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【摘要】目的：探討ICU多重耐药菌感染的护理防控要点与传播的预警模式构建。方法：选择2018年9月至2020年8月期间ICU病房住院病人82例作为对象，调查ICU多重耐药感染情况，分为病例组和对照组。查阅两组病历资料，记录患者性别、年龄、基础疾病、ICU住院天数、使用呼吸机天数、发热、低蛋白血症、抗菌药物的联用、BMI、手术等，完成单因素和多因素Logistic分析；并进行参数估计和优势比OR评估，绘制ROC曲线面积，计算预警模型的效能。结果：单因素及多因素Logistic分析结果表明：ICU多重耐药菌感染率与ICU住院时间、基础疾病、使用呼吸机天数、低蛋白血症、抗菌药物联用及发热具有统计意义（P<0.05）；ROC曲线结果表明：预警模型对ICU MDRO感染的护理防控要点与传播的的C-index为0.816，具有良好的区分度；曲线下面积为0.832，95%CI为0.757～0.899，具有良好的预测效能。结论：ICU多重耐药菌感染率较高，建立护理防控要点与传播的预警模式具有良好的区分度，能获得较高的预测效能，值得推广应用。
【关键词】ICU多重耐药菌；护理防控要点；传播；预警模式；ROC曲线面积
[中图分类号]R473 [文献标识码]A [文章编号]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
多重耐药菌（Multidrug resistant organism，MDRO）是住院患者发生医院感染的主要病原菌，而综合ICU是医院MDRO感染高发科室[1]。近年来，随着以来市场的不断发展，再加上广谱抗菌药物的不合理使用，导致MDRO感染率呈上升趋势。因此，临床上如何有效的控制MDRO感染的发生于传播成为当前研究的热点。既往研究表明：加强ICU多重耐药菌护理要点分析，加强教育培训、完善卫生设施及加强消毒管理等，能进一步完善管理机制，更加重视患者用药护理[2]。但是，由于ICU收治的患者病因复杂，且患者常伴有多种基础疾病，导致MDRO发生高危因素较多，加强其危险因素模型建立，能为临床制定有效的干预措施提供参考依据，能提高护理针对性和效率，有助于降低MDRO感染率[3]。因此，本研究以ICU病房住院病人为对象，探讨ICU多重耐药菌感染的护理防控要点与传播的预警模式构建，报道如下。
1 资料与方法
1.1临床资料 选择2018年9月至2020年8月期间ICU病房住院病人82例作为对象，调查ICU多重耐药感染情况，分为病例組和对照组。病例组31例，男20例、女11例，年龄23～86岁，平均年龄（57.98±5.71）岁；体质量指数BMI 20-27 cm/m2，平均体质量指数（23.59±2.41） kg/m2；对照组51例，男27例、女24例，年龄25～87岁，平均年龄（58.11±5.75）岁；BMI 19～26 kg/m2，平均 BMI（24.11±2.45）kg/m2。
1.2纳入、排除标准 纳入标准：均为我院ICU病房住院患者；均能完成ICU多重耐药菌的筛查，且患者均可耐受；具有完整的病例资料，预计生存期>3个月。排除标准：合并精神异常、处于昏迷或休克状态者；合并严重肝肾功能异常或伴有全身感染性疾病者。
1.3方法 ①ICU多重耐药菌分离及培养：患者入院后均按照检验操作规程（SOP）进行标本的收集及接种培养，在培养箱中连续完成20～24h培养，选择无污染革兰阴性杆菌菌落计数≥105CFU/mL、革兰阳性菌菌落数≥104CFU/mL的细菌，采用全自动细菌检定仪完成病原菌的鉴定，分析ICU多重耐药感染情况，分为病例组和对照组。②ICU多重耐药菌感染影响因素分析：查阅两组病历资料，记录患者性别、年龄、基础疾病、ICU住院天数、使用呼吸机天数、发热、低蛋白血症、抗菌药物的联用、BMI、手术等，完成单因素和多因素Logistic分析[4]；③ICU MDRO感染的护理防控要点与传播预警模型建立：将ICU MDRO感染可能的影响因素进行单因素分析，保留变量水平≤0.1。同时，对于单因素具有统计意义的参数或变量进行多因素分析；对进入Logistic回归模型有意义的变量完成参数的估计及优势比评估；采用了似然比、ROC曲线等完成拟合效果评估，计算预警模型的效能（灵敏度、特异度）；采用SPSS19.0软件，Logistic（P）=-10.222+0.811×（ICU住院时间）+0.376×（基础疾病）2+0.415×3（使用呼吸机天数）+4.466×4（低蛋白血症）+0.452×5（抗菌药物的联用）+2.355×6（发热）。完善数据录入，从而验证建模的有效性、判别能力及拟合优度。
1.4统计分析 采用SPSS19.0软件处理，计数资料行c2检验，采用“例（%）”表示，计量资料行t检验，采用x±s表示，P<0.05差异有统计学意义。
2 结果
2.1 ICU多重耐药菌感染影响单因素分析 单因素结果表明：ICU MDRO感染率性别、年龄、BMI及手术无统计意义（P>0.05）；与ICU住院时间、基础疾病、使用呼吸机天数、低蛋白血症、抗菌药物联用及发热具有统计意义（P<0.05）。详见表1。
2.2 ICU MDRO感染影响多因素Logistic分析 多因素Logistic分析结果表明：ICU多重耐药菌感染率与ICU住院时间、基础疾病、使用呼吸机天数、低蛋白血症、抗菌药物联用及发热具有统计意义（P<0.05），详见表2。
2.3 ICU MDRO感染的护理防控要点与传播的预警模式构建及效能分析 对所有组内ICU住院患者数据录入建模的模型中，完成其总有效性、拟合优度及判断能力分析，ROC曲线结果表明：预警模型对ICU MDRO感染的护理防控要点与传播的的C-index为0.816，具有良好的区分度；曲线下面积为0.832，95%CI为0.757～0.899，具有良好的预测效能，详见图2。
3 讨论
MDRO属于住院患者主要的病原菌，且医院ICU属于医院MDRO感染的高发科室。近年来，随着临床广谱抗生素的广泛使用，导致临床细菌耐药性严峻[5]。本研究者，单因素及多因素Logistic分析结果表明：ICU多重耐药菌感染率与ICU住院时间、基础疾病、使用呼吸机天数、低蛋白血症、抗菌药物联用及发热具有统计意义（P<0.05），说明ICU多重耐药菌感染受到的影响因素较多，且不同因素能相互作用、相互影响。因此，医院应根据上述可能的影响因素加强教育培训，不断完善手卫生设施、完善环境清洁消毒管理，积极落实各项控制措施，尽可能减少抗菌药物的联合使用。同时，抗菌药物使用时应在药敏结果知道下完成，治疗期间尽可能缩短患者住院ICU时间，根据患者病情及耐受帮助患者尽早拔管、撤除呼吸机。对于伴有基础疾病患者加强基础疾病的治疗、控制，并重点监测，对于出现异常患者及时采取有效的措施进行预防、干预。既往研究表明[6]：合理使用抗生素能降低临床死亡率，加强护士培训，及早发现多重耐药菌感染患者，严格落实多重耐药菌防控措施，提高细菌耐药性警惕性，指导科学、合理用药。降低ICU MDRO患者死亡率。本研究中对ICU多重耐药菌感染可能的影响因素进行分析，并建立护理防控要点与传播的预警模式，ROC曲线结果表明：预警模型对ICU MDRO感染的护理防控要点与传播的的C-index为0.816，具有良好的区分度；曲线下面积为0.832，95%CI为0.757-0.899，具有良好的预测效能，说明建立的预警模型具有良好的预测效能，能为临床诊疗及护理方法的制定提供依据和参考，有助于降低临床死亡率。
综上所述，ICU多重耐药菌感染率较高，建立护理防控要点与传播的预警模式具有良好的区分度，能获得较高的预测效能，值得推广应用。
参考文献
[1] 谭善娟， 李玲， 邱蔓， 等. 多学科协作联合集束化管理对ICU多重耐药菌感染预防的效果[J]. 中国感染控制杂志， 2018， 17（2）： 156-159.
[2] 陈瑜， 王春英， 陈琳， 等. 多学科协作模式防控ICU多重耐药菌感染[J]. 中华医院感染学杂志， 2018， 28（18）： 2839-2842.
[3] 黄菊， 杨坚娥， 黄少君. FMEA风险评估法在ICU多重耐药菌医院感染防控中的应用[J]. 中国感染控制杂志， 2019， 18（11）： 1079-1083.
[4] 马新利， 郭新荣， 何艳平， 等. ICU多重耐药菌核心防控措施执行记录单的设计和应用[J]. 中国实用护理杂志， 2019， 35（9）： 678-681.
[5] 陈美恋， 王守军， 匡季秋， 等. 某院2016-2018年ICU多重耐药菌医院感染特点分析[J]. 中国护理管理， 2019， 19（12）： 1877-1880.
[6] 荆婵， 李黎明， 曹永革. 知信行模式在ICU医护人员多重耐药菌感染防控中的应用[J]. 中华现代护理杂志， 2019， 25（22）： 2842-2846.
基金项目：东莞市社会科技发展一般项目（编号：202050715068663）
作者简介：陈慧兰（1976.10-），女，广东东莞人，大学本科，主管护师。
【关键词】ICU多重耐药菌；护理防控要点；传播；预警模式；ROC曲线面积
[中图分类号]R473 [文献标识码]A [文章编号]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
多重耐药菌（Multidrug resistant organism，MDRO）是住院患者发生医院感染的主要病原菌，而综合ICU是医院MDRO感染高发科室[1]。近年来，随着以来市场的不断发展，再加上广谱抗菌药物的不合理使用，导致MDRO感染率呈上升趋势。因此，临床上如何有效的控制MDRO感染的发生于传播成为当前研究的热点。既往研究表明：加强ICU多重耐药菌护理要点分析，加强教育培训、完善卫生设施及加强消毒管理等，能进一步完善管理机制，更加重视患者用药护理[2]。但是，由于ICU收治的患者病因复杂，且患者常伴有多种基础疾病，导致MDRO发生高危因素较多，加强其危险因素模型建立，能为临床制定有效的干预措施提供参考依据，能提高护理针对性和效率，有助于降低MDRO感染率[3]。因此，本研究以ICU病房住院病人为对象，探讨ICU多重耐药菌感染的护理防控要点与传播的预警模式构建，报道如下。
1 资料与方法
1.1临床资料 选择2018年9月至2020年8月期间ICU病房住院病人82例作为对象，调查ICU多重耐药感染情况，分为病例組和对照组。病例组31例，男20例、女11例，年龄23～86岁，平均年龄（57.98±5.71）岁；体质量指数BMI 20-27 cm/m2，平均体质量指数（23.59±2.41） kg/m2；对照组51例，男27例、女24例，年龄25～87岁，平均年龄（58.11±5.75）岁；BMI 19～26 kg/m2，平均 BMI（24.11±2.45）kg/m2。
1.2纳入、排除标准 纳入标准：均为我院ICU病房住院患者；均能完成ICU多重耐药菌的筛查，且患者均可耐受；具有完整的病例资料，预计生存期>3个月。排除标准：合并精神异常、处于昏迷或休克状态者；合并严重肝肾功能异常或伴有全身感染性疾病者。
1.3方法 ①ICU多重耐药菌分离及培养：患者入院后均按照检验操作规程（SOP）进行标本的收集及接种培养，在培养箱中连续完成20～24h培养，选择无污染革兰阴性杆菌菌落计数≥105CFU/mL、革兰阳性菌菌落数≥104CFU/mL的细菌，采用全自动细菌检定仪完成病原菌的鉴定，分析ICU多重耐药感染情况，分为病例组和对照组。②ICU多重耐药菌感染影响因素分析：查阅两组病历资料，记录患者性别、年龄、基础疾病、ICU住院天数、使用呼吸机天数、发热、低蛋白血症、抗菌药物的联用、BMI、手术等，完成单因素和多因素Logistic分析[4]；③ICU MDRO感染的护理防控要点与传播预警模型建立：将ICU MDRO感染可能的影响因素进行单因素分析，保留变量水平≤0.1。同时，对于单因素具有统计意义的参数或变量进行多因素分析；对进入Logistic回归模型有意义的变量完成参数的估计及优势比评估；采用了似然比、ROC曲线等完成拟合效果评估，计算预警模型的效能（灵敏度、特异度）；采用SPSS19.0软件，Logistic（P）=-10.222+0.811×（ICU住院时间）+0.376×（基础疾病）2+0.415×3（使用呼吸机天数）+4.466×4（低蛋白血症）+0.452×5（抗菌药物的联用）+2.355×6（发热）。完善数据录入，从而验证建模的有效性、判别能力及拟合优度。
1.4统计分析 采用SPSS19.0软件处理，计数资料行c2检验，采用“例（%）”表示，计量资料行t检验，采用x±s表示，P<0.05差异有统计学意义。
2 结果
2.1 ICU多重耐药菌感染影响单因素分析 单因素结果表明：ICU MDRO感染率性别、年龄、BMI及手术无统计意义（P>0.05）；与ICU住院时间、基础疾病、使用呼吸机天数、低蛋白血症、抗菌药物联用及发热具有统计意义（P<0.05）。详见表1。
2.2 ICU MDRO感染影响多因素Logistic分析 多因素Logistic分析结果表明：ICU多重耐药菌感染率与ICU住院时间、基础疾病、使用呼吸机天数、低蛋白血症、抗菌药物联用及发热具有统计意义（P<0.05），详见表2。
2.3 ICU MDRO感染的护理防控要点与传播的预警模式构建及效能分析 对所有组内ICU住院患者数据录入建模的模型中，完成其总有效性、拟合优度及判断能力分析，ROC曲线结果表明：预警模型对ICU MDRO感染的护理防控要点与传播的的C-index为0.816，具有良好的区分度；曲线下面积为0.832，95%CI为0.757～0.899，具有良好的预测效能，详见图2。
3 讨论
MDRO属于住院患者主要的病原菌，且医院ICU属于医院MDRO感染的高发科室。近年来，随着临床广谱抗生素的广泛使用，导致临床细菌耐药性严峻[5]。本研究者，单因素及多因素Logistic分析结果表明：ICU多重耐药菌感染率与ICU住院时间、基础疾病、使用呼吸机天数、低蛋白血症、抗菌药物联用及发热具有统计意义（P<0.05），说明ICU多重耐药菌感染受到的影响因素较多，且不同因素能相互作用、相互影响。因此，医院应根据上述可能的影响因素加强教育培训，不断完善手卫生设施、完善环境清洁消毒管理，积极落实各项控制措施，尽可能减少抗菌药物的联合使用。同时，抗菌药物使用时应在药敏结果知道下完成，治疗期间尽可能缩短患者住院ICU时间，根据患者病情及耐受帮助患者尽早拔管、撤除呼吸机。对于伴有基础疾病患者加强基础疾病的治疗、控制，并重点监测，对于出现异常患者及时采取有效的措施进行预防、干预。既往研究表明[6]：合理使用抗生素能降低临床死亡率，加强护士培训，及早发现多重耐药菌感染患者，严格落实多重耐药菌防控措施，提高细菌耐药性警惕性，指导科学、合理用药。降低ICU MDRO患者死亡率。本研究中对ICU多重耐药菌感染可能的影响因素进行分析，并建立护理防控要点与传播的预警模式，ROC曲线结果表明：预警模型对ICU MDRO感染的护理防控要点与传播的的C-index为0.816，具有良好的区分度；曲线下面积为0.832，95%CI为0.757-0.899，具有良好的预测效能，说明建立的预警模型具有良好的预测效能，能为临床诊疗及护理方法的制定提供依据和参考，有助于降低临床死亡率。
综上所述，ICU多重耐药菌感染率较高，建立护理防控要点与传播的预警模式具有良好的区分度，能获得较高的预测效能，值得推广应用。
参考文献
[1] 谭善娟， 李玲， 邱蔓， 等. 多学科协作联合集束化管理对ICU多重耐药菌感染预防的效果[J]. 中国感染控制杂志， 2018， 17（2）： 156-159.
[2] 陈瑜， 王春英， 陈琳， 等. 多学科协作模式防控ICU多重耐药菌感染[J]. 中华医院感染学杂志， 2018， 28（18）： 2839-2842.
[3] 黄菊， 杨坚娥， 黄少君. FMEA风险评估法在ICU多重耐药菌医院感染防控中的应用[J]. 中国感染控制杂志， 2019， 18（11）： 1079-1083.
[4] 马新利， 郭新荣， 何艳平， 等. ICU多重耐药菌核心防控措施执行记录单的设计和应用[J]. 中国实用护理杂志， 2019， 35（9）： 678-681.
[5] 陈美恋， 王守军， 匡季秋， 等. 某院2016-2018年ICU多重耐药菌医院感染特点分析[J]. 中国护理管理， 2019， 19（12）： 1877-1880.
[6] 荆婵， 李黎明， 曹永革. 知信行模式在ICU医护人员多重耐药菌感染防控中的应用[J]. 中华现代护理杂志， 2019， 25（22）： 2842-2846.
基金项目：东莞市社会科技发展一般项目（编号：202050715068663）
作者简介：陈慧兰（1976.10-），女，广东东莞人，大学本科，主管护师。