基于逐步回歸方法的心外科住院抗菌藥物用藥指標趨勢預測模型研究

席宇飛，康 玫，楊 英，熊學惠，顧 超，肖向勤，李 琴，范國榮*

0 引言

抗菌藥物的應用是醫學的一大進步，使得曾經致命的感染性疾病能夠得到治療。但抗菌藥物也是一把雙刃劍，因不合理使用抗菌藥物所導致的細菌耐藥問題越來越嚴重，而且抗菌藥物也有嚴重的不良反應，大約20% 接受抗菌藥物治療的住院患者發生不良反應[1]。為加強我國醫療機構抗菌藥物臨床應用管理，控制細菌耐藥，2011年原國家衛生部開展了為期3年的全國抗菌藥物臨床應用專項整治活動，活動方案中提出了針對抗菌藥物使用的幾項量化指標，其中就包括抗菌藥物使用強度力爭控制在40限定日劑量(Defined daily doses，DDDs)以下的規定。此后在 2012 年及 2013 年的抗菌藥物臨床應用專項整治活動方案中，原國家衛生部又進一步將上述指標以綜合醫院和專科醫院進行區分，這些舉措說明國家對醫療機構抗菌藥物的臨床合理應用及管理十分重視[2-4]。目前，抗菌藥物的使用強度和使用率也納入到三級綜合醫院評審標準中，各醫療機構普遍加強了抗菌藥物臨床應用的管理[5-9]。在抗菌藥物管理中，心外科作為I類切口手術為主、抗菌藥物使用較多的手術科室，被重點關注[10]。本研究通過分析某三甲醫院心外科抗菌藥物的使用強度數據，探究影響這些指標的主要因素，建立心外科抗菌藥物合理用藥指標的預測模型，協助醫院管理層制定能根據每月收治患者的變化而相應變化的合理用藥指標。

1 資料與方法

1.1 資料來源 資料來源于2019年某三甲醫院的心外科出院病例，對所有病例的抗菌藥物使用進行點評，點評標準參照《抗菌藥物臨床應用指導原則(2015 年版)》[11](后簡稱《指導原則》)。點評合理的病例入選，共計167例。

1.2 方法 通過查閱文獻、收集外科醫生和臨床藥師的建議，找出可能影響抗菌藥物使用強度的因素，包括患者年齡、性別、單次入院期間手術次數、手術切口類型、手術難度分級、是否使用植入物、傷口愈合等級、手術出血量、手術時間、是否留置導管、血糖是否控制不佳、入院時是否存在感染、是否發生院內感染和住院天數?；仡櫺允占诵耐饪苹颊呱鲜鲆蛩氐臄祿妥≡浩陂g抗菌藥物使用強度。使用強度根據《衛生部抗菌藥物臨床應用監測網藥品字典及DDD值》規定的限定日劑量值計算而得。抗菌藥物使用強度=抗菌藥物DDDs/收治患者人天數×100

1.3 統計方法 應用SPSS 19.0軟件包進行數據整理和統計處理。連續性變量采用均數±標準差表示，分類變量采用頻數和頻率表示。單因素分析中，使用t檢驗、方差分析和相關性分析。相關性分析中，符合正態分布的連續性變量使用Pearson相關分析，不符合正態分布的采用Spearman等級相關分析，兩個變量均為有序分類的使用Kendall等級相關分析。多因素分析采用逐步回歸模型，選入標準為P≤0.05，剔除標準為P≥0.10。

2 結果

2.1 影響因素的賦值 本研究共列出了14個影響因素(自變量，以X表示)，1個因變量(以Y表示)，各因素中，定量指標以其原始數值為數量化值，其他半定量及定性指標數量化值詳見表1。有多次手術的，各因素賦值以對使用強度影響最大的手術為準。

表1 各影響因素及其賦值說明

2.2 影響抗菌藥物使用強度因素分析 各因素對抗菌藥物使用強度影響分析結果顯示，除性別(P=0.381)外，所有因素對使用強度的影響均有統計學意義，詳見表2。

表2 各因素對使用強度的影響分析(n=167)

2.3 各因素之間相關性檢驗 見表3。

表3 各因素之間的相關性分析(僅列出相關性≥0.7)

2.4 逐步回歸分析 選擇單因素分析結果有統計學意義的因素，如兩個因素的相關性≥0.7，則選擇其一。具體方法為，相關性≥0.7的兩個因素，如一個是連續性變量，另一個是分類變量，則舍棄分類變量；如果兩個因素均是分類變量，則舍棄水平數少的那個變量。根據上述方法獲得擬進入逐步回歸的因素為年齡、手術切口類型、手術時間、住院天數、是否使用植入物、切口愈合等級、血糖控制不佳、入院時是否存在感染，以這些因素為自變量(X)，以患者的抗菌藥物預測使用強度為因變量(Y)，通過逐步回歸分析法，構建多元線性回歸模型，Y=2.473+0.071X9+55.246X12+0.88X14+13.081X6。該回歸方程調整R2為0.501，F為42.667，P<0.001，結果見表4。逐步回歸分析結果顯示，手術時間、入院時是否存在感染、住院天數、是否使用植入物是抗菌藥物使用強度的獨立影響因素。手術時間越長、入院時存在感染、住院時間越長、使用植入物，則該患者的抗菌藥物使用強度越大。

表4 多元逐步回歸計算結果

2.5 模型的驗證 收集2020年1-7月該院心外科出院患者的手術時間、入院時是否存在感染、住院天數、是否使用植入物的數據，代入多元線性回歸方程預測每個患者的抗菌藥物使用強度，再根據以下公式計算心外科每月抗菌藥物的預測使用強度[預測的每月抗菌藥物使用強度=(Y1×住院天數1+Y2×住院天數2+Y3×住院天數3+,……,+Yn×住院天數n)/同期出院人天數(n為心外科每月出院人數)]，并與實際的使用強度相比較。結果顯示，抗菌藥物使用強度預測值與實際值的變化趨勢基本相符，見圖1。

圖1 2020年某院心外科抗菌藥物使用強度

3 討論

我國對抗菌藥物合理使用已步入常態化管理階段，國家對醫療機構的抗菌藥物使用提出了量化指標，但還存在一些問題：(1)醫院普遍會根據要求，為每個臨床科室制定一個抗菌藥物合理用藥指標，通常是根據各臨床科室前一年的藥物使用數據，按比例降低至達標后得出，再平均分配到每個月，或通過點評計算出合理的使用強度并作為指標[12]。前一種方法由于沒有考慮到每月收治患者的差異，科學性不強，執行起來容易產生矛盾，后一種方法工作量大，執行效率低。(2)目前所執行的抗菌藥物指標并不能完全反映抗菌藥物使用的合理性。以使用強度為例，某臨床科室濫用抗菌藥物可能會造成使用強度增高，而感染患者收治比例增多同樣也會增加使用強度，顯然后一種情況并不是用藥不合理造成的。本研究采用逐步回歸分析法，建立抗菌藥物使用強度預測模型，因為預測模型已經考慮了收治感染患者對抗菌藥物使用強度的影響，所以以模型預測值為參考而制定的抗菌藥物合理使用動態指標更為科學。另外，模型中所需的數據都能夠方便地從醫院信息系統中讀取，完全可以通過軟件編程來計算每月的數值，使抗菌藥物管理工作更高效。

本研究最終選取了手術時間、入院時是否存在感染、住院天數、是否使用植入物這4個因素來預測某三甲醫院心外科抗菌藥物使用強度變化趨勢。手術時間的長短通常意味著手術難度大小，手術時間越長，術后發生感染的幾率越大。手術時間與手術切口類型、手術難度分級、出血量、是否留置導管及是否發生院內感染相關，考慮到本研究采集的手術時間是連續性變量，在數據質量方面更優，因此我們選取了這個因素。入院時存在感染意味著該患者需要經過抗感染治療后才能手術，必然會增加抗菌藥物的使用強度。是否使用植入物是《指導原則》中明確指出對手術預防性使用抗菌藥物有顯著影響的因素之一。關于住院天數，其本身是計算使用強度的參數之一，而抗菌藥物的使用療程受住院天數限制，因此，該因素對于抗菌藥物使用強度有著明顯的影響。

另外，《指導原則》提出，影響圍手術期抗菌藥物預防使用的因素還包括年齡、出血量、是否有糖尿病。上述因素在本研究中未納入到回歸方程中，原因可能是心外科難度高的手術較多，年齡反而成為限制心外科收治此類患者進行手術的因素。而隨著手術技術的成熟，出血量更多地與手術難度、手術時間存在相關性，因此，本研究選取的手術時間已經代表了這個因素。在本研究中，血糖控制與否對心外科手術術后感染的影響不顯著，因此給予剔除。

值得注意的是，由于預測模型的構建受收治病種、每月手術臺數、手術種類、醫生處方習慣等多種因素影響，而使用強度指標僅適用于表征總體用藥情況，因此，本研究所建立的模型僅適用于該院心外科，不建議用于其他醫院心外科或其他科室的抗菌藥物使用強度變化趨勢的預測。

綜上所述，本研究旨在找到一種在合理應用抗菌藥物情況下預測抗菌藥物使用強度的方法，使抗菌藥物管理更精細、更合理，并為其他外科抗菌藥物使用指標以及其他藥物合理用藥指標的制定提供借鑒。當然，在模型的實際應用中，也應結合實際情況進行必要的調整，并謹慎解讀，從而更好地預測心外科的抗菌藥物使用強度。