引用本文： 梁杰, 吴明华, 蔡玲, 张映华, 王俊玲, 张浩军. 甘肃省三级甲等医院医院感染危险因素分析及预测模型构建. 华西医学, 2024, 39(3): 406-411. doi: 10.7507/1002-0179.202401049 复制
医院感染也称为医疗保健相关感染，是指患者在医疗机构接受医疗服务过程中的获得性感染。医院感染对社会和患者造成严重负担，在美国和欧洲，医院感染是导致死亡的主要原因之一[1]。此外，医院感染还导致住院时间延长，微生物对抗菌药物耐药性增加，以及患者、家庭和经济负担加重。发达国家和中低收入国家的医院感染患病率估计分别在 3.5%～12% 和 5.7%～19.1%[2]。据一项覆盖欧洲 3 个国家的研究报道，减少一半的医院感染可以挽救 100 条生命和节约近 7000 个住院日[3]。而国内的一项 Meta 分析研究表明，由医院感染引起的每例患者的总医疗支出、药品支出和住院天数的增加分别为 24881.37 元、9438.46 元和 13.89 d[4]。如何进行预防，探究其危险因素成为了医院感染的研究热点。医院感染管理工作在医院内参与人数广，涉及学科较多，导致其相关危险因素较多，包括患者自身的健康状况、年龄、生活习惯、基础疾病等，现代诊疗技术和侵入性检查、手卫生、器官移植等，直接损害免疫系统的因素、放疗、化疗、免疫抑制剂、抗生素用药[5]等，以及医院消毒环境、设施配备[6]、管理水平等。国内外对于重点科室或患者人群中的医院感染危险因素已有研究，但针对综合性医院内各类医院感染开展的研究比较有限。本研究采用 1∶1 匹配病例对照研究方法，希望在医院整体水平探寻医院感染的独立危险因素，为医院管理人员提供有针对性的预防和控制策略，降低医院感染的发生率，整体提高医院感染的预防效果。
1 对象与方法
本研究为 1∶1 匹配病例对照研究，研究方案已通过甘肃省第二人民医院医学伦理委员会批准（伦理审查号：GSSEY2024-KY003-01）。
1.1 研究对象
1.1.1 病例组
采用回顾性研究方法，将甘肃省人民医院 2021 年 1 月—12 月所有医院感染患者作为病例组研究人群，所有患者均由医院感染专职管理人员进行医院感染诊断。纳入标准：① 临床资料完整；② 符合国家制定的医院感染诊断标准[7]。共收集 690 例患者数据。
1.1.2 对照组
采用 1∶1 匹配方法，精确匹配入院科室，模糊匹配年龄（相差在 2 岁以内），在 2021 年的所有住院患者中选取 690 例未发生医院感染的患者为对照组。纳入标准：① 临床资料完整；② 住院时间超过 48 h。
1.1.3 模型外部验证
按照病例组及对照组病例收集标准，收集同时间段内甘肃省内其他 3 所医院（庆阳市人民医院、陇南市人民医院、武威市凉州医院）的历史病例数据，共收集病例组及对照组数据 2604 例。
1.2 资料收集
回顾性收集医院感染预警管理系统、患者电子病历查询平台采集的医院感染监测数据，获取患者医院感染情况，以及住院患者个体情况（年龄、性别、吸烟饮酒史）、诊疗情况（基础疾病情况、手术次数、侵入性操作情况、住院费用、住院时间）、入院检查结果（血常规、生化指标）的正常或异常情况和药物（抗菌药物、激素药物）使用情况等资料。其中基础疾病包括 3 种：一是基础代谢障碍，如内分泌失调、糖尿病等；二是免疫功能低下，如艾滋病等；三是有重大的慢性消耗性疾病，如肿瘤、高血压等。
1.3 统计学方法
采用 SPSS 24.0 软件进行单因素分析。计量资料不服从正态分布，采用中位数（下四分位数，上四分位数）进行描述；计数资料采用频数和/或百分数进行描述。单因素分析中，计量资料采用 Mann-Whitney U 检验，计数资料采用χ2 检验；检验水准为 α=0.05（双侧）。使用 R studio 软件，并借助 bestglm 包进行多因素 logistic 回归分析，获得比值比（odds ratio, OR）及 95% 置信区间（confidence interval, CI），并建立预测模型。将甘肃省人民医院 1380 例数据的 80% 作为模型的训练集，其余 20% 作为测试集用于内部验证；将甘肃省内其他 3 所医院的病例数据用于外部验证。采用灵敏度、特异度、准确率、受试者操作特征曲线下面积（area under the curve, AUC）作为模型的评价指标。
2 结果
2.1 患者流行病学特征和临床危险因素
研究期限内共收集到甘肃省人民医院符合医院感染诊断的病例 690 例，相应地 1∶1 匹配对照组病例 690 例。病例组与对照组患者在年龄、性别、入院时皮肤黏膜破损出血情况、放疗方面比较差异无统计学意义（P>0.05），而在化疗、吸烟、饮酒、内镜治疗等 19 个方面差异有统计学意义（P<0.05），见表1。感染组平均住院时长相较于对照组患者延长了 14.3 d；平均住院费用增长了 71297 元，增加百分比为 73.6%。
表1
医院感染患者流行病学特征和危险因素分析
2.2 医院感染独立危险因素分析
将甘肃省人民医院 1380 例数据的 80% 作为模型的训练集，以是否发生医院感染为因变量（0 表示未发生；1 表示发生），将上述除住院时长、住院费用及出院类型以外的 16 个单因素分析有统计学意义的变量作为自变量，进行多因素 logistic 向后 Wald 逐步回归分析。对特征指标进行数值编码和连续变量共线性检验，结果显示，各连续变量因素间的共线性较弱。见表2。
表2
多因素 logistic 回归变量赋值表
Hosmer-Lemeshow 检验和 Omnibus 检验结果显示模型建立良好。模型结果显示，内镜治疗操作、留置导尿管、器官移植/人工制品植入、输血及血液制品、糖皮质激素、基础疾病数量、住院期间手术次数 7 个因素是医院感染的危险因素（P<0.05）。预测模型回归方程为：logit（P）=−2.208+1.212×内镜治疗操作+1.131×留置导尿管+1.142×器官移植/人工制品植入+1.227×输血及血液制品+0.812×糖皮质激素+0.180×基础疾病数量+0.200×住院期间手术次数。见表3。
表3
医院感染多因素 logistic 回归分析
2.3 回归模型预测评价
按照诊断概率 logit（P）绘制医院感染预测曲线，计算模型评价指标。内部验证集模型灵敏度为 72.857%，特异度为 77.206%，准确率为 76.692%，AUC 为 0.817；外部验证模型灵敏度为 63.705%，特异度为 70.934%，准确率为 68.669%，AUC 为 0.726。见图1。
图1
预测模型预测患者医院感染的受试者操作特征曲线
a. 内部数据集；b. 外部数据集。LR：logistic 回归预测模型；AUC：曲线下面积
3 讨论
目前，医院感染作为医院医疗质量评价中的负面指标愈加受到医疗管理者的重视，相关领域内的研究很多。医院感染患者在医院接触到的人员、治疗、环境多种多样，为控制变量，多数研究集中在具体的学科、疾病中[8-9]。同时，在住院治疗的患者中也存在着可以跨越临床学科、具体疾病的共同因素，本研究中所列举的危险因素在各项研究中也有所提及，但少见探讨其作为独立危险因素的价值。
本研究显示，与非医院感染患者相比，医院感染患者在重复住院、住院时长、住院费用、疾病预后方面有差异。医院感染已经在部分疾病中被证明是初次治疗失效[10]、患者多次重返住院的独立危险因素[11]。我国从 2011 年开始关注住院患者出院 31 d 内再住院率的监测，目前国内的大型医院的 31 d 内再住院率为 2.85%～4.75%[12]，控制医院感染产生的再住院问题是减少住院人次、控制医疗费用增长不可忽略的关键点。本研究中，医院感染导致的平均住院时长相较于非医院感染患者延长了 14.3 d，在国内相同研究中基本处于平均水平[13]，而平均住院费用相应增长了 71297 元，增加百分比为 73.6%，与医院感染的总体研究负担相似[13]，但在严重疾病的研究中有明显的放大效应[14]。医院感染作为一种严重的并发症，增加了患者的死亡风险。本研究中，医院感染组的死亡人数［79 例（11.45%）］明显高于对照组［24 例（3.48%）］。
在独立危险因素分析中，我们发现医院感染患者的内镜治疗操作、留置导尿管、器官移植/人工制品植入、输血及血液制品、糖皮质激素、基础疾病数量和住院期间手术次数是医院感染的独立危险因素。内镜治疗操作是内外科手术治疗之外常用的侵入性治疗手段，但其带来的风险也是有目共睹[15]，本研究也显示内镜治疗操作将增大医院感染风险。Eickhoff 等[16]的综述纳入了经内镜逆行性胰胆管造影术、胃镜和结肠镜、纤维支气管镜的污染和感染风险，发现目前这 3 种内镜研究的结论存在差异，但同时也指出，内镜的表面污染（不一定导致感染）情况是客观存在的。器官移植带来的致命感染风险已被证明和移植前的合并症、手术过程中物理屏障的破坏以及住院期间接触到的院内病原体直接相关[17]，而且移植后感染的受者死亡风险高于未感染的受者[18]。在医院感染暴发和疾病大流行期间，器官移植也被证明获得的健康效益（主要指标为生命年和质量调整生存年）及经济效益要小于散发时期[19-20]。这些证据说明，对于医院感染来说，器官移植人群是重点人群，而且在器官移植人群之中，医院感染是具有巨大健康破坏性的事件。基础疾病数量和住院期间手术次数是医院感染危险度较低的危险因素，与王美霞等[21]的研究结果一致。临床上糖皮质激素的使用指征较多，在不同的临床专业中，糖皮质激素表现出不同的感染倾向。Schwingshackl 等[22]认为在小儿急性呼吸窘迫综合征患者中长期糖皮质激素治疗与医院感染风险的增加无关［OR=0.61，95%CI（0.35，1.04），P=0.07］，而 Tang 等[23]关于重症监护病房重症肺炎患者的循证研究表明，使用糖皮质激素可显著增加重症肺炎患者院内感染的发生率［相对危险度=1.36，95%CI（1.01，1.82），P=0.04］。本研究显示使用糖皮质激素是医院感染的危险因素（OR=2.253），可能是由于医院感染的感染部位多为下呼吸道感染导致的。
本研究存在一定局限性。第一，研究内容为回顾性临床资料，患者有些信息未能收集，如患者营养状况、自理能力等，存在相关性较强的指标缺失，可能存在一定的信息偏倚。第二，本研究采用病例对照研究，因素与结局的关联强度较有限，无法证明其因果关系，因此未来应开展多中心前瞻性队列研究，纳入更多的相关因素充分探讨住院患者发生医院感染的原因。
综上所述，本研究将医院住院患者的一般情况进行匹配，根据多因素 logistic 回归分析结果构建预测模型，内部和外部验证结果显示回归模型对患者医院感染具有较好的预测价值，可为医院管理人员制定预防和控制策略、降低医院感染发生率、提高医院感染预防效果提供参考。
利益冲突：所有作者声明不存在利益冲突。
医院感染也称为医疗保健相关感染，是指患者在医疗机构接受医疗服务过程中的获得性感染。医院感染对社会和患者造成严重负担，在美国和欧洲，医院感染是导致死亡的主要原因之一[1]。此外，医院感染还导致住院时间延长，微生物对抗菌药物耐药性增加，以及患者、家庭和经济负担加重。发达国家和中低收入国家的医院感染患病率估计分别在 3.5%～12% 和 5.7%～19.1%[2]。据一项覆盖欧洲 3 个国家的研究报道，减少一半的医院感染可以挽救 100 条生命和节约近 7000 个住院日[3]。而国内的一项 Meta 分析研究表明，由医院感染引起的每例患者的总医疗支出、药品支出和住院天数的增加分别为 24881.37 元、9438.46 元和 13.89 d[4]。如何进行预防，探究其危险因素成为了医院感染的研究热点。医院感染管理工作在医院内参与人数广，涉及学科较多，导致其相关危险因素较多，包括患者自身的健康状况、年龄、生活习惯、基础疾病等，现代诊疗技术和侵入性检查、手卫生、器官移植等，直接损害免疫系统的因素、放疗、化疗、免疫抑制剂、抗生素用药[5]等，以及医院消毒环境、设施配备[6]、管理水平等。国内外对于重点科室或患者人群中的医院感染危险因素已有研究，但针对综合性医院内各类医院感染开展的研究比较有限。本研究采用 1∶1 匹配病例对照研究方法，希望在医院整体水平探寻医院感染的独立危险因素，为医院管理人员提供有针对性的预防和控制策略，降低医院感染的发生率，整体提高医院感染的预防效果。
1 对象与方法
本研究为 1∶1 匹配病例对照研究，研究方案已通过甘肃省第二人民医院医学伦理委员会批准（伦理审查号：GSSEY2024-KY003-01）。
1.1 研究对象
1.1.1 病例组
采用回顾性研究方法，将甘肃省人民医院 2021 年 1 月—12 月所有医院感染患者作为病例组研究人群，所有患者均由医院感染专职管理人员进行医院感染诊断。纳入标准：① 临床资料完整；② 符合国家制定的医院感染诊断标准[7]。共收集 690 例患者数据。
1.1.2 对照组
采用 1∶1 匹配方法，精确匹配入院科室，模糊匹配年龄（相差在 2 岁以内），在 2021 年的所有住院患者中选取 690 例未发生医院感染的患者为对照组。纳入标准：① 临床资料完整；② 住院时间超过 48 h。
1.1.3 模型外部验证
按照病例组及对照组病例收集标准，收集同时间段内甘肃省内其他 3 所医院（庆阳市人民医院、陇南市人民医院、武威市凉州医院）的历史病例数据，共收集病例组及对照组数据 2604 例。
1.2 资料收集
回顾性收集医院感染预警管理系统、患者电子病历查询平台采集的医院感染监测数据，获取患者医院感染情况，以及住院患者个体情况（年龄、性别、吸烟饮酒史）、诊疗情况（基础疾病情况、手术次数、侵入性操作情况、住院费用、住院时间）、入院检查结果（血常规、生化指标）的正常或异常情况和药物（抗菌药物、激素药物）使用情况等资料。其中基础疾病包括 3 种：一是基础代谢障碍，如内分泌失调、糖尿病等；二是免疫功能低下，如艾滋病等；三是有重大的慢性消耗性疾病，如肿瘤、高血压等。
1.3 统计学方法
采用 SPSS 24.0 软件进行单因素分析。计量资料不服从正态分布，采用中位数（下四分位数，上四分位数）进行描述；计数资料采用频数和/或百分数进行描述。单因素分析中，计量资料采用 Mann-Whitney U 检验，计数资料采用χ2 检验；检验水准为 α=0.05（双侧）。使用 R studio 软件，并借助 bestglm 包进行多因素 logistic 回归分析，获得比值比（odds ratio, OR）及 95% 置信区间（confidence interval, CI），并建立预测模型。将甘肃省人民医院 1380 例数据的 80% 作为模型的训练集，其余 20% 作为测试集用于内部验证；将甘肃省内其他 3 所医院的病例数据用于外部验证。采用灵敏度、特异度、准确率、受试者操作特征曲线下面积（area under the curve, AUC）作为模型的评价指标。
2 结果
2.1 患者流行病学特征和临床危险因素
研究期限内共收集到甘肃省人民医院符合医院感染诊断的病例 690 例，相应地 1∶1 匹配对照组病例 690 例。病例组与对照组患者在年龄、性别、入院时皮肤黏膜破损出血情况、放疗方面比较差异无统计学意义（P>0.05），而在化疗、吸烟、饮酒、内镜治疗等 19 个方面差异有统计学意义（P<0.05），见表1。感染组平均住院时长相较于对照组患者延长了 14.3 d；平均住院费用增长了 71297 元，增加百分比为 73.6%。
表1
医院感染患者流行病学特征和危险因素分析
2.2 医院感染独立危险因素分析
将甘肃省人民医院 1380 例数据的 80% 作为模型的训练集，以是否发生医院感染为因变量（0 表示未发生；1 表示发生），将上述除住院时长、住院费用及出院类型以外的 16 个单因素分析有统计学意义的变量作为自变量，进行多因素 logistic 向后 Wald 逐步回归分析。对特征指标进行数值编码和连续变量共线性检验，结果显示，各连续变量因素间的共线性较弱。见表2。
表2
多因素 logistic 回归变量赋值表
Hosmer-Lemeshow 检验和 Omnibus 检验结果显示模型建立良好。模型结果显示，内镜治疗操作、留置导尿管、器官移植/人工制品植入、输血及血液制品、糖皮质激素、基础疾病数量、住院期间手术次数 7 个因素是医院感染的危险因素（P<0.05）。预测模型回归方程为：logit（P）=−2.208+1.212×内镜治疗操作+1.131×留置导尿管+1.142×器官移植/人工制品植入+1.227×输血及血液制品+0.812×糖皮质激素+0.180×基础疾病数量+0.200×住院期间手术次数。见表3。
表3
医院感染多因素 logistic 回归分析
2.3 回归模型预测评价
按照诊断概率 logit（P）绘制医院感染预测曲线，计算模型评价指标。内部验证集模型灵敏度为 72.857%，特异度为 77.206%，准确率为 76.692%，AUC 为 0.817；外部验证模型灵敏度为 63.705%，特异度为 70.934%，准确率为 68.669%，AUC 为 0.726。见图1。
图1
预测模型预测患者医院感染的受试者操作特征曲线
a. 内部数据集；b. 外部数据集。LR：logistic 回归预测模型；AUC：曲线下面积
3 讨论
目前，医院感染作为医院医疗质量评价中的负面指标愈加受到医疗管理者的重视，相关领域内的研究很多。医院感染患者在医院接触到的人员、治疗、环境多种多样，为控制变量，多数研究集中在具体的学科、疾病中[8-9]。同时，在住院治疗的患者中也存在着可以跨越临床学科、具体疾病的共同因素，本研究中所列举的危险因素在各项研究中也有所提及，但少见探讨其作为独立危险因素的价值。
本研究显示，与非医院感染患者相比，医院感染患者在重复住院、住院时长、住院费用、疾病预后方面有差异。医院感染已经在部分疾病中被证明是初次治疗失效[10]、患者多次重返住院的独立危险因素[11]。我国从 2011 年开始关注住院患者出院 31 d 内再住院率的监测，目前国内的大型医院的 31 d 内再住院率为 2.85%～4.75%[12]，控制医院感染产生的再住院问题是减少住院人次、控制医疗费用增长不可忽略的关键点。本研究中，医院感染导致的平均住院时长相较于非医院感染患者延长了 14.3 d，在国内相同研究中基本处于平均水平[13]，而平均住院费用相应增长了 71297 元，增加百分比为 73.6%，与医院感染的总体研究负担相似[13]，但在严重疾病的研究中有明显的放大效应[14]。医院感染作为一种严重的并发症，增加了患者的死亡风险。本研究中，医院感染组的死亡人数［79 例（11.45%）］明显高于对照组［24 例（3.48%）］。
在独立危险因素分析中，我们发现医院感染患者的内镜治疗操作、留置导尿管、器官移植/人工制品植入、输血及血液制品、糖皮质激素、基础疾病数量和住院期间手术次数是医院感染的独立危险因素。内镜治疗操作是内外科手术治疗之外常用的侵入性治疗手段，但其带来的风险也是有目共睹[15]，本研究也显示内镜治疗操作将增大医院感染风险。Eickhoff 等[16]的综述纳入了经内镜逆行性胰胆管造影术、胃镜和结肠镜、纤维支气管镜的污染和感染风险，发现目前这 3 种内镜研究的结论存在差异，但同时也指出，内镜的表面污染（不一定导致感染）情况是客观存在的。器官移植带来的致命感染风险已被证明和移植前的合并症、手术过程中物理屏障的破坏以及住院期间接触到的院内病原体直接相关[17]，而且移植后感染的受者死亡风险高于未感染的受者[18]。在医院感染暴发和疾病大流行期间，器官移植也被证明获得的健康效益（主要指标为生命年和质量调整生存年）及经济效益要小于散发时期[19-20]。这些证据说明，对于医院感染来说，器官移植人群是重点人群，而且在器官移植人群之中，医院感染是具有巨大健康破坏性的事件。基础疾病数量和住院期间手术次数是医院感染危险度较低的危险因素，与王美霞等[21]的研究结果一致。临床上糖皮质激素的使用指征较多，在不同的临床专业中，糖皮质激素表现出不同的感染倾向。Schwingshackl 等[22]认为在小儿急性呼吸窘迫综合征患者中长期糖皮质激素治疗与医院感染风险的增加无关［OR=0.61，95%CI（0.35，1.04），P=0.07］，而 Tang 等[23]关于重症监护病房重症肺炎患者的循证研究表明，使用糖皮质激素可显著增加重症肺炎患者院内感染的发生率［相对危险度=1.36，95%CI（1.01，1.82），P=0.04］。本研究显示使用糖皮质激素是医院感染的危险因素（OR=2.253），可能是由于医院感染的感染部位多为下呼吸道感染导致的。
本研究存在一定局限性。第一，研究内容为回顾性临床资料，患者有些信息未能收集，如患者营养状况、自理能力等，存在相关性较强的指标缺失，可能存在一定的信息偏倚。第二，本研究采用病例对照研究，因素与结局的关联强度较有限，无法证明其因果关系，因此未来应开展多中心前瞻性队列研究，纳入更多的相关因素充分探讨住院患者发生医院感染的原因。
综上所述，本研究将医院住院患者的一般情况进行匹配，根据多因素 logistic 回归分析结果构建预测模型，内部和外部验证结果显示回归模型对患者医院感染具有较好的预测价值，可为医院管理人员制定预防和控制策略、降低医院感染发生率、提高医院感染预防效果提供参考。
利益冲突：所有作者声明不存在利益冲突。
