摘 要 目的 ：評估上海市某兒童醫院感染預警系統準確度，在實現醫院感染信息化管理基礎上，提高系統準確 度。方法 ：取上海市某兒童醫院 2016 年 1 月至 2018 年 12 月感染預警系統的警報數據，計算靈敏度、特異度、陽性預 測值、陰性預測值對系統準確度進行評估。結果：應用系統后，2016—2018 每年醫院感染的發生率呈下降趨勢(P<0.05)。 每年系統的靈敏度、特異度、陽性預測值、陰性預測值分別為 73.46%，82.56%，3.67%，99.71% ;98.90%，85.05%， 6.38%，99.99% 和 99.21%，85.24%，6.84%，99.99%。結論 ：醫院感染預警系統對降低醫院感染發生率有明顯效果。醫 院應成立多學科團隊制定系統的預警條件。系統應具備自動刪除重復預警的功能。針對不同科室制定不同的預警條件。

　　關鍵詞 醫院感染 預警系統 感染控制 實踐應用

　　近年來，醫院感染已經成為日益嚴重的公共衛生問 題，引起了當今世界的普遍關注 [1]。醫院感染的巨大破壞性很大程度上源于醫院感染經常意外發生，幾乎沒有 時間對其做好應對準備 [2]。越來越多的證據表明控制醫 院感染最有效的方法是及時地對感染提供合適的治療。 因此，目前許多醫院都在利用醫院感染預警系統，幫助 醫生及時發現醫院感染的發生。

　　實行信息化管理對醫院感染監測勢在必行，這是醫 院感染管理工作和計算機系統發展的必然產物 [3]。醫院 感染預警系統實現了對醫院感染病例的前瞻性監測，系統綜合了醫院信息管理系統、實驗室信息管理系統、手 術麻醉信息管理系統、電子病歷管理系統、移動護理信 息系統等自動識別醫院感染預警病例，再由臨床醫生與 醫院感染管理專職人員對預警病例進行雙處理，從而確定醫院感染的發生。

　　如何更科學高效地利用醫院感染預 警系統，提升醫院感染的管理內涵，已成為醫院管理者 日益關注的內容。盡管不是所有醫院感染的發生都可以 通過實施預警系統加以避免，但只有使用者友好且設計 良好的系統才可以達到對醫院感染的最佳控制。因此， 本研究對 2016 年 1 月至 2018 年 12 月上海市某兒童醫院 感染預警系統的警報數據進行分析，評估系統的準確度， 為有效利用院感預警系統控制醫院感染的發生提供依據。

　　1 材料與方法

　　1.1 資料來源

　　收集上海市某兒童醫院感染預警系統于 2016 年 1 月至 2018 年 12 月產生的警報數據，包括系統產生的警 報總數、系統監測的實際感染病例數和醫生證實的感染 病例數。對 2016、2017 和 2018 每年院感系統的靈敏度、 特異度、陽性預測值和陰性預測值進行了評估。作為醫 院感染監測的關鍵部門，兒科重癥監護病房(PICU)、 新生兒科、血液科和呼吸科的醫院感染的發生率明顯高 于其他部門。因此，本研究分別對這四個科的系統靈敏度、 特異度、陽性預測值和陰性預測值進行了評估。

　　1.2 監測方法

　　根據衛生部頒布的《醫院感染辦法》、《醫院感染診 斷標準》為醫院感染預警系統設立預警條件。醫院感染的確診是醫院感染管理專職人員每日對住院患者電子病 歷進行主動監測，每日下病房查看患者，與臨床醫生溝通， 一起判斷是否為醫院感染。凡是醫院感染的病例，均通過醫院感染預警系統填寫醫院感染病例監測表。

　　1.3 統計分析

　　采用 SPSS 13.0 統計軟件進行數據的統計分析。本 研究中，用出院病人數代替新生兒科、血液科和呼吸科 的住院病人總數，用轉診病人數代替 PICU 的住院病人 總數。計數資料采用頻數、百分比進行描述。通過靈敏度、 特異度、陽性預測值和陽性預測值的計算，對醫院感染 預警系統的準確性進行評估。組間單因素比較采用 χ 2 檢 驗。P<0.05 為差異有統計學意義。 評價醫院感染預警系統準確度的主要指標有 ：①靈 敏度=某時期醫院感染系統正確預警的醫院感染病例例 次 / 同期醫院感染病例例次 ×100% ;②特異度 = 某時期 院感系統未預警的醫院非感染病例例次 / 同期醫院未感 染病例例次 ×100% ;③陽性預測值=某時期預警正確識 別的醫院感染病例數 / 同期預警患者總病例數 ×100% ; ④陰性預測值=某時期未預警醫院非感染病例數 / 同期 未預警患者總病例數 ×100%。

　　2 結果

　　2.1 醫院感染的發生率

　　2016—2018 年，每年醫院感染的發生率總體呈現下降趨勢，差異均有統計學意義。對血 液科、呼吸科、新生兒科、PICU 分別進行統計，發現各科室醫院感染的發生率總體呈現下降趨勢(血液科、新 生兒科、PICU 均 P<0.05，呼吸科 P 值接近 0.05)。

　　2.2 醫院感染預警系統的靈敏度、特異度、陽性預測值、陰性預測值

　　2016-2018 年，醫院感染預警系統的靈敏度不論是在總體上還是在四個不同科室都是呈上升的趨勢，在新生兒科系統的靈敏度達到了 100%。系統的特異度基本 維持不變，在呼吸科每年都低于 60%。系統的陰性預測值每年都維持在較高的水平而陰性預測值則維持在較低 的水平。

　　2.3 重點科室醫院感染預警系統的靈敏度、特異度、 陽性預測值、陰性預測值

　　四個重點科室院感預警系統的靈敏度、特異度、陽 性預測值、陰性預測值有所不同。對他們的靈敏度、特 異度進行比較，發現差異均有統計學意義(χ 2 值分別為 45.963 1 和 2 535.796 0，均 P<0.01)。其中，新生兒科系 統的靈敏度最高，高于總體水平，其他三個科室均低于 總體水平，其中 PICU 最低。血液科系統的特異度最高， 高于總體水平，其他三個科室均低于總體水平，其中呼 吸科最低。血液科系統的陽性預測值最高，顯著高于總 體水平，其他三個科室均低于總體水平，其中呼吸科最低。 陰性預測值各個科室均維持在較高的水平。

　　3 討論

　　3.1 醫院感染預警系統有效地減少了醫院感染的發生

　　本研究發現，在實施醫院感染預警系統之后，每年 醫院感染的發生率呈現下降的趨勢。通過對醫院感染的信息化管理，使醫院感染管理部門在網上能夠掌握各科室，特別是重點科室醫院感染管理的動態發展，隨時掌握醫院感染發生的情況。能夠進行主動和連續地監測、統計分析并及時采取相應的措施，同時反饋臨床，增強了感染控制的針對性與實效性，從而達到了降低醫院感染發生率的目的 [4]。

　　通過運行醫院感染實時監控系統， 醫院在實現減少醫院感染發生的同時，實現了科學的數 據收集、篩查、分析、統計工作，節省了大量人力物力、 提高了工作效率。醫院感染控制水平直接反映了醫院管理和醫療服務的總體水平，是醫院保證醫療質量的關鍵環節之一。通過運行醫院感染實時監控系統，從而減低醫院感染的發生率，對于提高醫療服務質量具有重要的意義 [5]。

　　3.2 醫院應成立多學科團隊共同制定系統的預警條件

　　本研究結果顯示，上海市某兒童醫院感染預警系統 的靈敏度自 2017 年起整體雖然超過 95% 的水平，但特 異度卻始終維持在 85% 左右的水平。可見，現階段雖維 持了系統較高的靈敏度，卻忽視了對系統特異度的關注。 系統的特異度較低就意味著醫務人員和醫院感染管理專 職人員人工排除非感染預警的工作量大。在我們的研究 中，我們發現為了識別一個真正的醫院感染，醫生至少 需要處理 34 個系統產生的警報。

　　顯然，由于兒童這類人 群的特殊性，系統放寬了警報的預警條件，從而可識別 盡可能多的醫院感染。而自動化本身又缺乏將指南與病 人特征結合在一起進行分析的能力，從而產生了一些毫 無意義的警報。這些過多的警報將會使臨床醫生出現“警 報疲勞”，而忽略一些警報，就會導致一些真正的醫院感 染未被及時處理 [6]。

　　系統靈敏度和特異度之間的平衡顯然是限制系統達到它預期目標的因素 [7]。如何在維持系統靈敏度較高的 同時，增加系統的特異度是促進醫院感染預警系統的有 效實施需要解決的問題。醫院應該建立一個多學科團隊，通過多學科融合的方式就如何設置系統的預警條件進行 討論。多學科團隊應該包括臨床醫生、信息技術人員和流行病學專家，同時考慮各個方面的因素，使預警條件 更加精準，從而提高系統的準確度。

　　3.3 使用預警模型剔除重復預警

　　本研究發現，超過一半的警報是針對同一感染病例 的重復警報。這種毫無意義的警報在打斷醫生工作的同 時也造成醫生對警報的厭煩心理而故意去忽略一些警報， 從而造成真正的醫院感染的發生。現階段已經有很多預 警模型能夠做到在不降低靈敏度的情況下提高特異度， 通過重復預警信號剔除的計算規則去除重復警報 [8]。系 統應該做到已經處理過的警報不再預警，而未被處理的 警報進行重復預警。

　　3.4 分科室針對性設置預警條件

　　本研究結果還顯示，不同科室系統的靈敏度和特異 度存在不同。靈敏度最高的是新生兒科達到了 92.67%， 而 PICU 僅僅有 69.70%。特異度最高的是血液科達到了 84.79%，而呼吸科僅有 57.62%。分析原因為各科室患者 由于基礎疾病及診療操作的不同，血常規結果、抗菌藥 物使用原則均不同。目前使用相同的預警指標難以適用 于不同的科室。因此，醫院預警系統應該使用風險評估 模型去融合和加權各項參數，讓其在不同科室具備不同 的適用條件，從而產生“智能警報”。從而做到以科室分層對醫院感染進行預警。

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　　切實做好醫院感染的監測是控制醫院感染的根本， 但是單純的依靠人力監測遠遠不能全面、快速、準確地 掌握全院醫院感染的情況 [9]。醫院感染預警系統的實施， 使醫院做到了及時對醫院感染的流行趨勢和危險度進行 預測、預警、監控，變被動的控制為主動的預防，可以真正實現及時發現散在感染，時時警惕感染的流行與暴 發 [10]。然而，只有使用者友好且與臨床工作相融合的系 統才能切實做到提高醫務人員的有效性，從而實現醫院 感染的實時監測和高效早期預警。

　　參考文獻

　　[1] Brouqui P, Boudjema S, Soto Aladro A, et al. New approaches to prevent healthcare-associated infection[J]. Clin Infect Dis, 2017, 65(Suppl 1): S50-S54.

　　[2] Han BA, Drake JM. Future directions in analytics for infectious disease intelligence: toward an integrated warning system for emerging pathogens[J]. EMBO Rep, 2016, 17(6): 785-789.

　　[3] 范靖 , 陳倩 , 周炯 , 等 . 醫療安全預警體系構建與信息化 實現 [J]. 中國醫院管理 , 2018, 38(1): 40-41.

　　[4] 孫明潔 , 李健 , 張付華 . 醫院感染實時監控系統應用與 實踐 [J]. 中華醫院感染學雜志 , 2013, 23(16): 4023-4024; 4038.

　　[5] 朱會英 , 韓鵬 , 田燕 , 等 . 信息化技術在醫院感染管理與監 控中的應用 [J]. 中華醫院感染學雜志 , 2012, 22(17): 3808- 3810.

　　作者：紀和雨 1** 許姜姜 2 高潔 2 于廣軍 2***