J Hosp Infect:多重耐药菌自动风险评估系统的发展和评价
2018-03-18 SIFIC循证 SIFIC感染官微
近年来，多重耐药菌所致病死率逐年增加，严重威胁医疗安全，管控多重耐药菌是医院感染管理一项重要的工作内容。美国国家医疗安全协作网的监测数据显示，20%的医院感染是由多重耐药菌所致。
近年来，多重耐药菌所致病死率逐年增加，严重威胁医疗安全，管控多重耐药菌是医院感染管理一项重要的工作内容。美国国家医疗安全协作网的监测数据显示，20%的医院感染是由多重耐药菌所致。虽然主动筛查是控制多重耐药菌院内传播有效的方法，但是从降低医务人员工作量和患者花费的角度，开展目标监测、开发基于高危人群、风险因素的预测工具可以事半功倍。本研究通过开发和应用多重耐药菌风险预测模型来评价这一工具的有效性。
目的：开发一个针对多重耐药菌自动风险评估系统(autoRAS-MDRO)，对MDRO感染风险的患者进行筛查，并评估其预测价值。
方法：从电子健康记录(EHRs)中提取4200个变量的数据用于构建基于逻辑回归模式的MDRO风险评分算法。多重耐药菌自动风险评估系统(autoRAS-MDRO)的设计是按照MDRO风险分类(高，中，低风险)可自动显示在EHRs护理Kardex屏幕上。为了开发MDRO风险评分算法，1000名多重耐药菌感染患者和4000名未发生多重耐药菌感染的患者被筛选出来；同样，为了评估，筛选出了2173名感染多重耐药的患者和8692名未感染多重耐药菌的患者。
结果：autoRAS-MDRO的预测价值如下：(1)6个月时评估—敏感性81%；特异性79%；阳性预测值(PPV)49%；阴性预测值(NPV)94%；约登指数，60。(2)12个月时评估—敏感性79%；特异性78%；PPV47%；NPV94%；约登指数，57。
患者的选择
为了评估和预测autoRAS MDRO系统，患者特征选择列于表1。在各时期， 与非MDRO 组相比， MDRO组的患者年龄较大， 更多为男性， 依赖性活动，通过急诊入院， 在住院期间有 ICU 入院史， 使用过抗菌药物， 有过病区间的周转，有罕见或严重疾病， 使用机械通气和意识障碍， 并且长期留院，并使用各类导管，有很高的脉搏速率。
基于逻辑回归模型的 MDRO 风险评分算法
建立了基于逻辑回归模型的 MDRO 风险评分算法，使用10个变量 (表2)。最终10个变量确定为：年龄， 依赖性活动， 通过急诊入院， 在院期间ICU入住史 ， 使用头孢菌素， 使用其他抗生素， 住院时长， 罕见疾病， 导管使用总时长， 最高脉搏率。在10个风险因素中，最大比值比(OR)为使用其他抗生素 (OR： 3.89， 置信区间： 3.05–4.97)， 其他依次为使用头孢菌素、 通过急诊入院、 罕见疾病、依赖性活动、导管使用总时长、在院期间ICU入住史 、住院时长、年龄及最高脉搏率。通过风险评分算法，计算所有患者的预测风险评分， 并用约登指数来计算这些分值作为界值；以最高的约登指数0.7716(C1)作为预测风险评分(P)。预测风险评分为0.7716作为第一个界值，0.5966作为第二个界值。MDRO风险组分层如下： P≥ 0.7716， 高危组；0.5966 ≤ P ＜0.7716， 中度风险组；P＜0.5966， 低风险组。
结论：autoRAS-MDRO具有中度预测价值。它有可能被用于重新指导护士的时间和工作，为MDRO的风险评估和实施提供感染控制措施，以及减少院内MDRO感染的发生率，从而提升患者的安全。
原始出处：Hur EY， Jin YJ， Jin TX， et al. Development and evaluation of the automatedrisk assessment system for multidrug-resistant organisms (autoRAS-MDRO). J Hosp Infect. 2018 Feb；98(2)：202-211.
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