2021年中国细菌耐药监测网监测报告^[1]显示，全国范围内耐碳青霉烯类肠杆菌目(carbape-nem-resistant Enterobacterales, CRE)平均检出率为11.3%。近年来，全球范围内抗菌药物耐药性问题日趋严重^[2]。多项研究^[3-4]表明，患者发生多重耐药菌(multidrug-resistant organism, MDRO)感染后住院时间延长，住院费用增加及死亡风险提高。在卫生经济学研究中，常用传统配对方法控制混杂偏倚的影响，但是传统配对方法难以处理较多的混杂因素^[5]，而倾向性评分匹配法和广义线性模型法则能控制大量的混杂因素。费宏玮等^[6]采用倾向性评分匹配法分析MDRO感染造成的直接经济损失为10.87万元，Phodha等^[7]采用多元线性回归模型方法发现CRE感染将使患者平均治疗费用增加42%。为更精确评估重症监护病房(intensive care unit, ICU)中CRE感染的负担状况，本研究基于倾向性评分匹配并结合广义线性模型方法评估ICU患者CRE感染的住院时间增量、经济损失和病死率变化，从而为CRE感染防控提供数据支持。

1 对象与方法 1.1 研究对象

山西省某三级甲等医院2017—2022年综合ICU、神经内科ICU、神经外科ICU、呼吸科ICU和急诊ICU收治的患者。通过杏林医院感染实时监控系统、医院信息系统(Hospital Information System, HIS)收集患者人口学资料、诊疗相关信息、住院费用、住院日数和生存情况等。将发生CRE感染的患者作为感染组，按感染患者对应年份随机选择未发生CRE感染的患者作为非感染组，非感染组样本量为感染组的5倍。纳入标准：①年龄≥18岁；②入住ICU≥48 h的住院患者。排除标准：①基本信息、侵入性操作相关信息、住院日数、住院费用和是否死亡等关键临床资料不全的患者；②重复检出CRE的记录。

1.2 病原菌培养和诊断标准

采集患者的标本送至检验科细菌室进行病原学培养，相关操作严格遵守《全国临床检验操作规程》^[8]的有关流程，医院感染的诊断严格按照卫生部《医院感染诊断标准(试行)》(2001版)^[9]执行，根据患者临床表现、影像学检查结果及血液检验和微生物检查结果进行判定。

1.3 倾向性评分匹配法

以是否发生CRE感染为因变量，以年龄、性别、手术次数、支付方式、糖尿病、心力衰竭、呼吸衰竭、肾功能不全、肝功能不全和肿瘤为匹配变量，通过logistic回归分析估计倾向性评分值，采用1 ∶1进行匹配，匹配容差设置为0.05，保留匹配后的非感染组和感染组进行研究。

1.4 广义线性模型法

分别以住院时间、住院费用和是否死亡为因变量，以年龄、性别、手术次数、支付方式、糖尿病、心力衰竭、呼吸衰竭、肾功能不全、肝功能不全和肿瘤及上一步生成的倾向性分值为自变量，选择对数联结函数，建立广义线性模型。

1.5 统计学分析

应用SPSS 26.0进行倾向性评分匹配和广义线性模型的建模及其他统计分析。连续性变量符合正态分布的采用均数±标准差描述，非正态分布资料采用中位数(四分位数间距)描述，组间差异的比较采用t检验或Mann-Whitney U检验。分类变量采用构成比描述，组间的比较采用χ²检验或Fisher确切概率法。P≤0.05为差异有统计学意义。2017—2021年住院费用根据国家统计局网站公布的CPI指数转换成2022年的费用。

2 结果 2.1 一般情况

2017—2022年该院综合ICU、神经内科ICU、神经外科ICU、呼吸科ICU和急诊ICU共收治1 100例患者，根据纳入和排除标准，最终纳入1 049例患者，其中非感染患者870例(非感染组)，感染患者179例(感染组)。感染组患者61~80岁占43.58%，男性占59.78%，患糖尿病、心力衰竭、呼吸衰竭、肾功能不全、肝功能不全和肿瘤的患者例数分别为29、12、60、36、46、16例。

2.2 倾向性评分匹配前后两组患者的基本情况

匹配之前，感染组与非感染组患者手术次数的构成比较，差异有统计学意义(P=0.006)。经倾向性评分匹配，感染组患者179例全部成功匹配，感染组与非感染组患者各变量的分布比较，差异均无统计学意义(均P＞0.05)。见表 1。

2.3 不同亚组患者住院日数和住院费用分析

泌尿系统感染和菌血症住院日数中位数增量分别达到35.56、20.01 d，＞80岁的患者达21.38 d。所有感染病例中，下呼吸道感染病例数最多(113例)，发生泌尿系统感染和菌血症的患者，住院费用中位数增量最多，分别为175 688.51、127 370.49元。男性与女性患者增量相似，分别为35 538.18、35 026.09元。见表 2。

2.4 患者住院日数、住院费用和病死率比较

经过倾向性评分匹配，非感染组和感染组患者住院日数分别为28.32、38.88 d，增量为10.56 d，差异有统计学意义(P＜0.001)。非感染组和感染组患者住院费用分别为143 154.48、179 175.50元，增量为36 021.02元，差异有统计学意义(P＜0.001)。非感染组和感染组患者病死率分别为6.70%、13.40%，增量为6.70%，差异有统计学意义(P＜0.05)。见表 3。倾向性评分匹配结合广义线性模型中，CRE感染患者相较于非感染患者，住院日数、住院费用和病死率OR值分别为1.187(95%CI：1.013~1.393)、1.134(95%CI：0.975~1.318)和1.130(95%CI：1.049~1.218)，除住院费用外，住院日数和病死率的差异均存在统计学意义(P值分别为0.035、< 0.001)。感染组与非感染组住院日数和住院费用的小提琴图见图 1。小提琴图为箱形图与核密度图的结合体，可以看出非感染患者住院日数主要分布在20~45 d，而感染患者主要分布在25~60 d；非感染患者住院费用主要分布在10~25万元，感染患者主要分布在10~30万元，感染组患者的住院日数更长，住院费用更高。

3 讨论

本研究结果显示，感染组患者住院日数延长10.56 d，住院费用增加36 021.02元，病死率增加6.70%。王丹等^[10]研究显示，相较于非感染患者，ICU MDRO感染患者多住院39.5 d，多支出11万余元，高于本研究的结果。可能与该研究基于传统方法对感染组和非感染组进行匹配有关。本研究选择倾向性评分匹配法，通过倾向性分值对非感染组和感染组的病例匹配，全面考虑对费用和住院时间可能有影响的变量，最大可能地消除混杂因素，增加组间的可比性，从而更精确地估计出CRE感染的归因住院日数和住院费用。谭善娟等^[11]使用倾向性评分匹配对ICU MDRO感染的研究发现，感染患者比非感染患者住院日数和费用分别高18 d、12万以上。本研究结果均低于上述研究，此差异可能源于不同地区间的经济差异和收费标准，上海市和青岛市人均收入和收费标准均高于山西，而且发达地区患者或家属对于疾病治疗的经济承担能力更强，因而住院日数较长，住院费用较高。与谭善娟等^[11]研究相比，本研究还结合广义线性模型进行分析。广义线性模型是一种正态线性模型的推广，因变量不需要服从正态分布和满足连续性变量的要求，应用范围非常广泛，已有研究^[12-13]通过两种方法的结合来综合评价感染造成的损失，验证了广义线性模型在处理卫生经济学差异性问题的优势。本研究结合广义线性模型分析归因于CRE感染的住院日数、住院费用和病死率的OR值分别为1.187、1.134、1.130。目前国内主要是以MDRO作为研究对象，国外已有MRSA感染的卫生经济学研究。日本一项研究^[3]显示，MRSA感染住院日数和住院费用增量分别为8 d、7 000美元，病死率由15.0%增加至36.7%，本研究与此较为接近。加拿大一项关于MRSA感染的研究^[13]显示，增量分别为47 016美元、35.2 d。可能由于不同国家的治疗方法和经济水平不同。青海省研究^[14]显示，耐碳青霉烯类革兰阴性杆菌比碳青霉烯类敏感细菌感染(非耐药组)住院日数延长4 d，住院费用增加8 682元，本研究结果与此存在差异，可能源于不同科室，ICU患者的CRE感染率远高于普通科室^[15-16]，ICU发生CRE感染极大地增加了治疗难度，需要使用的医疗耗材也更多，如果未对ICU进行独立讨论，增量差异会十分明显。当前以疾病诊断相关分组(diagnosis-related groups, DRG)为基础的付费方式成为当前我国推行的重要医疗付费形式^[17]。在同一类疾病医保支付费用固定的情况下，一旦患者住院费用增加将直接导致一线医护人员的效益大打折扣。本研究为医院管理者提供了预防控制CRE感染所获得的具体收益数据信息，管理者可以结合防控CRE感染所需成本，进行成本效益分析，制定最合理的防控措施^[18-19]，降低CRE感染率。

患者发生CRE感染后很可能会诱发呼吸系统、心血管系统、泌尿系统和血液系统的并发症^[20]，这些并发症的治疗较为复杂，需要更高级的有创治疗措施，如呼吸机支持治疗和中心静脉置管治疗。并且感染患者需要进行更多实验室检查和更严格的卫生管理，故导致住院费用增加。与此同时，CRE感染患者往往需要更换抗菌药物治疗和增加联合用药，以控制感染，将加重肝肾负担，增加患者死亡风险^[21]。患者本身患有基础疾病，如慢性肾衰竭等，往往多伴有肾性贫血、多种免疫机制受损、代谢产物蓄积、心血管系统损伤等情况，发生感染往往更容易导致死亡^[22]。因此，对于肝肾功能不全等慢性病患者，建议临床药师和护理人员等加入临床医生讨论，邀请多学科团队参与制定药物治疗方案，并紧密结合细菌培养及药物敏感试验结果，尽可能缩短抗菌药物使用时间^[23]。

本研究的不足之处：第一，本研究尽管按照患者性别、年龄和主要诊断等个体情况进行了倾向性评分匹配，一定程度上起到了控制混杂因素的作用，但真实世界情况十分复杂，故无法完全排除其他潜在未知混杂因素的影响。第二，由于临床实际中部分患者在出现死亡征兆时会提前出院，并没有在医院死亡，故无法完全精确地统计病死率。第三，由于监测系统不能具体抓取CRE种类，故本研究没有对具体种类展开分析，在未来将联合检验科和系统开发人员共同展开下一步研究。

综上所述，CRE感染会延长患者住院日数，加重经济负担和增加病死率，预防和控制CRE感染有着重要意义。管理者应加强CRE感染的监测并建立预警机制，加强对抗菌药物合理使用的监管。临床一线人员应该严格落实相关隔离制度，做好环境清洁消毒工作。有条件的医疗机构和患者还可以对CRE进行主动筛查和去定植。通过一系列措施真正降低ICU CRE感染率，减轻患者和社会的经济负担，提高医疗机构治疗与服务水平。

利益冲突：所有作者均声明不存在利益冲突。