急診重癥監護室老年病人中心靜脈導管相關性感染風險預警管理研究

洪全秀，王梅香

中心靜脈導管(central venous catheter，CVC)在急診重癥監護室(ICU)危重癥病人搶救中得到廣泛應用，以實現血制品輸注、中心靜脈壓監測等，但作為置入性異物，受多因素影響，易誘發導管相關性感染(catheter related blood stream infections，CRBSI)[1-2]。統計數據顯示，CVC留置導管病人導管相關性感染發生率為5～8例/千導管日，而急診重癥監護室收治病人病情危重、機體免疫力偏低，CRBSI發生率為未置管病人的20～30倍[3-4]。CRBSI發生是多因素作用結果，危及病人預后，而當前文獻對導管相關性感染的研究集中于預防護理及護理質量改進，部分文獻對導管相關性感染的相關因素進行了分析，但尚未形成統一認識，且缺乏有效的風險預警策略[5]。為實現對急診重癥監護室老年病人CVC導管相關性感染風險的有效預警，為臨床預防護理提供依據，本研究選擇本院急診重癥監護室收治的老年CVC留置病人200例為研究對象，采用單因素分析、多因素Logistic回歸分析篩選急診重癥監護室老年病人CVC導管相關性感染的危險因素，并通過回歸分析預測法構建風險預警模型，據此開展風險預警管理?，F報告如下。

1 對象與方法

1.1 研究對象 選擇本院急診重癥監護室2019年1月—2020年10月收治的老年CVC留置病人為研究對象；樣本量計算：統計學要求樣本量應為變量的5～10倍，研究通過查閱相關文獻得到急診重癥監護室老年病人CVC導管相關性感染可能危險因素有16個，按10倍計算，則基礎樣本量應為160例，考慮20%的失訪率，則研究樣本量應為160(1+20%)=192例，取整百數則樣本量為200例。納入標準：年齡≥60歲；符合急診重癥監護室收治標準；行CVC置管；置管前48 h無感染癥狀；臨床資料齊全；家屬對研究知情，自愿參與。排除標準：置管前有抗菌藥物、免疫抑制藥用藥史；合并自身免疫性疾?。灰虿∏閻夯D院或死亡退出研究。

1.2 方法

1.2.1 研究調查方法 研究人員通過關鍵詞檢索在醫院病例管理系統搜集病例，并按收治時間“2019年1月—2020年10月”“年齡≥60歲”、收治科室“急診重癥監護室”調取相關病例信息，按一般資料量表格式對病人信息進行整理，2名調查人員按雙人核查制度錄入病人資料，先按“1人讀取、1人錄入”將系統中病人信息錄入一般資料量表，而后按“1人讀取、1人核對”對一般資料量表錄入信息與系統信息的一致性進行核查，如信息完全一致，則完成調查收集，將量表交由統計分析人員，以處理數據。

1.2.2 調查工具 ①一般資料量表。一般資料量表調查項目有性別、年齡、合并糖尿病、置管部位、導管分類、置管時間、導管移動、單次置管穿刺次數、置管護士工作年限、糖皮質激素使用、入住重癥監護室時間、疾病類型、外周血白蛋白(albumin，Alb)、血紅蛋白水平(hemoglobin，Hb)、中性粒細胞百分比(neutrophils，NE%)、白細胞計數(white blood cell count，WBC)。②血液指標檢測。護理人員對病人癥狀表現進行觀察，如出現寒戰、發熱癥狀，且查無其他病因，則護士需對病人靜脈血進行采集，并通過全自動化生物分析儀對外周血白蛋白、血紅蛋白水平進行測定，通過全自動血細胞分析儀測定中性粒細胞百分比、白細胞計數，對檢測結果進行統計[6-7]。

1.2.3 導管相關性感染診斷標準 ①病人出現臨床感染癥狀，包括發熱、寒戰或低血壓等；②血培養結果顯示，定量培養≥103cfu/導管段，或置管尖端半定量培養≥15 cfu/導管段；③對導管血樣本進行培養，得到菌落數≥5倍的外周靜脈血培養菌落數；④通過對外周靜脈血的培養、檢測得到相同類和抗菌譜的病原菌；⑤中心靜脈血培養陽性結果出現時間相較于外周靜脈血培養陽性結果≥2 h。如病人符合標準①且滿足標準②～⑤中任意1項，則可確診為導管相關性感染[8-9]。

1.3 統計學方法 采用SPSS 19.0統計學軟件，定性資料比較以百分率形式表示，采取χ2檢驗，單因素分析得到的有顯著性差異的因素均采取多因素二分類Logistic回歸分析。檢驗水準α=0.05。

2 結果

2.1 急診重癥監護室老年病人CVC導管相關性感染危險因素的單因素分析 經診斷、統計得到，急診重癥監護室出現導管相關性感染的老年病人共36例，發生率為18.00%；單因素分析顯示，急診重癥監護室老年病人CVC導管相關性感染危險因素有年齡、合并糖尿病、置管部位、置管時間、導管移動、單次置管穿刺次數、入住ICU時間、Alb、Hb(P<0.05)，見表1。

表1 急診重癥監護室老年病人CVC導管相關性感染危險因素的單因素分析 單位：例

2.2 急診重癥監護室老年病人CVC導管相關性感染危險因素的多因素Logistic回歸分析 研究將單因素分析得到差異性因素作為自變量，導管相關性感染作為因變量，將變量代入多因素Logistic回歸分析模型，變量賦值見表2。

表2 變量賦值表

研究基于多因素Logistic回歸分析得到，急診重癥監護室老年病人CVC導管相關性感染獨立危險因素有年齡>70歲、合并糖尿病、股靜脈置管、置管時間≥7 d、單次置管穿刺次數≥2次、Alb<35 g/L(P<0.05)，見表3。

表3 急診重癥監護室老年病人CVC導管相關性感染危險因素的多因素Logistic回歸分析

2.3 急診重癥監護室老年病人CVC導管相關性感染風險預警模型 ①構建風險預警模型。根據回歸分析預測法，則模型基礎形式為“P=1/[1+exp-(α+S×β)]”，結合多因素Logistic回歸分析中相關數據，如常數項(α)、變量(S)、偏回歸系數(β)，則可得到急診重癥監護室老年病人CVC導管相關性感染風險預警模型為P=1/[1+exp(2.120-1.097×年齡>70歲-1.371×合并糖尿病-1.667×股靜脈置管-1.139×置管時間≥7 d-1.952×單次置管穿刺次數≥2次-1.892×Alb<35 g/L)]。②模型評估分級。根據急診重癥監護室老年病人CVC導管相關性感染危險因素多因素Logistic回歸分析中變量對應OR值，可確定模型總分為29分(四舍五入)；采用急診重癥監護室老年病人CVC導管相關性感染風險預警模型評價感染組、無感染組風險，感染組風險評分為(23.42±4.11)分，無感染組風險評分為(17.04±3.17)分，據此可對急診重癥監護室老年病人CVC導管相關性感染風險進行分級，<17分為零風險或低風險，17～23分為中等風險，>23分為高風險。③模型評估效果檢驗。研究人員對急診重癥監護室老年病人CVC導管相關性感染風險預警模型實施ROC曲線分析，得到AUC(ROC曲線下面積)為0.846，見圖1。

同時，按相同納入、排除標準，選擇本院急診重癥監護室2020年11月—2021年10月收治的老年置管病人100例，采用感染風險預警評估模型預測術后感染病人與無感染病人例數，與實況進行對比，得到預測并發導管相關性感染病人18例中實際感染病人16例，預測無感染病人82例中實際無感染病人78例，據此計算模型特異度、靈敏度、準確率，分別為95.12%、88.89%、94.00%。

3 討論

3.1 急診重癥監護室老年病人CVC導管相關性感染獨立危險因素復雜 單因素、多因素Logistic回歸分析結果顯示，急診重癥監護室老年病人CVC導管相關性感染獨立危險因素有年齡>70歲、合并糖尿病、股靜脈置管、置管時間≥7 d、單次置管穿刺次數≥2次、Alb<35 g/L(P<0.05)。①年齡>70歲。本研究調查顯示，年齡>70歲屬于急診重癥監護室病人CVC導管相關性感染的獨立危險因素，且年齡>70歲的急診重癥監護室病人CVC導管相關性感染風險為60～70歲病人的2.995倍；高齡病人臟器功能出現退行性變化，且細胞氧化程度高，加之急診重癥監護室病人多罹患危重癥，病情嚴重，機體免疫力、抵抗力較差，病原菌入侵后機體炎癥反應和免疫應答及時性、有效性較差，難以實現對病原菌的有效清除，導管相關性感染風險大[10-11]。②合并糖尿病。本研究調查顯示，合并糖尿病屬于急診重癥監護室病人CVC導管相關性感染的獨立危險因素，且合并糖尿病的急診重癥監護室病人CVC導管相關性感染風險為未合并糖尿病病人的3.939倍；統計數據顯示，我國成年人糖尿病發病率約為20%，而老年人中糖尿病發病率高達25%[12-13]，且急診重癥監護室收治的心腦血管疾病病人多伴有糖尿病，合并糖尿病病人機體長期處于高血糖狀態，極易誘發全身微血管病變，加之糖代謝紊亂可造成細胞因子分泌量下降，機體T細胞趨化、吞噬等免疫功能受到不同程度的影響；此外，高血糖環境為病原菌入侵、生長創造了適宜條件，導致導管相關性感染風險增大[14-15]。③股靜脈置管。本研究調查顯示，股靜脈置管屬于急診重癥監護室病人CVC導管相關性感染的獨立危險因素，且股靜脈置管病人并發導管相關性感染風險為鎖骨下靜脈置管病人的5.296倍；股靜脈、鎖骨下靜脈均為常用置管部位，但不同部位菌種、生長密度均存在差異，由于股靜脈位置距離尿道、肛門位置較近，病原菌入侵風險大，加之股靜脈血流狀況較差，導管相關性感染風險更大[16-17]。④CVC置管時間≥7 d。本研究調查顯示，CVC置管時間≥7 d屬于急診重癥監護室老年病人CVC導管相關性感染的獨立危險因素，與王光璞等[18]研究結論一致，且本研究調查顯示，置管時間≥7 d的急診重癥監護室老年病人CVC導管相關性感染風險為<7 d病人的3.125倍；置管時間越長則病原菌入侵概率越大，導管留置24～48 h后即可形成纖維蛋白鞘，為微生物寄生提供了場所，細菌繁殖、遷移、定植率高，加之所涉穿刺操作、置管護理多，如置管護士操作欠規范或手衛生執行不到位，則易為病原菌入侵創造機會，導致導管相關性感染風險增大[19-20]。⑤單次置管穿刺次數≥2次。本研究調查顯示，單次置管穿刺次數≥2次屬于急診重癥監護室老年病人CVC導管相關性感染的獨立危險因素，且單次置管穿刺次數≥2次的老年病人CVC導管相關性感染風險為單次置管穿刺次數1次病人的7.041倍；反復穿刺極易造成皮膚、血管受損，導致機體防御屏障遭受破壞，病原菌入侵情況下極易誘發導管相關性感染[21]。⑥Alb<35 g/L。本研究調查顯示，Alb<35 g/L的急診重癥監護室老年病人CVC導管相關性感染風險為Alb≥35 g/L病人的6.632倍；血清白蛋白是維持膠體滲透壓的重要物質，機體免疫防御能力的實現依賴于體液免疫、細胞免疫，而蛋白質供應是保證體液免疫、細胞免疫重要基礎，Alb<35 g/L情況下血漿膠體滲透壓下降，有效血容量降低；同時，機體淋巴細胞量下降，吞噬能力顯著減弱，抗體合成率降低，導致抗菌效果差，導管相關性感染風險顯著增大。

3.2 急診重癥監護室老年病人CVC導管相關性感染風險預警效果 研究基于回歸分析預測法構建急診重癥監護室老年病人CVC導管相關性感染風險預警模型，對因變量、自變量關系的分析，據此構建變量間的回歸方程，能實現對結局的有效、量化預測分析，科學性較強。急診重癥監護室老年病人CVC導管相關性感染風險預警模型所涉變量有年齡>70歲、合并糖尿病、股靜脈置管、置管時間≥7 d、單次置管穿刺次數≥2次、Alb<35 g/L，上述因素均能通過查閱臨床資料、生物學分析檢測獲得，便于臨床應用操作。通過對預測模型實施ROC曲線分析得到，AUC為0.846，而一般認為AUC為0.5～0.7則預測區分能力中等，提示本研究構建模型的預測區分能力在可接受范圍內；而通過應用檢測得到，預測模型特異度、敏感度、準確率分別為95.12%、88.89%、94.00%，與同類研究相比均偏高，提示研究構建模型能實現精準預測。

研究構建的預測模型將老年病人CVC導管相關性感染風險分為3級，<17分，則零風險或低風險級，17～23分，則中等風險級，>23分，則高風險級。臨床可結合模型預警評估結果對急診重癥監護室老年病人CVC導管相關性感染風險進行分級，并結合危險因素采取相應管理措施，應選擇合適的置管部位，針對長期置管病人應做好導管護理，并密切監測Alb數值，如出現異常情況，則應積極采取抗感染治療；此外，還需做好置管護士規范化培訓，通過情景模擬演示置管操作、導管護理，以提高一次性置管成功率。綜上所述，急診重癥監護室老年病人CVC導管相關性感染風險較高，且危險因素復雜，臨床應加強對導管相關性感染風險的預警評估，并采取相應管理策略。