靜脈治療PICC置管病人導管相關性血流感染病原學分析及預測模型設計

江 瑩，查 麗，顧紅平，胡旭芬，莊 琳

導管相關性血流感染是靜脈治療病人中的高發性并發癥。統計資料顯示，靜脈治療病人中導管相關性血流感染發生率為2.3%～16.4%，且病死率高達12%～14%，對病人病情恢復及生命健康威脅極大[1-2]。國家衛生健康委員會發布的2021版“血管導管相關性感染預防與防控”指南[3]指出，醫療機構應逐步完善血管導管相關感染預防制度，積極評估血管導管相關性感染發生的危險因素，據此制訂預防護理措施，持續改進護理質量。當前研究對導管相關性血流感染的研究多集中于預防護理，研究對象以成年人為主，而缺乏對導管相關性血流感染危險因素的系統化分析，且尚未構建起有效的感染風險預警評估體系，難以為臨床護理提供依據[4]。本研究選擇我院兒科2019年6月—2020年12月收治的200例靜脈治療病人為研究對象，調查導管相關性血流感染的病原菌類型及耐藥性，采用單因素分析、多因素Logistic回歸分析篩選靜脈治療病人導管相關性血流感染發生的危險因素，構建導管相關性血流感染風險預測模型?，F報告如下。

1 對象與方法

1.1 研究對象 選擇我院兒科2019年6月—2020年12月收治的200例靜脈治療病人為研究對象。納入標準：確定行靜脈治療經外周靜脈穿刺置入中心靜脈導管(PICC)置管；靜脈治療時間≥3 d；無免疫功能缺陷；患兒家屬知曉研究項目，且簽署知情同意書。排除標準：合并有臟器功能異?；蚱渌卮蠹膊?；既往有導管相關性血流感染史；存在血液系統疾?。慌R床資料缺失。

1.2 研究方法 經回顧性調查分析法獲取病人基礎信息，基于雙人核查制度將病人信息錄入一般資料量表，包括性別、年齡、住院時間、置管部位、靜脈治療時間、穿刺次數、導管移動、導管維護周期、血紅蛋白、紅細胞計數及白蛋白水平等。

1.2.1 診斷標準與評價工具 ①導管相關性血流感染診斷標準。根據美國感染學會指南中相關標準診斷病人是否并發導管相關性血流感染，基于半定量法培養留取導管尖端5 cm，菌落數>15 cfu或定量培養菌落數>102cfu，并排除其他部位誘發的感染，如符合下述標準中任意一條，則可診斷為導管相關性血流感染：導管尖端≥1 cm處病原菌與外周血培養相同；導管取血培養所得菌落數為外周血培養的3倍以上；自2個不同導管腔取血培養，1份菌落數為另1份的3倍以上；導管取血培養陽性結果出現時間較外周血培養早2 h以上[5-6]。②導管移動標準。如導管位置相較于置管位置移動≥0.5 cm，但仍能繼續使用，則確診為導管移動。③營養狀況評價。采用兒科營養風險評分(PNYS)評估病人營養狀況，共5個評價條目，住院期食物攝入量(>平時的50%，則計0分，≤平時的50%，則計1分)、疼痛(無哭泣的情況，則計0分，哭泣或伴有異常行動，則計1分)、1級病理情況(0分)、2級病理情況(1分)、3級病理情況(3分)。評分為0分，則營養狀況良好，評分≥1分，則營養不良。

1.2.2 病原學檢測 清晨病人空腹狀態下護理人員采集病人肘靜脈血5 mL、導管內血5 mL，采用無菌棉球蘸取導管口分泌物，對所采集標本實施培養、分離及純化，而后經全自動微生物鑒定儀對細菌實施測定，并基于藥敏試驗卡進行試驗，上述過程均遵循守《全國臨床檢驗操作規程》中相關要求；本研究中質控菌種有銅綠假單胞菌ATCC27853、金黃色葡萄球菌ATCC25923、大腸埃希菌ATCC25922。

1.3 統計學方法 采用SPSS 17.0統計軟件進行統計分析，定性資料比較采取χ2檢驗，導管相關性血流感染與未感染病人單因素分析中差異有統計學意義的因素采取多因素Logistic回歸分析，檢驗標準 α=0.05。

2 結果

2.1 靜脈治療病人導管相關性血流感染病原菌 本研究從54例感染病人血液、分泌物檢出病原菌共125株，包含革蘭陽性菌83株，革蘭陰性菌42株。見表1。

表1 靜脈治療病人導管相關性血流感染病原菌分布及耐藥率

(續表)

2.2 靜脈治療病人導管相關性血流感染危險因素的單因素分析 本研究結果顯示，200例靜脈治療病人并發導管相關性血流感染的病人共54例，發生率為27%；單因素分析顯示，靜脈治療病人導管相關性血流感染發生的危險因素有置管部位、靜脈治療時間、導管移動、穿刺次數、導管維護周期、使用糖皮質激素、外周血白蛋白(Alb)、營養狀況、住院時間(P<0.05)。見表2。

表2 靜脈治療病人導管相關性血流感染危險因素的單因素分析 單位：例

2.3 靜脈治療病人導管相關性血流感染危險因素的多因素Logistic回歸分析 因變量為導管相關性血流感染，自變量為單因素分析中差異有統計學意義的因素，將自變量、因變量納入多因素Logistic回歸分析模型，經分析得到。靜脈治療病人導管相關性血流感染發生的獨立危險因素有靜脈治療時間≥7 d、穿刺次數≥3次、使用糖皮質激素、外周血白蛋白<35 g/L、營養不良、導管移動(P<0.05)。見表3。

表3 靜脈治療病人導管相關性血流感染危險因素的多因素Logistic回歸分析

2.4 建立靜脈治療病人導管相關性血流感染風險預測

2.4.1 構建風險預測模型 本研究基于回歸分析法構建靜脈治療病人導管相關性血流感染風險預測模型，模型基礎形式為P=1/[1+exp-(α+S×β)][7-8]，其中α表示常數項，β表示偏回歸系數，S為變量，結合多因素Logistic回歸分析結果，則有P=1/[1+exp(1.894-0.970×靜脈治療時間≥7 d-1.963×穿刺次數≥3次-1.225×使用糖皮質激素-2.009×外周血白蛋白<35 g/L-2.445×營養不良-1.904×導管移動)]，結合多因素Logistic回歸分析OR值確定模型總分39分。本研究基于上述預測模型評估導管相關性血流感染組與未感染組病人，得到感染組風險評分為(31.27±3.44)分，95% CI[3.592,34.593]，未感染組病人風險評分為(23.45±2.02)分，95% CI[2.458,25.335]，據此可以確定導管相關性感染風險預測模型的下限為23分，上限為31分，風險評分<23分提示低感染風險，23～31分提示中等感染風險，>31分提示高感染風險。

2.4.2 模型預測效果評價 本研究以風險預測評分為結果變量，是否發生導管相關性血流感染為狀態變量，對感染風險預測模型實施受試者工作特征曲線(ROC)分析，得到ROC曲線下面積為0.731，95% CI [0.662,0.799]。見圖1。

圖1 導管相關性血流感染風險預測模型預測的ROC曲線

將導管相關性血流感染風險預測模型應用于2021年1月—2021年10月收治的靜脈治療PICC置管病人100例(納入、排除標準同前)，結果顯示，預測感染病人24例中實際感染病人21例，預測未感染病人76例中實際未感染病人73例，據此計算，得到模型特異度為96.05%，敏感度為87.50%，準確率為94.00%。見表4。

表4 導管相關性血流感染風險預測模型預測結果

3 討論

3.1 靜脈治療病人導管相關性血流感染危險因素復雜 本研究統計結果顯示，對照組并發導管相關性血流感染的病人共54例，發生率為27%；檢出病原菌共125株，包含革蘭陽性菌83株(66.40%)，革蘭陰性菌42株(33.60%)?；趩我蛩胤治?、多因素Logistic回歸分析確定，靜脈治療病人導管相關性血流感染發生的獨立危險因素有靜脈治療時間≥7 d、穿刺次數≥3次、使用糖皮質激素、外周血白蛋白<35 g/L、營養不良、導管移動(P<0.05)。①靜脈治療時間≥7 d。目前臨床尚未對導管留置安全時間做出統一要求，留置時間偏短，則導致醫療自愿浪費，而留置時間偏長，則導致導管相關性血流感染風險增大；臨床研究發現，導管留置24～48 h，機體血液中纖維蛋白、血清蛋白出現沉集，對病原體形成包裹，為病原菌的繁殖、聚集創造了有利條件，隨靜脈治療時間延長，病原菌數量達到一定值，被釋放后即可誘發血液感染，危及病人健康安全[9-10]。②穿刺次數≥3次。盡管當前靜脈治療中一次穿刺成功率超過了80%，但仍難以避免多次或反復穿刺事件的發生；而反復穿刺會對機體局部組織的抵抗、修復能力產生影響，如同一部位穿刺次數超過3次，未能更換穿刺位置，則病原菌入侵情況下，極易誘發感染[11-12]。③使用糖皮質激素。糖皮質激素具有良好的抗炎、抗過敏作用，其在臨床中的應用能持續改善病人癥狀，但長期大量使用糖皮質激素，易造成“疾病痊愈”的假象，且免疫抑制作用會造成感染癥狀加重，如感染范圍擴大等，進而引發血流感染；謝朝云等[13-14]研究顯示，使用糖皮質激素屬于中心靜脈導管血流感染的相關影響因素，使用糖皮質激素病人導管相關性血流感染風險是未使用糖皮質激素的5.047倍，研究指出，短期使用糖皮質激素能預防感染的發生，但長期使用糖皮質激素對自身免疫功能有抑制作用，且會引發機體血糖升高，導致血流感染風險增大。④外周血白蛋白<35 g/L、營養不良。血清白蛋白能維持機體膠體滲透壓，且能在一定程度上反映機體營養狀況、病情危重程度，且機體體液免疫、細胞免疫均依賴于蛋白質，白蛋白水平偏低情況下，則機體血漿膠體滲透壓降低，淋巴細胞數量下降、吞噬能力顯著減弱，病原菌入侵情況下，極易誘發感染；此外，其他研究顯示，白蛋白水平下降還會影響抗菌藥物藥效，導致臨床抗感染效果較差，病人感染風險顯著增大[15-16]。⑤導管移動。本研究調查顯示，導管移動屬于靜脈治療病人導管相關性血流感染發生的危險因素；導管移動提示導管已脫離相對無菌區，且脫離狀態下導管更易受到致病菌的污染，感染風險增大；而王文超等[17-18]報道顯示，因疼痛、自控能力差等因素影響，兒科靜脈治療患兒導管移位發生率高，故其導管相關性血流感染風險較大。

3.2 靜脈治療病人導管相關性血流感染風險預測準確、有效 回歸分析法基于數據統計原理明確因變量與自變量的相關性，據此構建回歸方程并加以外推，從而實現對因變量變化的預測分析；研究基于回歸分析法構建靜脈治療病人導管相關性血流感染風險預測模型，保證了預測流程的科學性。同時，研究所涉自變量均可由人工調查或測量獲取，便于臨床操作，符合臨床實際。ROC曲線分析顯示，靜脈治療病人導管相關性血流感染風險預測模型ROC曲線下面積為0.731，而其他研究指出，ROC曲線下面積>0.7，則具有一定區別能力，該數值小于本研究所得ROC曲線下面積0.731，提示研究構建的風險預測模型區分能力良好，臨床推廣應用價值大。本研究將靜脈治療病人導管相關性血流感染風險預測模型應用于觀察組，以檢驗模型預測效果，結果顯示，模型特異度為96.05%，敏感度為87.50%，準確率為94.00%，與其他研究所得結論相比，上述數值均偏大，提示研究構建的風險預測模型特異性強、靈敏度高，且能實現對風險的精準預測。

綜上所述，臨床靜脈治療病人伴有不同程度的導管相關性血流感染風險，且病原菌以革蘭陽性菌為主，研究構建的導管相關性血流感染風險預測模型靈敏度高、特異性強，能實現對風險的有效預測，可為臨床預防護理提供可靠依據。