-resistant infection in the ICU， and they were divided into a case group and a control group. Check the medical records of the two groups， record the patient’s gender， age， underlying diseases， ICU hospitalization days， ventilator days， fever， hypoproteinemia， combination of antibacterial drugs， BMI， surgery， etc. ， complete single-factor and multi-factor Logistic analysis ； And perform parameter estimation and odds ratio OR evaluation， draw the ROC curve area， and calculate the effectiveness of the early warning model. Results： Univariate and multivariate logistic analysis results showed that： ICU infection rate of multi-drug resistant bacteria was statistically significant with ICU hospitalization time， underlying diseases， ventilator days， hypoproteinemia， combination of antibacterial drugs， and fever （P<0.05）； ROC curve results show that the C-index of the early warning model for the prevention and control of ICU MDRO infection is 0.816， which has a good degree of discrimination； the area under the curve is 0.832， and the 95% CI is 0.757-0.899， which is good Predictive performance. Conclusion： The infection rate of multi-drug-resistant bacteria in ICU is relatively high. The establishment of nursing prevention and control points and the early warning mode of transmission have a good degree of distinction， can obtain high prediction efficiency， and is worthy of popularization and application.

[Key words] ICU multi-drug resistant bacteria； Key points of nursing prevention and control； Transmission； Early warning mode； ROC curve area

多重耐藥菌（Multidrug resistant organism，MDRO）是住院患者發生醫院感染的主要病原菌，而綜合ICU是醫院MDRO感染高發科室[1]。近年來，隨著以來市場的不斷發展，再加上廣譜抗菌藥物的不合理使用，導致MDRO感染率呈上升趨勢。因此，臨床上如何有效的控制MDRO感染的發生于傳播成為當前研究的熱點。既往研究表明：加強ICU多重耐藥菌護理要點分析，加強教育培訓、完善衛生設施及加強消毒管理等，能進一步完善管理機制，更加重視患者用藥護理[2]。但是，由于ICU收治的患者病因復雜，且患者常伴有多種基礎疾病，導致MDRO發生高危因素較多，加強其危險因素模型建立，能為臨床制定有效的干預措施提供參考依據，能提高護理針對性和效率，有助于降低MDRO感染率[3]。因此，本研究以ICU病房住院病人為對象，探討ICU多重耐藥菌感染的護理防控要點與傳播的預警模式構建，報道如下。

1 資料與方法

1.1臨床資料 選擇2018年9月至2020年8月期間ICU病房住院病人82例作為對象，調查ICU多重耐藥感染情況，分為病例組和對照組。病例組31例，男20例、女11例，年齡23～86歲，平均年齡（57.98±5.71）歲；體質量指數BMI 20-27 cm/m2，平均體質量指數（23.59±2.41） kg/m2；對照組51例，男27例、女24例，年齡25～87歲，平均年齡（58.11±5.75）歲；BMI 19～26 kg/m2，平均 BMI（24.11±2.45）kg/m2。

1.2納入、排除標準 納入標準：均為我院ICU病房住院患者；均能完成ICU多重耐藥菌的篩查，且患者均可耐受；具有完整的病例資料，預計生存期>3個月。排除標準：合并精神異常、處于昏迷或休克狀態者；合并嚴重肝腎功能異常或伴有全身感染性疾病者。

1.3方法 ①ICU多重耐藥菌分離及培養：患者入院后均按照檢驗操作規程（SOP）進行標本的收集及接種培養，在培養箱中連續完成20～24h培養，選擇無污染革蘭陰性桿菌菌落計數≥105CFU/mL、革蘭陽性菌菌落數≥104CFU/mL的細菌，采用全自動細菌檢定儀完成病原菌的鑒定，分析ICU多重耐藥感染情況，分為病例組和對照組。②ICU多重耐藥菌感染影響因素分析：查閱兩組病歷資料，記錄患者性別、年齡、基礎疾病、ICU住院天數、使用呼吸機天數、發熱、低蛋白血癥、抗菌藥物的聯用、BMI、手術等，完成單因素和多因素Logistic分析[4]；③ICU MDRO感染的護理防控要點與傳播預警模型建立：將ICU MDRO感染可能的影響因素進行單因素分析，保留變量水平≤0.1。同時，對于單因素具有統計意義的參數或變量進行多因素分析；對進入Logistic回歸模型有意義的變量完成參數的估計及優勢比評估；采用了似然比、ROC曲線等完成擬合效果評估，計算預警模型的效能（靈敏度、特異度）；采用SPSS19.0軟件，Logistic（P）=-10.222+0.811×（ICU住院時間）+0.376×（基礎疾病）2+0.415×3（使用呼吸機天數）+4.466×4（低蛋白血癥）+0.452×5（抗菌藥物的聯用）+2.355×6（發熱）。完善數據錄入，從而驗證建模的有效性、判別能力及擬合優度。

1.4統計分析 采用SPSS19.0軟件處理，計數資料行c2檢驗，采用“例（%）”表示，計量資料行t檢驗，采用x±s表示，P<0.05差異有統計學意義。

2 結果

2.1 ICU多重耐藥菌感染影響單因素分析 單因素結果表明：ICU MDRO感染率性別、年齡、BMI及手術無統計意義（P>0.05）；與ICU住院時間、基礎疾病、使用呼吸機天數、低蛋白血癥、抗菌藥物聯用及發熱具有統計意義（P<0.05）。詳見表1。

2.2 ICU MDRO感染影響多因素Logistic分析 多因素Logistic分析結果表明：ICU多重耐藥菌感染率與ICU住院時間、基礎疾病、使用呼吸機天數、低蛋白血癥、抗菌藥物聯用及發熱具有統計意義（P<0.05），詳見表2。

2.3 ICU MDRO感染的護理防控要點與傳播的預警模式構建及效能分析 對所有組內ICU住院患者數據錄入建模的模型中，完成其總有效性、擬合優度及判斷能力分析，ROC曲線結果表明：預警模型對ICU MDRO感染的護理防控要點與傳播的的C-index為0.816，具有良好的區分度；曲線下面積為0.832，95%CI為0.757～0.899，具有良好的預測效能，詳見圖2。

3 討論

MDRO屬于住院患者主要的病原菌，且醫院ICU屬于醫院MDRO感染的高發科室。近年來，隨著臨床廣譜抗生素的廣泛使用，導致臨床細菌耐藥性嚴峻[5]。本研究者，單因素及多因素Logistic分析結果表明：ICU多重耐藥菌感染率與ICU住院時間、基礎疾病、使用呼吸機天數、低蛋白血癥、抗菌藥物聯用及發熱具有統計意義（P<0.05），說明ICU多重耐藥菌感染受到的影響因素較多，且不同因素能相互作用、相互影響。因此，醫院應根據上述可能的影響因素加強教育培訓，不斷完善手衛生設施、完善環境清潔消毒管理，積極落實各項控制措施，盡可能減少抗菌藥物的聯合使用。同時，抗菌藥物使用時應在藥敏結果知道下完成，治療期間盡可能縮短患者住院ICU時間，根據患者病情及耐受幫助患者盡早拔管、撤除呼吸機。對于伴有基礎疾病患者加強基礎疾病的治療、控制，并重點監測，對于出現異常患者及時采取有效的措施進行預防、干預。既往研究表明[6]：合理使用抗生素能降低臨床死亡率，加強護士培訓，及早發現多重耐藥菌感染患者，嚴格落實多重耐藥菌防控措施，提高細菌耐藥性警惕性，指導科學、合理用藥。降低ICU MDRO患者死亡率。本研究中對ICU多重耐藥菌感染可能的影響因素進行分析，并建立護理防控要點與傳播的預警模式，ROC曲線結果表明：預警模型對ICU MDRO感染的護理防控要點與傳播的的C-index為0.816，具有良好的區分度；曲線下面積為0.832，95%CI為0.757-0.899，具有良好的預測效能，說明建立的預警模型具有良好的預測效能，能為臨床診療及護理方法的制定提供依據和參考，有助于降低臨床死亡率。

綜上所述，ICU多重耐藥菌感染率較高，建立護理防控要點與傳播的預警模式具有良好的區分度，能獲得較高的預測效能，值得推廣應用。

參考文獻

[1] 譚善娟， 李玲， 邱蔓， 等. 多學科協作聯合集束化管理對ICU多重耐藥菌感染預防的效果[J]. 中國感染控制雜志， 2018， 17（2）： 156-159.

[2] 陳瑜， 王春英， 陳琳， 等. 多學科協作模式防控ICU多重耐藥菌感染[J]. 中華醫院感染學雜志， 2018， 28（18）： 2839-2842.

[3] 黃菊， 楊堅娥， 黃少君. FMEA風險評估法在ICU多重耐藥菌醫院感染防控中的應用[J]. 中國感染控制雜志， 2019， 18（11）： 1079-1083.

[4] 馬新利， 郭新榮， 何艷平， 等. ICU多重耐藥菌核心防控措施執行記錄單的設計和應用[J]. 中國實用護理雜志， 2019， 35（9）： 678-681.

[5] 陳美戀， 王守軍， 匡季秋， 等. 某院2016-2018年ICU多重耐藥菌醫院感染特點分析[J]. 中國護理管理， 2019， 19（12）： 1877-1880.

[6] 荊嬋， 李黎明， 曹永革. 知信行模式在ICU醫護人員多重耐藥菌感染防控中的應用[J]. 中華現代護理雜志， 2019， 25（22）： 2842-2846.

基金項目：東莞市社會科技發展一般項目（編號：202050715068663）

作者簡介：陳慧蘭（1976.10-），女，廣東東莞人，大學本科，主管護師。