医院感染是指住院患者或医疗工作者在院期间发生的感染，或者在医院内获得而在出院后发生的感染，但不包含进入医院前或进入医院时已发生的感染^[1]。随着细菌耐药现象日益严峻，多重耐药菌（multi-drug resistant organism, MDRO）感染病例在所有医院感染中占有较高的比例^[2]。多重耐药是指病原菌对3类及以上抗菌药物同时呈现耐药的现象^[3]。患者在感染MDRO后，不仅导致治疗用药困难、病死率上升，还会延长住院日、增加患者的经济负担，造成医疗护理资源浪费^[4-6]。

监测显示，重症医学科、外科是医院感染容易发生的科室^[7-8]。重症监护室（intensive care unit, ICU）是危重症患者治疗场所，也是病原菌尤其是MDRO的聚集地。因此，预防与控制ICU患者的MDRO医院感染，降低ICU患者MDRO医院感染风险，已成为医院感染防控需要解决的重要问题。

1 资料与方法 1.1 资料来源

选取上海市某三级甲等医院的综合性ICU患者，收集2015年1月—2018年6月所有出入ICU的患者病历资料。

1.2 诊断标准

医院感染诊断依据2001年卫生部颁布的《医院感染诊断标准（试行）》^[1]，其中MDRO医院感染诊断依据2011年版《多重耐药菌医院感染预防与控制技术指南（试行）》^[9]。由医院感染防控人员按患者细菌检验报告结果，结合患者入院前后是否发生感染来区别医院感染、带入或社区感染，针对MDRO检出者，结合既往病史、入住ICU前MDRO携带状态及是否具有感染症状以区别感染和定植情况^[10-11]，最终综合判断是否发生MDRO医院感染。

研究纳入标准为：①送检样本结果为MDRO；②入住ICU前无感染，入住超过48 h后发生MDRO医院感染的病例；③同一患者所有检测结果均进行统计，在已明确的MDRO医院感染或定植基础上，从患者样本中分离出新的病原菌。排除标准为：①剔除由其他医院、科室已发生的带入感染或社区感染病例；②送检样本疑似污染的病例；③样本可检测出病原菌定植，但无感染症状的患者。

1.3 研究方法

通过文献研究，结合ICU、医院感染防控、检验科等专家访谈和现况调查，制定数据采集表，对医院感染监测系统、医院信息系统（HIS）及患者纸质病历资料进行数据采集。采集数据包括ICU患者的基本资料和病情，患者MDRO医院感染情况、菌种和耐药情况，“三管”（导尿管、呼吸机插管、静脉插管）使用和相关感染情况、抗生素使用情况等。通过数据分析，筛选ICU的MDRO医院感染风险因素，结合logistic回归分析和模型构建，验证风险因素分析。以2015年1月—2017年12月的数据构建感染风险模型，以2018年1—6月的数据作为验证。

1.4 统计学分析

使用SPSS 22.0软件进行统计学分析。计量资料以均数±标准差表示，采用t检验；计数资料以百分比表示，采用卡方检验。检验水准α=0.05。以logistic回归分析进行风险因素筛选和模型构建，模型验证采用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验和受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线。

2 结果 2.1 患者一般情况

共采集ICU患者1 515例，经纳入排除标准判断后，剔除带入或社区感染以及无法判断的病例，共1 304例患者纳入研究，其中非MDRO感染组患者1 115例、MDRO感染组患者189例。

2.1.1患者年龄和性别

所有纳入患者的平均年龄为（58.24±18.84）岁。其中，非感染组的平均年龄为（57.60±19.09）岁，感染组的平均年龄为（62.01±16.85）岁，两组患者年龄差异有统计学意义（P < 0.05）。见表 1。

纳入患者中男性占61.27%，女性占38.73%。其中：非感染组患者男性占59.19%，女性占40.81%；感染组患者男性占73.54%，女性占26.46%。两组患者性别差异有统计学意义（P < 0.05）。见表 2。

2.1.2 患者疾病分布

结合纳入患者的出入院诊断情况，按系统及病因将疾病分为13大类，见表 2。呼吸系统疾病患者例数最多，为323例（24.77%）；其次神经系统疾病患者为243例（18.63%）。感染发生率最高的是创伤及多发伤患者，占24.07%；其次是感染性疾病患者，占23.40%；呼吸系统疾病患者占20.12%。

2.1.3 患者手术、侵入性操作及用药情况

综合ICU患者大多是危急重症患者或手术后患者，患者需要通过医疗仪器来维持生命活动，主要的侵入性操作有导尿管、呼吸机使用、静脉插管等。同时，ICU患者广泛地预防性使用各类抗菌、激素类、抑酸类、蛋白类等药物，其中有1 130例患者使用了抗菌药物，见表 2。

2.2 综合ICU患者MDRO医院感染风险因素分析 2.2.1 单因素分析

对1 115例非感染组和189例感染组的患者性别、年龄、住院天数、手术及侵入性操作情况、用药情况等共计20项风险因素进行统计分析，为避免信息丢失和指标过少，单因素分析取检验水准α=0.1，结果显示有13项相关风险因素与综合ICU患者MDRO医院感染的发生相关（P < 0.1），包括患者性别、年龄（是否超过60岁）、住院天数、所患疾病、原发肺部感染、使用抗菌药物、使用蛋白类药物，以及是否留置导尿管及使用天数、是否使用静脉插管及使用天数、是否使用呼吸机及使用天数，见表 2。

2.2.2 多因素回归分析

在单因素分析结果基础上，对13项风险因素进行变量赋值，见表 3，并对各风险因素进行logistic回归分析。结果显示，患者ICU住院天数、所患疾病、使用蛋白类药物、使用抗菌药物、使用静脉插管、使用呼吸机天数等6项风险因素是综合ICU患者MDRO医院感染发生的独立风险因素，见表 4。

2.3 MDRO医院感染风险模型构建及验证 2.3.1 logistic回归模型构建

将最终筛选出的6项独立风险危险因素设为自变量，并将患者ICU住院天数分组设为X₁，疾病诊断类型设为X₂，使用蛋白类药物设为X₃，使用抗菌药物种类设为X₄，是否使用静脉插管设为X₅，使用呼吸机天数设为X₆。以MDRO医院感染发生结局作为因变量Y，最终得到logistic回归模型，即：Y=0.524X₁-0.161X₂+1.659X₃-0.313X₄+1.823X₅+0.470X₆-5.693。

2.3.2 回归模型检验

对构建的logistic回归模型分别进行有效性检验、拟合优度检验和判别能力检验：

（1）回归模型有效性检验采用似然比卡方检验，结果显示，χ²=263.229（自由度为13），P < 0.001，因此，构建的回归模型有统计学意义。

（2）模型的拟合优度检验采用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验，结果显示：χ²=17.708（自由度为8），P=0.024，检验随机性列联表见表 5，结果表明回归模型拟合度一般。

（3）回归模型判别能力检验主要是评价该模型的灵敏度与特异性，可以采用ROC曲线来进行评价，ROC曲线下面积（area under curve，AUC）值越接近于1，模型判别能力越好。这个模型的AUC为0.746，95%置信区间为0.703~0.789，回归模型的灵敏度为95.4%，特异性为82.1%。结果显示，该logistic回归模型判别能力相对较好，在临床上具有一定的实际意义。见图 1。

3 讨论

ICU是各种病原微生物聚集的科室，也是MDRO传播的重灾区。ICU患者因机体免疫力低下、疾病复杂、接受多种器械导管的侵入性操作等原因更易发生MDRO感染。综合ICU的MDRO医院感染发生率高达20%~30%^[12]，这项研究ICU患者的平均感染率为14.49%，较低于文献报道的感染率，但依然远高于其他临床科室感染水平。可见，ICU应作为MDRO医院感染防控重点科室来监测。

研究结合医院实际构建综合ICU患者医院感染风险模型，共采集20项风险因素，经多元回归分析后最终纳入6项因素。结果显示，ICU住院时长是MDRO医院感染的独立风险因素，这与之前的研究结果相似，较长的住院时间增加了患者感染机会，合理有效的ICU住院时长需要临床医务人员考量。按疾病类型分析，患有创伤或多发伤、感染性疾病的患者具有较高的感染率，显然，患有多发伤或创伤的患者存在较多的感染机会。在糖尿病、高血压、原发肺部感染、低蛋白血症等基础疾病中，只有原发肺部感染具有统计学意义，下一步需要扩大样本量进行研究。侵入性操作为耐药菌的入侵机体提供了机会。研究显示，80%的尿路感染由留置导尿管引起^[13]。借助呼吸机维持生命的患者，或伴有多次吸痰操作，也会引起呼吸机相关性肺炎的发生^[14]。同样有反复注射需要的患者，静脉留置针管可引起导管相关血流感染^[15]。显然，上述侵入性操作增加了感染风险，医务人员应该尽量减少不必要的侵入性操作，在患者病情允许的情况下及时停止侵入性操作。我国抗菌药物的使用达70.00%，远高于国际水平的30.00%^[16]。这项研究中患者抗菌药物使用达86.66%，其中三联使用占比达22.39%。细菌耐药问题主要与抗菌药物滥用有关，广泛使用抗菌药物的同时，正常菌群也被破坏，进而造成恶性循环。抗菌药物的使用甚至抗菌药物的种类都是独立的危险因素。因此，临床上应避免频繁更换、广泛使用抗菌药物。研究尝试以蛋白类药物使用来反映机体免疫力情况，使用蛋白类药物多的患者免疫力比较差，与低蛋白血症的情况相似。

这项研究的风险模型经拟合优度检验和ROC曲线评价，显示该模型判别能力相对较好，但仍需更多数据对模型进行验证性检验。ICU住院天数、抗菌药物种类、使用呼吸机天数等因素纳入模型因子中，比较符合研究医院的客观情况。其中，抗菌药物使用是造成细菌耐药产生的主要机制，但该模型显示抗菌药物种类为保护因素，究其原因可能是短期与长期医嘱的交替，以及未感染者统计了全病程的抗菌药物、感染者仅统计感染结局前使用的药物种类，从而误判而放大了未感染者的药物联用情况，进而导致相反结果出现。

· 作者声明本文无实际或潜在的利益冲突