一、山东省部分医院医院感染现况调查（论文文献综述）
宋甜田[1]（2021）在《心脏瓣膜置换术后医院感染风险预测列线图模型的构建及经济负担评价》文中研究表明研究目的探讨心脏瓣膜置换手术患者医院感染的现状,全面系统的调查心脏瓣膜置换手术患者医院感染的危险因素,并依此构建简单的、有效的、方便临床实施应用的个体化风险预测列线图模型,以便于早期筛查出心脏瓣膜置换术后发生医院感染的高风险人群。此外,本研究调查了医院感染导致的经济负担,包括患者的直接与间接经济负担,以及医院的经济负担,进一步说明了预防与控制心脏瓣膜置换术后医院感染的重要临床意义,以及为临床行政部门制定医院感染管控策略提供相关参考依据。研究方法本研究选取2018年～2019年山东省某医院心脏瓣膜置换手术患者作为研究对象,采用自行设计的《心脏瓣膜置换手术患者医院感染目标监测调查表》和《心脏瓣膜置换手术患者医院感染经济负担调查表》,收集患者的临床相关资料。将患者按照6:4的比例随机分配为建模组和验证组。采用SPSS 22.0和R3.6.1进行数据的统计分析,在建模组数据中采用单因素分析和多因素Logistic回归分析探讨医院感染的独立危险因素,并依据危险因素构建心脏瓣膜置换术后医院感染风险预测列线图模型,同时在建模组数据（内部验证）和验证组数据（外部验证）中,采用ROC曲线下面积（AUC）、校准曲线（Hosmer-Lemeshow检验）和决策曲线（DCA）对构建的医院感染风险预测模型的效能进行评价。此外采用1:1倾向评分匹配法探讨医院感染导致的患者的直接与间接经济负担,同时采用边际分析法探讨医院感染导致的医院的经济负担。研究结果1、共纳入心脏瓣膜置换手术患者720例,其中男性387例,女性333例,平均年龄约56.99±10.512岁;在建模组的432例心脏瓣膜手术患者中,女性占比约44.44%,平均年龄约为56.73±10.590岁;在验证组的288例心脏瓣膜手术患者中,女性占比约48.96%,平均年龄约57.36±10.401岁。2、720例心脏瓣膜置换手术中,感染151例,170例次,医院感染发生率约为20.97%,医院感染例次发生率约为23.61%。3、151例心脏瓣膜置换术后医院感染中,以下呼吸道感染最为常见,共126例（构成比:83.44%）,其次是多部位感染16例（10.60%）,浅表手术部位感染6例（3.97%）和血流感染3例（1.99%）。4、共检出病原菌59株,以革兰氏阴性菌最常见,共48株,占比约81.36%,其中以鲍曼不动杆菌最为常见;革兰氏阳性菌10株,占比约16.95%,以表皮葡萄球菌和草绿色链球菌比较常见;真菌1株,占比约1.69%。5、Logistic回归分析显示心脏瓣膜置换术后医院感染的7个独立危险因素包括:心力衰竭、ASA分级、气管插管≥3天、无创机械通气≥1天、BMI、RBC、Braden评分。依据危险因素构建的医院感染风险预测列线图模型在建模组数据和验证组数据中的ROC曲线下面积分别为0.812和0.791,说明模型可以有效地区分感染患者和非感染患者,具有较好的区分度;两组的校准曲线显示列线图模型预测的感染发生风险和实际观察值的一致性均较好（P=0.868、P=0.09）,具有较好的校准度;两组的决策曲线显示,模型具有较好的临床有效性,有临床应用价值。6、对于医院感染导致的经济负担,感染组患者的平均医疗费用约207298.19元,非感染组患者的平均医疗费用约为162977.02元,由于医院感染导致的患者直接经济负担约为44321.17元,其中以西药费导致的负担最大（15952.21元）;由于感染导致患者住院时间延长了 8天,患者的间接经济负担约为2984元;由于医院感染导致的医院的经济负担:2018年约为26.07万元（M%=5%）、52.47万元（M%=10%）、78.54 万元（M%=15%）;2019 年约为 25.48 万元（M%=5%）、50.96万元（M%=10%）、76.44万元（M%=15%）。心脏瓣膜置换术后感染损失利润比与感染率系数约为0.42。结论心脏瓣膜置换手术患者医院感染的发生率较高,是发生医院感染的高风险人群,且医院感染给患者和医院带来的经济负担巨大,因此应重视多学科团队合作,加强对该人群的目标性监测。心力衰竭、ASA分级、气管插管≥3天、无创机械通气≥1天、BMI、RBC、Braden评分是心脏瓣膜置换术后医院感染的独立危险因素,应针对上述危险因素采取有针对性的、有效的感染预防与控制措施。本研究构建了一个个体化预测医院感染发生风险的列线图模型,模型具有较好的区分度、校准度及临床有效性,可以帮助早期筛查、早期识别出心脏瓣膜置换术后发生医院感染高风险人群,尽早制定有效干预策略,以防控医院感染的发生。
霍瑞婷[2]（2021）在《智能监测系统下的手卫生依从性和成本效益评价研究 ——以山东某三甲医院五个ICU科室为例》文中研究说明研究背景医院感染能够对患者、医院和社会造成较为严重的经济损失,是医院管理人员必须时刻关注的重要问题。高收入国家医院感染的发生率为3.5%至12%;中低收入国家发生率为5.7%至19.1%。我国年均医院感染发生人数达500万,经济损失至少达150亿元。手卫生是降低医院感染较为容易实施的干预措施。目前我国医生和护士的手卫生依从率（40%-60%）与国家标准（60%）相比依然较低,虽然采取了教育与培训、PDCA、综合管理等多种干预措施,在干预期间院内医务人员手卫生依从性有明显的改善,但是这些措施的长期效果并不显着。提高手卫生依从性面临的重要挑战是能否寻找到一个准确的、可靠的测量手卫生依从性的方法,虽然直接观察法是测量依从性的金标准,但还存在许多不足之处,比如,直接观察过程中会产生霍桑效应,使手卫生依从率的测量值高出真实值的近三倍。近年来,智能监测系统在国内外的医疗机构应用越来越广泛,被认为是测量和改善手卫生依从性潜在的可替代的方案之一。但是,由于国内对于智能监测系统应用的可行性、应用效果以及经济效果的研究还比较缺乏,在改善依从性效果方面还不足以得出全面的、可靠的结论。因此本研究分析了智能监测系统使用后对医务人员手卫生依从性和医院感染发生率的影响,并对该系统的成本效益进行评估,为医院实现设备购置目标、进一步推进该系统的使用提供借鉴。研究目的本文通过对山东省某三甲医院智能监测系统测量的医务人员手卫生依从性进行分析,找出该系统在应用过程中存在的问题;并分析该系统的成本效益,为进一步推进该系统的广泛使用提供参考。研究方法本研究采用回顾性的研究方法,分析山东省某三甲医院5个ICU2018年6月至2019年12月使用智能监测系统后医生和护士的手卫生依从率变化情况。应用效果分析上,采用构成比、率等方法对被调查医务人员的性别、科室、职称等一般情况进行描述性分析。同时,采用率、非参数检验（曼-惠特尼U检验和Kruskal-Wallis检验）对被调查医务人员整体的手卫生依从情况,不同科室间、不同职业类别间、不同职称间、不同时段间的手卫生依从率进行分析,采用偏相关的方法,分析医院感染率的变化与手卫生依从性的关系。成本效益分析上,利用传播动力学模型模拟ICU中耐药菌传播情况,以建立医务人员手卫生依从率和医院感染率变化之间的关系,采用成本-效益比值法对智能监测系统进行成本效益评估。研究结果本研究共调查351个医务人员,其中护士人数较多,占比84.62%;女性数量居多,占比66.67%;初级职称医务人员数量最多,占比82.62%;其次是中级职称,占比13.96%。医生和护士平均手卫生依从率为68.18%。总体上看,在监测期间,手卫生依从率从39.90%升高到86.90%,呈波动上升的趋势。不同职业类别医务人员手卫生依从率存在显着差异（U=2123,P<0.05）,护士的手卫生依从率（70.30%）高于医生（64.86%）;不同职称医务人员手卫生依从率有显着差异（H=5.683,P<0.05）,职称类别越高的医务人员手卫生依从性越低,初级、中级和高级职称医务人员手卫生依从率分别为72.06%、68.58%、62.48%;医务人员的手卫生依从率在不同工作日没有表现出显着性差异（H=0.917,P>0.05）;但是在上午（77.32%）和下午（59.79%）,一天中不同时间段却表现出显着性差异（U=1683,H=22.7,P<0.05）,下午16-18时医务人员的手卫生依从率最低为58.47%,上午10-12时最低为55.56%。该系统在目前的使用中还存在胸牌佩戴不便,系统感应偶有不灵,维修时间较长,管理者监管力度不足等问题。医院感染发生率较为稳定。2018年6月至2019年12月,被调查科室的感染率在4.51%至9.59%间变化,总体波动幅度比较小。并且与手卫生依从率没有明显相关的关系（相关系数为0.178,p>0.05）。手卫生依从率提高至60%及以上时,该系统将具有成本效益。手卫生依从率提高至50%和60%,医院使用该系统的净收益为-5.09万元和7.20万元。若依从率提高至90%,医院所获净收益最大,为24.40万元。结论和建议在样本医院应用智能监测系统以后,医务人员的手卫生依从性有所改善,但是医生的手卫生依从性仍低于护士;高级职称的医务人员手卫生依从性最低,初级职称最高;手卫生依从性在繁忙时间段相对较低。研究发现,如果手卫生依从率提高至60%以上时,该智能监测系统将会具为医院带来效益;并且,手卫生依从性改善效果越明显,获得的收益则越大。但是,智能监测系统还存在胸牌佩戴不便、系统维护耗时较长、管理力度欠缺等问题,需要进一步解决。建议如下:（1）加大对重点群体手卫生培训和督查力度（2）使用该系统将手卫生依从率保持在60%及以上（3）加大智能监测系统的管理力度（4）将智能监测系统与其他方式结合共同监测手卫生
张满[3]（2020）在《医院感染风险预测模型及直接经济损失评价研究》文中研究表明研究背景与目的:医院感染是影响患者安全最为突出的公共卫生问题之一,重症监护病房（Intensive Care Unit,ICU）患者的医院感染发病率、致死率和经济损失均明显高于其他科室,因此对ICU患者医院感染的预防与控制具有十分重要的现实意义。在医院感染的防控中基于多个风险预测模型确定的关键风险因素采取干预措施至少可以预防50%的医院感染。但目前关于ICU患者医院感染风险预测模型多为单一模型,多个风险预测模型联合比较应用的研究较少,且尚未发现有基于多个风险预测模型确定的关键风险因素及开发人机交互式医院感染风险计算器的相关研究。医院感染不仅增加病人的痛苦,还能通过延长住院时间,给患者、家庭、医院和国家造成巨大的经济损失。找出医院感染直接经济损失的关键因素对于控制其过快增长具有重要意义,通过递归系统模型能科学合理地分析影响患者医院感染直接经济损失各因素的直接与间接贡献,计算总贡献,并找出费用控制的关键性因素。但目前尚未发现有应用递归系统模型探索ICU患者医院感染直接经济损失影响因素的研究。因此本研究以贵州省六所医院综合ICU患者为研究对象,联合比较应用多个风险预测模型相对准确地预测ICU患者发生医院感染的风险因素,并分别基于多个风险预测模型联合比较应用确定的关键风险因素开发出能满足不同医务人员使用习惯的人机交互式医院感染风险计算器,为ICU制定有针对性的医院感染防控措施提供决策依据。同时通过递归系统模型分析匹配后病例组ICU患者医院感染直接经济损失的直接与间接贡献,计算总贡献,找出控制其费用的关键因素。研究内容与方法:（1）基于医院感染实时监控系统（杏林）,收集2017年1月1日～2017年12月31日贵州省全部六家使用该系统满1年的医院所有ICU患者的相关病历信息,应用Rstudio软件编程,对ICU患者人口学特征和医院感染患者进行统计描述,并应用单变量广义线性模型进行医院感染风险因素的分析。（2）将以上所有样本按照3:1的比例分为训练集和验证集,在训练集构建包括广义线性模型、决策树模型（ID3、CART、C4.5、C50四种算法）和随机森林模型在内的多个风险预测模型,用来识别ICU患者医院感染的风险因素。然后通过区分度、校准度和临床有效性三个指标再验证集验证模型。并分别根据多个风险预测模型确定的关键风险因素,开发能满足医务人员不同使用习惯的人机交互式医院感染风险计算器。（3）收集贵州省使用该系统中的四家医院2018年1月1日～2018年12月31日所有ICU患者的一般情况和住院费用,运用SPSS25.0软件,按照医院、性别、年龄组、入院科室、入院病情严重程度、医疗保险方式进行1:1匹配,形成病例组与对照组,计算医院感染患者直接经济损失,并采用配对秩和检验比较病例组与对照组ICU患者住院费用及住院天数的差异。通过AMOS25.0软件构建的递归系统模型分析ICU患者医院感染直接经济损失各影响因素的直接、间接贡献与总贡献,找出控制医院感染直接经济损失的关键性因素。研究结果:（1）（1）本研究符合纳入排除标准的共1782例ICU患者,其中医院感染率为23.01%（410/1782）,高于文献报道发达地区ICU患者医院感染率（1.62%～7.23%）。其中男性1191例（66.84%）,抗生素使用天数≤6天的患者最多1376例（77.22%）,住院天数≥37天的患者占比最少236例（13.24%）,40.68%的患者有手术史。其中,发生医院感染410例（23.01%）,患者医院感染发病率最高的组为≥60岁（25.56%）、男性（25.10%）、持续发烧天数≥6天（50.70%）、住院天数≥37天（58.90%）、抗生素使用天数≥13天（49.02%）、床位数≥2000张（32.82%）、需要病原菌培养（30.49%）,其他还包括手术史、感染史、多器官功能衰竭、癌症史和糖尿病史,以上各项目组间比较均有统计学差异（P<0.05）。（2）医院感染患者更常发生在冬季（43.90%）,感染部位构成比从高到低依次为呼吸系统60.00%、泌尿系统11.50%和血液系统9.80%;最常见的病原菌为鲍曼不动杆菌43.15%;最常见的多重耐药菌是耐碳青霉烯类鲍曼不动杆菌23.35%。医院感染发生的基础疾病定义为糖尿病、高血压、慢性阻塞性肺疾病和癌症。无基础疾病患者的医院感染发生率为17.53%,患有1种、2种和3种及以上基础疾病患者的医院感染发生率依次为26.92%、40.94%和60.53%;侵入性器械使用率从高到低依次为导尿管62.28%（千日感染率为0.96‰）,呼吸机34.88%（千日感染率为10.03‰）,中心静脉导管32.48%（千日感染率为1.58‰）。抗菌药物使用天数≤6天、7～12天和≥13天对应的医院感染发生率依次为6.50%、19.41%和49.02%,三组之间差异具有统计学意义（P<0.05）。单变量广义线性模型发现可能导致医院感染的风险因素包括:患者年龄、入院临床科室、手术史、本次需要病原菌培养、糖尿病史、癌症史、住院天数、持续发热天数、抗生素使用天数、医院床位数、感染史等。（2）（1）基于多个风险预测模型发现ICU患者医院感染相对全面的风险因素包括:上次住院期间住院天数、抗生素使用天数、糖尿病史、本次住院需要病原菌培养、上次住院持续发烧天数、手术史、癌症史、医院床位数和入院科室;（2）前四位相对稳定风险因素依次为:上次住院期间住院天数（6个模型确定）、抗生素使用天数和糖尿病史（5个模型确定）、本次住院需要病原菌培养（4个模型确定）;（3）多个风险预测模型比较结果如下:广义线性模型、随机森林模型、四个决策树模型的区分度C统计量分别为0.857、0.849、0.745～0.778,对应的校准度评价P（S:P）统计量:分别为0.877、0.114、0.202～0.666;决策曲线分析的净获益统计量分别为:11%、10.5%、8.3%～9.5%。根据指标越大越好的标准得到广义线性模型相对最优。（4）基于多个风险预测模型关键风险因素开发了多款能满足医务人员不同使用习惯的人机交互式医院感染风险计算器。第一类是基于Rstudio软件的交互式风险计算器,喜欢使用代码的临床医务人员通过点选动态可视化个体患者的风险概率,第二类是基于智能手机/网络交互式风险计算器,喜欢使用手机或者网络的医务人员通过手机扫描二维码或登录网址,动态可视化个体患者的风险概率。第三类是Excel风险计算器,通过点选个体患者的不同特点,其对应的风险概率和需要采取的措施能被实时交互展示。（3）（1）2018年其中四家综合医院ICU共收治1403例患者,发生医院感染349例,成功配对335对,放弃14对,配对成功率为95.99%。335例ICU患者医院感染直接经济损失为84073.34元,病例组住院费用中位数为134455.96元、对照组为37749.86元;病例组住院天数中位数25天,对照组为7天。病例组与对照组各项住院费用经配对秩和检验差异均有统计学意义（P<0.05）;（2）医院感染直接经济损失中,西药费中位数最高为31981.06元（占44.38%）,其次是治疗费中位数13570.86元（占18.77%）。（3）通过传统多元线性回归模型发现影响ICU患者医院感染直接经济损失的风险因素为住院天数、抗生素使用天数和癌症史,进一步通过递归系统模型发现除上述影响因素外,导尿管使用天数对其只存在间接贡献,并且找到ICU患者医院感染直接经济损失控制的关键因素为抗生素使用天数（既有直接贡献又有间接贡献,总贡献最大）。研究结论:（1）与文献报道发达地区ICU患者医院感染率（1.62%～7.23%）相比较,贵州省六所医院ICU患者医院感染率较高;（2）应用多个风险预测模型确定的关键风险因素开发的多款人机交互式医院感染风险计算器,能满足医务人员不同使用习惯。它们的开发与应用能使医院感染监测、风险预测模型构建与临床医院感染防控有机结合,很好地填补医院感染监测、模型构建与实际应用之间的不足,具有重要的现实意义。（3）ICU患者医院感染直接经济损失的影响因素研究中,递归系统模型优于传统的线性模型,可以清晰地识别ICU患者医院感染直接经济损失的直接与间接贡献,计算总贡献,为有效控制医院感染直接经济损失提供重要依据。
黄素玲[4]（2016）在《泉州市二级及二级以上医院医院感染管理现况调查分析》文中提出目的了解泉州市医院感染管理人员配备情况及工作开展情况,推动全市医院感染管理水平。方法 2015年12月采用统一设置的调查表格,分发给全市47所二级及二级以上医院院感管理人员填写,在规定时限内统一上传至泉州市院感质控中心,由笔者对医院感染管理现况进行统计分析。结果院感专职人员58位,占47.15%,配备不足,较多医院配备兼职人员;护理专业49位,占85%,占较大比例;中级职称为主要人群,包括32位,占56%。结论医院感染管理不尽理想,需加大医院感染设施投入,加强人才队伍建设及信息化建设。
李卫光,王一兵[5]（2002）在《山东省立医院住院病人医院感染现况调查》文中指出[目的 ]了解医院住院病人医院感染的现患率与感染部位 ,为制订防治措施提供科学依据。 [方法 ] 2 0 0 1年 6月 2 8日采用床旁调查与病历调查相结合的方法 ,对山东省立医院现时全部住院病人进行医院感染现况调查。 [结果 ]调查住院病人 1 0 2 6人 ,发生医院感染者 48例、63例次 ,医院感染现患率为 4 68% ,医院感染例次率为 6 1 4 % ,感染部位依次为下呼吸道、手术切口、上呼吸道等 ,Ⅰ级刀口感染率为 0 71 %。 [结论 ]应进一步加强无菌技术管理 ,降低医院感染率。
冯月静[6]（2020）在《某综合三甲医院老年手术患者医院感染风险预测研究》文中研究说明研究背景医院感染作为全球比较突出的公共卫生问题,一直以来深受关注。随着全球人口老龄化速度进一步加快,老年病人在医院住院和手术所占的比例持续增加。老年人由于身体和免疫功能退化以及多患有慢性病等各种相关因素,是医院感染的高危人群和易感人群。而对于手术患者,医院感染的发生不仅影响医疗质量和手术成功率,还会阻碍患者术后的预后、延长患者住院时长,并进一步加重病人的疾病负担,这就使老年手术患者成为医院感染防控过程中需要重点关注的人群。了解老年手术患者医院感染发生情况并选择一种合理准确的预测方法对老年手术患者医院感染的发生进行预测,为临床医院感染防控提供必要的预测指标十分必要。目前国内外对老年手术患者医院感染的研究多为现况研究,感染预测研究较少,预测方法多为传统的Logistic模型且主要研究对象为特定手术患者,采用人工神经网络的方法针对整体老年手术患者构建医院感染预测模型的研究更少。研究目的了解老年手术患者医院感染的发生水平和分布情况,并构建老年手术患者医院感染BP人工神经网络预测模型,以确定BP神经网络模型在老年手术患者医院感染预测方面的适用性和相对优势,评价模型整体的预测效果。确定老年手术患者医院感染相关预测指标对老年手术患者医院感染发生的贡献度水平,探索对老年手术患者医院感染的发生贡献水平较大的模型预测指示指标。依据整体研究结果综合评价模型应用于该人群的合理性及可行性,为临床老年手术患者医院感染预测提供模型和预测指标,以期为加强老年手术患者医院感染管理、预防老年手术患者医院感染、降低老年手术患者医院感染水平提供实证依据。研究方法该研究通过对医院感染预示监测系统数据的筛选,获取2017年1月1日至2017年12月30日期间住院患者中的老年（60岁及以上）手术患者,并使用StataMP14.0软件进行数据清理和分析。首先,对包括研究人群总体感染水平及感染分布的整体情况进行描述性分析,其次,为提高组间可比性及模型仿真学习速度,针对感染患者按照1:1的比例随机选取同期同科室未感染患者作为对照,采用卡方检验或t检验对数据进行各相关变量与医院感染间的单因素分析,然后根据数据的单因素分析结果,进一步确定纳入预测模型中的具体指标,作为预测模型的指标体系,通过参数调整获得模型最佳隐含层节点数,以确定最终各输入层、隐含层和输出层的最终节点数,运用Matlab R2014a软件分别构建BP人工神经网络预测模型和传统的Logistic预测模型,其中将样本数据按照7:3的比例分别组成训练集和测试集,对训练集数据进行预测模型的自主学习和训练,然后将训练好的模型运用到测试集中加以验证并对比分析训练出的模型效果。依据BP神经网络预测模型输出的最终输入层与隐含层、隐含层与输出层间的连接权值ω计算各输入层指标相应的权重系数Ⅰ,探讨不同预测指标对老年手术患者医院感染的贡献水平。研究结果该研究共纳入老年手术患者20410例,男性多于女性,人群整体平均住院天数为11.39天（标准差为9.92）,其中有603例被诊断为发生医院感染,医院感染整体发生率为2.95%。对感染患者选取同期对照后样本患者为1 194例,配对后老年手术患者平均住院天数为24.13天（标准差为27.74）,手术切口主要为Ⅱ级清洁-污染切口（40.91%）。经单因素分析,包括最长连续发热天数、术前住院天数、二联抗生素使用天数等27个变量被纳入最后的预测模型构建指标体系中。在模型数据结果部分,训练集中BP神经网络模型和传统的Logistic预测模型对老年手术患者医院感染发生的预测准确度分别为87.39%和85.64%,其中BP神经网络训练集灵敏度和特异度分别为0.98和0.77,Logistic预测模型训练集灵敏度和特异度分别为0.85和0.86,训练集中BP神经网络和传统Logistic预测模型依据各自的输出结果绘制的ROC曲线中,两者ROC曲线下面积AUC分别为0.95和0.91。通过将训练出的模型在测试集中运行加以验证模型效果,结果显示,最终测试集中BP神经网络模型对老年手术患者医院感染的整体预测准确度为89.82%,灵敏度和特异度分别为0.94和0.85;Logistic预测模型最终测试集整体预测准确度为86.26%,灵敏度和特异度分别为0.84和0.88,最终测试集测试结果中BP神经网络和Logistic预测模型ROC曲线下面积分别为0.96和0.92。根据BP神经网络模型的最终输出的连接权值进行计算的权重系数结果中,对医院感染贡献水平位于前十位的指标分别为自报（I=5.943）、降钙素原送检次数（I=5.786）、发热天数（I=5.759）、术后抗菌药使用天数（I=5.402）、呼吸机使用天数（I=5.224）、术前抗菌药使用天数（I=4.813）、中心静脉插管天数（I=4.587）、曾住ICU天数（I=4.485）、血常规送检次数（I=4.483）和特殊抗菌药使用天数（I=4.035）。结论及建议结论1.该院老年手术患者医院感染发生水平相对较低,医院感染的预防控制措施切实有效。2.BP神经网络模型对老年手术患者医院感染有良好的预测效果,预测准确度、灵敏度和模型拟合优度均高于传统Logistic预测模型。3.自报、降钙素原送检次数、发热天数、术后抗菌药使用天数、呼吸机使用天数、术前抗菌药使用天数、中心静脉插管天数、曾住ICU天数、血常规送检次数和特殊抗菌药使用天数是对老年手术患者医院感染的贡献度较大的预测指示指标。建议1.进一步加强对老年手术患者医院感染的重视程度,完善医院感染预警系统以预防和减少老年医院感染的发生。2.BP神经网络在老年手术患者医院感染方面有较杰出的预测效果且优于传统Logistic预测模型,可结合医院患者特点适当推广应用。3.重点关注老年手术患者发热症状,加强医疗器械使用患者的实时监测和临床合理用药,提高生理生化指标的及时送检率,保证医院感染的有效管理。
王艳华[7]（2019）在《中央导管相关血流感染预防知信行量表的编制及信效度检验》文中研究指明目的:本研究旨在构建中央导管相关血流感染预防知信行量表,并对其信效度进行测量学评价,为护理人员提供一个科学有效的评价工具,了解护理人员中央导管相关血流感染预防知信行的现状,测量其具体存在问题和原因,从而制定具有针对性的、个性化的培训方案,实施科学有效的干预与督导,提高护理人员中央导管相关血流感染预防知信行水平,减少或规避中央导管相关血流感染的发生。方法:1.构建条目池:基于知信行理论,综合理论分析、专家头脑风暴构建量表的理论框架,拟定初始条目池。2.德尔菲函询:遴选来自全国13个省份的41名专家,应用德尔菲法进行专家函询,对初始条目池进行评判,使用专家积极系数、专家权威系数和专家意见的Kendall’s W协调系数对本研究函询的可靠性进行分析,使用条目的重要性赋值均数、变异系数和满分比,结合专家指导意见等筛选、修改条目,形成预试量表。3.信效度检验:采用方便抽样法,对济宁地区20家二级或三级医院516名ICU护理人员进行调查,对调查数据通过项目分析、相关分析、Cronbach’sα系数、因子分析进一步对条目进行筛选;采用Cronbach’s α系数、重测信度、分半信度进行量表信度的检验,采用内容效度、聚集区分效度、探索性因子分析进行量表效度的检验,形成正式量表。4.验证模型结构:对信效度检验后形成的量表,使用SPSS 25.0和AMOS 23.0进行验证性因子分析,进一步完善量表结构。结果:1.德尔菲函询:两轮函询的专家积极系数分别为91.11%、100%;两轮函询的专家权威系数均为0.938;两轮函询的Kendall’s W协调系数检验均有显着性（P<0.05）。2.条目筛选:①根据知信行理论构建的初始条目池包含82个条目:知识维度33个、态度维度14个、行为维度35个;②经过两轮专家函询,新增条目7个、删除条目10个、修改38个;③根据调查结果,项目分析删除条目5个、探索性因子分析删除条目5个,最终保留69个条目:知识维度26个、态度维度16个、行为维度27个。3.信度检验:①各维度及总量表的Cronbach’s α系数分别为0.957、0.975、0.975、0.976;②各维度及总量表的重测信度指数分别为0.949、0.900、0.973、0.992,均有显着性（P<0.01）;③各维度及总量表的分半信度指数分别为0.854、0.948、0.950、0.758。4.效度检验:①内容信度:I-CVI为0.76～1.0,S-CVI/Ave=0.97;②聚焦区分效度:各条目与所属维度的相关系数r为0.545～0.906,各维度之间的相关系数r为0.430～0.655,各维度与总量表之间的相关系数r为0.807～0.838,均有显着性（P<0.01）;③结构效度:第一次探索性因子分析抽取6个公因子,方差累积贡献率为72.229%;第二次探索性因子分析抽取3个公因子,方差累积贡献率为64.077%。5.模型结构:拟合指数χ2/df=2.714、RMSEA=0.076、RMR=0.038、GFI=0.905、AGFI=0.874,各参数均达到标准值,模型与实际数据拟合较好。结论:基于知信行理论,综合中央导管相关血流感染相关指南、规范、实践等理论分析,通过德尔菲函询构建的中央导管相关血流感染预防知信行量表,具有较好的信效度,能为护理人员提供科学、全面、量化的评估,根据不足及影响因素制定针对性的培训方案,实施精准干预,具有较好的临床适用性。
刘程琳[8]（2019）在《2015-2017年上海市某区综合ICU器械相关感染现状分析》文中研究说明目的:1了解上海市某地区综合ICU医院感染发生情况,为医院感染防控重点的确定、针对性防控办法的拟定提供根据。2阐明上海市某地区综合ICU器械相关感染发生状况、病原体分布情况、筛选器械相关感染的影响因素。方法:采取回顾性研究,调查收集上海市某区五家医院2015-2017年综合ICU的医院感染目标性监测资料,采用SPSS 21.0软件对数据进行分析,描述综合ICU病人的医院感染情况和器械相关感染发生情况。结果:1 2015年-2017年共计4788名综合ICU患者纳入课题,住院总日数50418 d,发生医院感染434例、510例次,医院感染发病率9.06%、日感染发病率为10.12‰;ICU住院天数>14 d病人的医院感染发病率高于ICU住院天数≤14 d病人的医院感染发病率（χ2=547.68,P<0.000）。2下呼吸道、VAP、CAUTI是综合ICU最主要的医院感染部位,占比分别为41.37%、26.08%、13.73%;ICU医院感染检出病原体以革兰阴性菌为主占66.34%,最多见的病原体分别是铜绿假单胞菌、鲍曼不动杆菌、大肠埃希菌、肺炎克雷伯菌。3器械相关感染共221例次,占医院感染的43.33%,连续三年器械相关感染占比逐年降低（χ2=24.44,P<0.001）;呼吸机、导尿管、中央导管连续三年的总使用率分别为43.91%、71.97%和52.78%,三年中呼吸机、中央导管的使用率逐年上升（χ2=81.94,χ2=16.50,P<0.001）。4 1567例机械通气患者发生VAP 133例,发病率为8.49%,千日发病率为6.01‰,2015-2017年VAP发病率逐年降低（χ2=11.46,P<0.001）;VAP组患者死亡率12.78%高于非VAP组7.25%（χ2=5.22,P<0.05）;发生VAP的患者病原体检出以革兰阴性菌为主占75.37%,最多检出的菌种是铜绿假单胞菌;多因素Logistic回归分析显示女性、APACHEⅡ评分>15、ICU住院天数>14 d、机械通气天数>7 d是发生VAP的独立危险因素。5 3204例留置导尿管患者发生CAUTI 70例,发病率为2.18%,千日发病率为1.93‰;CAUTI组病人死亡率15.71%,非CAUTI组死亡率9.48%;发生CAUTI的患者病原体检出以革兰阴性菌为主占50.00%,最多检出的菌种是大肠埃希菌;多因素Logistic回归分析显示年龄>60岁、APACHEⅡ评分>15、ICU住院天数>14d、导尿管留置天数>7d是发生CAUTI的独立危险因素。6 2223例留置中央导管患者发生CLABSI 18例,发病率为0.81%,千日发病率为0.68‰;CLABSI组死亡率11.11%,非CLABSI组死亡率9.93%;发生CLABSI患者的病原体检出以革兰阴性菌为主占75.00%,最多检出的菌种是肺炎克雷伯菌;单因素分析发现性别、ICU住院天数是产生CLABSI的影响因素（χ2=5.69,9.2,P<0.05）。结论:1该区综合ICU医院感染的发病率、导管使用率处在较高水平,器械相关感染是综合ICU医院感染的重点。应尽量减短病人在ICU的住院时间,继续加强导管的使用管控,降低导管使用率,连续展开ICU医院感染目标性监测,增强医院感染信息化建设,推进院感监测数据的规范化管理。2应将下呼吸道、VAP、CAUTI三类感染部位列为综合ICU医院感染防控的重点,在临床实践中加强对以上高发感染部位的监测,尤其应加强下呼吸道管理和监测。3综合ICU中机械通气所引起的VAP是可防可控的,发生VAP的死亡风险更高。对机械通气病人需要积极医治原发病,减短ICU住院时间,增强气道管理,严格把握撤机指征,削减机械通气时长,从而减少VAP的发生。4该区综合ICU留置导尿管患者CAUTI发病水平较低,对于留置导尿管的患者来说,年龄越大、APACHEⅡ评分越高、ICU住院天数越长、导尿管留置天数越长,CAUTI发生的几率越大。5该区中央导管留置患者CLABSI发病率处于较低水平,性别和ICU住院时间是该类患者发生CLABSI的影响因素,有效预防的关键是合理安置患者,缩短ICU入住时间。
刘俊杰[9]（2019）在《卫生人力资源投入对医院抗菌药物管理效果的影响研究》文中认为【目的】抗菌药物的滥用导致了严重的抗菌药物耐药问题。为应对抗菌药物耐药问题,各国医院开展了抗菌药物管理工作以促进抗菌药物的合理使用。卫生人力资源投入对保障医院抗菌药物管理效果具有重要意义,但较少有实证研究定量地分析两者之间的关系。本研究旨在:（1）系统搜集现有的分析卫生人力资源投入对医院抗菌药物管理效果影响的实证研究,整合、再分析其实证分析结果,寻找影响实证分析结果的调节因素,总结现有研究的薄弱点与空白;（2）使用我国的现实数据进一步构建卫生人力资源投入对医院抗菌药物管理效果影响的统计模型,填补现有研究的薄弱点与空白,为卫生政策制定者与医院管理者提供科学证据,指导抗菌药物管理中的卫生人力资源配置、利用与管理。【方法】本研究使用的方法主要包括文献法、系统评价法与统计分析法。首先,本研究使用文献法,制定检索策略,搜集相关实证研究。检索策略包括五条,前四条根据研究主题分别围绕“医院”（hospital）、“抗菌”（antimicrobial）、“管理”（stewardship）和“人员”（staff）四个关键词展开;为避免单因素分析可能导致的“辛普森悖论”问题,同时提高研究的查准率与检索效率,第五条检索策略则对研究方法进行了限定,要求研究基于多元回归分析。基于上述检索策略,本研究从Web of Science、PubMed和EMBASE数据库中检索到相关文献,筛选出分析卫生人力资源投入对医院抗菌药物管理效果影响的实证研究,并摘录文献数据。接着,本研究使用系统评价法中的Meta回归分析技术,以文献中卫生人力资源投入对医院抗菌药物管理效果影响的回归系数作为效应量,首先通过漏斗图与漏斗对称性检验对发表偏倚进行了甄别,其次通过构建Meta回归模型定量整合、再分析了现有的实证分析结果,并从变量、方法与文献三个层面尝试寻找了影响实证分析结果的调节因素。最后,基于现有实证研究的薄弱点与空白,本研究使用统计分析法,从《中国卫生与计划生育统计年鉴》和《中国CHINET细菌耐药监测》报告中收集到我国20092016年的省级面板数据,以生产函数模型为理论框架,以不同类别的卫生人力资源数量为劳动投入指标、金黄色葡萄球菌与凝固酶阴性葡萄球菌对甲氧西林的耐药率为产出指标,通过固定效应模型与动态面板模型构建了卫生人力资源投入对医院抗菌药物管理效果影响的统计模型。【结果】（一）卫生人力资源投入对医院抗菌药物管理效果影响的Meta回归分析结果本研究共检索到文献2081篇。经过去重、筛选,共纳入14篇文献。从卫生人力资源投入类别来看,6篇文献中所涉及的人力资源投入为药师,4篇为感染科医师,1篇为护士;有4篇研究的卫生人力资源投入包括两个及以上的类别,其中2篇为感染科医师和/或药师,1篇为感染科医师和临床微生物学专家,1篇为感染科医师、药师和临床微生物学专家。从医院抗菌药物管理效果评价指标的内容来看,可将其主要分为两类:（1）抗菌药物使用相关指标（例如:抗菌药物的不合理使用、抗生素降阶梯使用、遵循国家或当地指南进行经验抗菌用药等）和（2）患者结局相关指标（例如:患者住院时间少于28天、患者死亡、发生万古霉素肾毒性等）。本研究从上述文献中的10篇摘录了34条具有可比性的效应量数据进行Meta回归分析。漏斗图的散点分布整体呈现出较为对称的漏斗形状,但中轴线右侧的散点多于左侧。漏斗对称性检验的结果则表明没有充分的证据认为现有实证研究文献存在明显的发表偏倚（Coef.=0.617,=0.412）。Meta回归分析表明,对现有实证分析结果整合后,卫生人力资源投入对医院抗菌药物管理效果具有显着的促进作用（Coef.=0.124,0.249,0.125,0.204,0.375;=0.018,0.001,0.023,0.021,0.021）,但感染科医师或感染科医师与临床微生物学专家的组合对医院抗菌药物管理效果的促进作用弱于药师（Coef.=-2.733,-2.211;=0.037,0.096）。另外,结果还表明发达国家或地区的卫生人力资源投入对医院抗菌药物管理效果的正向作用不及发展中国家或地区（Coef.=-3.307,=0.001）,抗菌药物管理效果评价指标的不同也是显着影响实证分析结果的因素（Coef.=1.512,1.751;=0.061,0.032）。（二）基于我国现实数据的卫生人力资源投入对医院抗菌药物管理效果影响的实证分析结果根据上述文献研究,我们了解到现有研究尚存在薄弱点与空白:（1）几乎所有实证研究均基于微观视角,目前暂无宏观视角的研究;（2）绝大多数研究在发达国家或地区开展,发展中国家或地区尤其是中国缺少此类研究;（3）大部分研究使用的卫生人力资源投入变量为二分类变量,描述“是否有投入”,蕴含统计信息较少,仅少数研究使用蕴含信息较多的定量变量描述“投入多少”。为填补上述研究薄弱点与空白,本研究基于我国现实数据开展了实证研究。该部分研究结果显示,每十万人口的医院临床微生物学专家人数对凝固酶阴性葡萄球菌的甲氧西林耐药率具有显着的负向作用（Coef.=-0.191,-0.351;=0.070,0.004）,意味着临床微生物学专家的人数越多,医院抗菌药物管理的效果越好。与之相反,每十万人口的医院护士人数对金黄色葡萄球菌的甲氧西林耐药率存在显着的正向作用（Coef.=0.648,=0.044）,说明随着护士的人数的增加,抗菌药物管理的效果反而越差。感染科医师与药师人数对医院抗菌药物管理效果均无显着影响。【结论】（1）整合现有实证研究后可知,卫生人力资源投入对于医院抗菌药物管理具有重要意义。其中,药师的作用甚至比感染科医师与临床微生物学专家更突出;（2）发达国家或地区卫生人力资源投入对医院抗菌药物管理效果的贡献不及发展中国家,可能原因是发展中国家的医疗卫生行业偏向于劳动密集型行业,因此对卫生人力资源的依赖程度更高;（3）临床微生物学专家在我国医院抗菌药物管理中具有重要地位,我国卫生部门与医药院校应提高对临床微生物学专家队伍建设与人才培养的关注;（4）护士投入与我国医院抗菌药物管理的效果呈负相关,其原因一方面与抗菌药物管理效果的评价指标选取有关,另一方面则是因为护士缺乏抗菌药物管理知识和角色意识。应强化护士的抗菌药物管理培训,提高护士的角色意识;（5）药师和感染科医师在我国医院抗菌药物管理中的作用并不突出,可能原因是我国药师队伍整体上缺乏指导临床用药的能力,感染科医师长期专注于法定传染病而非细菌与真菌感染的诊治。应加强药师培训,推动感染科医师工作重点的转移。
李旺耀[10]（2016）在《某三级甲等医院重症监护室导管相关性医院感染现况及直接经济损失研究》文中认为目的:1.了解乌鲁木齐某三级甲等医院重症监护室导管相关性医院感染现况。2.分析乌鲁木齐某三级甲等医院ICU患者因导管相关性医院感染造成的经济损失。3.探讨影响ICU带管患者导管相关性医院感染的相关因素。方法:1.采用回顾性调查和前瞻性监测的分析方法,收集2014年1月1日至2015年12月31日乌鲁木齐某三级甲等医院入住ICU带管导管相关患者的病例资料,对所有符合排除纳入标准的患者运用自编《重症监护室目标性监测表》和《医院感染病例调查表》进行病例调查,了解其基本现况及相关因素。2.采用病例对照的研究方法,将发生医院感染的患者作为病例组,同期根据配对原则1:1配对,未发生感染的患者作为对照组,两组均运用《重症监护室医院感染直接经济损失调查表》分析ICU患者由于医院感染导致的直接经济损失。结果:1.818例机械通气患者中,发生VAP的患者有68例,ICU呼吸机使用总天数为4181天,VAP发生率为16.26‰。Logistic回归分析显示,VAP发生的影响因素为气管切开、气管插管、抑酸剂的使用以及重复气管插管。2.1470例留置导尿患者中,发生CAUTI的患者有11例,ICU尿管使用总天数为10813天,CAUTI发生率为1.02‰;采用后退法多因素Logistic回归分析,泌尿系统疾病、导尿管插入次数、入住ICU天数为CAUTI的影响因素。3.536例留置中心静脉置管的患者,发生CRBSI的患者有6例,ICU中心静脉置管总天数3877天。CRBSI发生率为1.55‰。4.根据配对原则共配对230对,2014年医院感染的直接经济损失为42320.15元,2015年为80425.97元。不同年龄、不同感染部位的病例组住院花费均高于对照组（P<0.05）。4.医院感染导致病例组住院天数平均每例比对照组的多9天（P<0.05）。结论:1.医院感染随着年龄的增长、住院天数的延长、使用抗菌药物时间的延长以及侵入性操作种类的增多呈现上升趋势。2.气管切开、气管插管、手术时长、再次插管以及抑酸剂的使用这5项因素为VAP发生的独立危险因素。3.泌尿系统疾病、导尿管插入次数、入住ICU天数这3项因素为CAUTI发生的独立危险因素。4.医院感染会导致患者直接经济损失增加,住院天数延长,并且直接经济损失的增加以及住院天数的延长与不同年龄、不同感染部位、不同性别有关。5.医院感染会造成患者的住院天数的延长,其中腹腔感染造成的住院天数延长最短,年龄≤40岁的患者因医院感染所致的住院天数延长时间最短。
二、山东省部分医院医院感染现况调查（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、山东省部分医院医院感染现况调查（论文提纲范文）
（1）心脏瓣膜置换术后医院感染风险预测列线图模型的构建及经济负担评价（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 符号说明 |
| 第一章 前言 |
| 第二章 综述 |
| 2.1 医院感染 |
| 2.1.1 医院感染的概念 |
| 2.1.2 医院感染的概况及危害 |
| 2.1.3 医院感染风险预测模型 |
| 2.2 心脏瓣膜置换手术患者医院感染的临床特点 |
| 2.2.1 心脏瓣膜置换手术患者医院感染现状 |
| 2.2.2 心脏瓣膜置换手术患者医院感染的危险因素 |
| 第三章 研究对象和研究方法 |
| 3.1 研究对象 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 研究设计 |
| 3.2.2 调查方法 |
| 3.2.3 研究工具 |
| 3.2.4 相关诊断标准 |
| 3.2.5 技术路线图 |
| 3.3 质量控制 |
| 3.4 研究内容 |
| 3.4.1 心脏瓣膜置换手术患者医院感染现状 |
| 3.4.2 心脏瓣膜置换手术患者医院感染危险因素 |
| 3.4.3 心脏瓣膜置换手术患者医院感染的经济负担 |
| 3.5 统计分析 |
| 3.6 计算公式 |
| 第四章 研究结果 |
| 4.1 基本资料 |
| 4.2 心脏瓣膜置换手术患者医院感染发生现况 |
| 4.2.1 心脏瓣膜置换手术患者医院感染发生率,医院感染例次发生率 |
| 4.2.2 心脏瓣膜置换手术患者医院感染部位分布情况 |
| 4.2.3 心脏瓣膜置换手术患者医院感染病原菌检出情况 |
| 4.3 心脏瓣膜置换手术患者医院感染危险因素分析 |
| 4.3.1 心脏瓣膜置换手术患者医院感染单因素分析 |
| 4.3.2 心脏瓣膜置换手术患者医院感染多因素分析 |
| 4.4 心脏瓣膜置换术后医院感染风险预测列线图模型的建立与验证 |
| 4.4.1 心脏瓣膜置换术后医院感染风险预测列线图模型的建立 |
| 4.4.2 心脏瓣膜置换术后医院感染风险预测列线图模型的验证 |
| 4.5 心脏瓣膜置换手术患者医院感染经济负担分析 |
| 4.5.1 心脏瓣膜置换术后医院感染患者直接经济负担分析 |
| 4.5.2 心脏瓣膜置换术后医院感染延长的住院时间分析 |
| 4.5.3 心脏瓣膜置换术后医院感染患者间接经济负担分析 |
| 4.5.4 心脏瓣膜置换术后医院感染导致的医院经济负担分析 |
| 第五章 讨论 |
| 5.1 心脏瓣膜置换手术患者医院感染发生现况 |
| 5.1.1 心脏瓣膜置换手术患者医院感染发生率 |
| 5.1.2 心脏瓣膜置换手术患者医院感染部位 |
| 5.1.3 心脏瓣膜置换手术患者医院感染病原菌 |
| 5.2 心脏瓣膜置换手术患者医院感染的危险因素 |
| 5.3 心脏瓣膜置换术后医院感染风险预测列线图模型的构建 |
| 5.4 心脏瓣膜置换手术患者医院感染的经济负担 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新型与局限性 |
| 6.2.1 创新性 |
| 6.2.2 局限性 |
| 附表 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的论文目录 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（2）智能监测系统下的手卫生依从性和成本效益评价研究 ——以山东某三甲医院五个ICU科室为例（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 1 研究背景 |
| 2 研究现况 |
| 3 研究目的及意义 |
| 研究设计 |
| 资料来源和方法 |
| 1 研究地点 |
| 2 资料收集 |
| 3 资料分析方法 |
| 4 主要指标 |
| 5 质量控制 |
| 6 技术路线 |
| 研究结果 |
| 1 智能监测系统的应用效果 |
| 2 智能监测系统的成本效益 |
| 3 智能监测系统使用存在的问题 |
| 讨论 |
| 1 智能监测系统的应用效果方面 |
| 2 智能监测系统的成本效益方面 |
| 3 智能监测系统的现存问题方面 |
| 4 特点与不足 |
| 结论及建议 |
| 1 加大对重点群体手卫生培训和督查力度 |
| 2 使用该系统将手卫生依从率保持在60%及以上 |
| 3 加大智能监测系统的管理力度 |
| 4 将智能监测系统与其他方式结合共同监测手卫生 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的论文 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（3）医院感染风险预测模型及直接经济损失评价研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要缩略词 |
| 绪论 |
| 第一章 ICU患者医院感染现况分析 |
| 1.1 前言 |
| 1.2 研究目的 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究地点 |
| 1.3.2 研究对象 |
| 1.3.3 相关指标及其测量 |
| 1.3.4 相关变量赋值 |
| 1.3.5 质量控制 |
| 1.3.6 统计分析 |
| 1.4 结果 |
| 1.4.1 现况研究基本情况 |
| 1.4.2 医院感染风险的单变量广义线性模型 |
| 1.5 讨论 |
| 1.5.1 贵州省ICU患者医院感染总体发病率地区分布比较 |
| 1.5.2 医院感染患者的感染特点分布分析 |
| 1.5.3 基础疾病数量与医院感染发病率分析 |
| 1.5.4 ICU患者侵入性器械使用和感染情况分析 |
| 1.5.5 ICU患者抗生素使用情况分析 |
| 1.5.6 ICU患者医院感染风险预测模型的因素初步确定 |
| 1.5.7 小结 |
| 第二章 ICU患者医院感染风险预测模型构建与应用 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 研究目的 |
| 2.3 研究内容和方法 |
| 2.3.1 研究地点 |
| 2.3.2 研究对象与纳入排除标准 |
| 2.3.3 相关定义及其测量 |
| 2.3.4 相关变量赋值 |
| 2.3.5 质量控制 |
| 2.3.6 统计分析 |
| 2.4 结果 |
| 2.4.1 训练集和验证集两组医院感染的比较 |
| 2.4.2 ICU患者医院感染风险因素识别的多模型构建 |
| 2.4.3 医院感染风险预测模型的验证 |
| 2.4.4 基于多个风险预测模型确定相对全面稳定的风险因素 |
| 2.4.5 基于相对全面稳定风险因素开发医院感染风险计算器 |
| 2.5 讨论 |
| 2.5.1 多个风险预测模型在医院感染研究中的重要性 |
| 2.5.2 风险预测模型的验证分析 |
| 2.5.3 多个风险预测模型识别医院感染相对全面稳定的风险因素分析 |
| 2.5.4 风险预测模型中风险计算器的临床开发应用分析 |
| 2.5.5 小结 |
| 第三章 ICU患者医院感染直接经济损失评价 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 研究目的 |
| 3.3 研究对象与方法 |
| 3.3.1 研究对象 |
| 3.3.2 匹配条件及原则 |
| 3.3.3 研究内容 |
| 3.3.4 相关定义及其测量 |
| 3.3.5 相关变量赋值 |
| 3.3.6 质量控制 |
| 3.3.7 统计分析 |
| 3.4 研究结果 |
| 3.4.1 ICU患者医院感染直接经济损失和住院天数分析 |
| 3.4.2 基于递归系统模型分析患者医院感染直接经济损失影响因素 |
| 3.5 讨论 |
| 3.5.1 ICU患者医院感染直接经济损失研究的重要性分析 |
| 3.5.2 递归系统模型分析患者医院感染直接经济损失影响因素分析 |
| 3.5.3 小结 |
| 第四章 研究总结与政策建议 |
| 4.1 主要结果 |
| 4.2 主要结论 |
| 4.3 政策建议 |
| 4.4 研究创新点 |
| 4.5 局限性与展望 |
| 参考文献 |
| 综述 医院感染风险预测模型及直接经济损失评价研究 |
| 参考文献 |
| 附录一 质量评价报告 |
| 附录二 急性生理功能和慢性健康状况评分系统II(APACHE-II) |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（4）泉州市二级及二级以上医院医院感染管理现况调查分析（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 一般资料 |
| 1.2 方法 |
| 2 结果 |
| 2.1 医院级别、性质及床位配置情况 |
| 2.2 院感专(兼)职人员的配备情况 |
| 2.3 院感专职人员资质情况 |
| 2.4 院感专职人员年龄分布情况 |
| 2.5 院感专职人员专业分布情况 |
| 2.6 院感兼职人员资质情况 |
| 2.7 院感兼职人员年龄分布情况 |
| 2.8 院感兼职人员专业分布情况 |
| 2.9 医院感染监测开展情况 |
| 2.10 医院感染信息化管理情况 |
| 3 讨论 |
| 3.1 院感人员分布 |
| 3.2 院感专职人员基本情况 |
| 3.3 院感兼职人员基本情况 |
| 3.4 医院感染监测开展情况 |
| 3.5 医院感染信息化管理情况 |
（6）某综合三甲医院老年手术患者医院感染风险预测研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 医院感染现况 |
| 1.2 医院感染研究进展 |
| 1.3 BP神经网络模型 |
| 2 研究目的 |
| 3 资料与方法 |
| 3.1 资料来源 |
| 3.1.1 研究对象 |
| 3.1.2 纳入标准 |
| 3.1.3 排除标准 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 感染的界定 |
| 3.2.2 纳入变量 |
| 3.3 资料处理与分析 |
| 3.3.1 数据的整理 |
| 3.3.2 数据描述与分析 |
| 3.4 质量控制 |
| 3.4.1 数据收集 |
| 3.4.2 数据整理和清理 |
| 3.5 技术路线 |
| 4 结果 |
| 4.1 一般资料 |
| 4.1.1 基本情况 |
| 4.1.2 基础疾病情况 |
| 4.1.3 导管留置情况 |
| 4.1.4 送检情况 |
| 4.1.5 用药情况 |
| 4.2 老年手术患者医院感染与未感染配对结果情况 |
| 4.3 老年手术患者医院感染单因素分析 |
| 4.3.1 基本情况对医院感染影响的单因素分析 |
| 4.3.2 基础疾病对医院感染影响的单因素分析 |
| 4.3.3 导管留置对医院感染影响的单因素分析 |
| 4.3.4 送检情况对医院感染影响的单因素分析 |
| 4.3.5 用药情况对医院感染的影响单因素分析 |
| 4.4 BP神经网络预测模型的构建 |
| 4.4.1 指标体系 |
| 4.4.2 模型隐含层节点数的选择 |
| 4.5 BP神经网络模型训练集 |
| 4.6 BP神经网络模型测试集 |
| 4.7 老年手术患者医院感染预测指标贡献度 |
| 5 讨论 |
| 5.1 老年手术患者医院感染发生率 |
| 5.2 老年手术患者医院感染发生预测效果 |
| 5.3 老年手术患者医院感染发生相关因素贡献度 |
| 5.3.1 送检和自报 |
| 5.3.2 发热 |
| 5.3.3 抗生素的使用 |
| 5.4 研究的优点和缺点 |
| 6 结论及建议 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 建议 |
| 参考文献 |
| 附录: BP-ANN最终连接权值及权重系数表 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文目录 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（7）中央导管相关血流感染预防知信行量表的编制及信效度检验（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 符号说明 |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.3.1 理论意义 |
| 1.3.2 实践意义 |
| 1.4 技术路线 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 中央导管相关血流感染定义 |
| 2.2 中央导管相关血流感染研究现状 |
| 2.2.1 中央导管相关血流感染病原学研究现状 |
| 2.2.2 中央导管相关血流感染危险因素研究现状 |
| 2.2.3 中央导管相关血流感染预防实践研究现状 |
| 2.2.4 中央导管相关血流感染疾病负担研究现状 |
| 2.3 知信行理论模式 |
| 2.4 研究问题的提出 |
| 第三章 中央导管相关血流感染预防知信行量表的编制 |
| 3.1 构建初始条目池 |
| 3.1.1 量表编制及条目表达原则 |
| 3.1.2 编制初始条目池 |
| 3.2 德尔菲专家函询 |
| 3.2.1 专家选择 |
| 3.2.2 专家函询表的设计 |
| 3.3 质量控制 |
| 3.4 统计分析 |
| 3.5 德尔菲函询结果 |
| 3.5.1 专家的基本情况 |
| 3.5.2 专家的积极程度 |
| 3.5.3 专家的权威程度 |
| 3.5.4 专家意见的集中程度 |
| 3.5.5 专家意见的协调程度 |
| 3.5.6 函询意见整理 |
| 第四章 中央导管相关血流感染预防知信行量表的信效度检验 |
| 4.1 研究对象 |
| 4.1.1 研究对象选择 |
| 4.1.2 样本量的确定 |
| 4.2 研究方法 |
| 4.2.1 研究工具 |
| 4.2.2 资料收集 |
| 4.2.3 统计分析 |
| 4.2.4 伦理考虑 |
| 4.3 研究结果 |
| 4.3.1 研究对象的一般资料 |
| 4.3.2 项目分析 |
| 4.3.3 效度分析 |
| 4.3.4 信度分析 |
| 4.3.5 验证性因子分析 |
| 第五章 讨论 |
| 5.1 量表编制的意义和适用性 |
| 5.2 德尔菲专家函询 |
| 5.2.1 专家的代表性、积极性和权威程度 |
| 5.2.2 专家意见的协调程度 |
| 5.3 条目筛选 |
| 5.4 量表信效度 |
| 5.4.1 量表效度 |
| 5.4.2 量表信度 |
| 第六章 结论 |
| 第七章 创新性和局限性 |
| 7.1 创新性 |
| 7.2 局限性 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（8）2015-2017年上海市某区综合ICU器械相关感染现状分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 中英文缩略词表 |
| 前言 |
| 第一部分 2015-2017 年上海市某区综合ICU医院感染现状 |
| 1 研究目的和意义 |
| 2 研究方法与研究内容 |
| 2.1 研究对象 |
| 2.2 研究内容 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.4 数据来源 |
| 2.5 调查步骤 |
| 2.6 质量控制 |
| 2.7 统计分析 |
| 2.8 技术路线 |
| 3 结果 |
| 3.1 住院患者基本情况 |
| 3.2 医院感染发生情况 |
| 3.3 综合ICU住院患者死亡率 |
| 3.4 医院感染病原菌分布 |
| 3.5 医院感染部位分布 |
| 3.6 导管使用率及器械相关感染内部构成比变化情况 |
| 4 讨论 |
| 4.1 综合ICU医院感染发生及死亡情况 |
| 4.2 综合ICU医院感染病原菌分布 |
| 4.3 综合ICU医院感染部位分布 |
| 4.4 导管使用率及器械相关感染内部构成比变化情况 |
| 5 结论 |
| 第二部分 2015-2017 年上海市某区综合ICU器械相关感染现状及影响因素分析 |
| 1 研究目的和意义 |
| 2 研究方法与研究内容 |
| 2.1 研究对象 |
| 2.2 研究内容 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.4 数据来源 |
| 2.5 调查步骤 |
| 2.6 质量控制 |
| 2.7 统计分析 |
| 2.8 技术路线 |
| 3 结果 |
| 3.1 VAP感染现状及影响因素分析 |
| 3.2 CAUTI感染现状及影响因素分析 |
| 3.3 CLABSI感染现状及影响因素分析 |
| 4 讨论 |
| 4.1 VAP感染现状及影响因素分析 |
| 4.2 CAUTI感染现状及影响因素分析 |
| 4.3 CLABSI感染现状及影响因素分析 |
| 5 结论 |
| 本研究的创新点和局限性 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 综述 |
| 参考文献 |
（9）卫生人力资源投入对医院抗菌药物管理效果的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1 研究背景 |
| 1.1 抗菌药物耐药 |
| 1.2 抗菌药物滥用及耐药现状 |
| 1.2.1 全球现状 |
| 1.2.2 我国现状 |
| 1.3 抗菌药物管理 |
| 1.4 抗菌药物管理的卫生人力资源投入 |
| 2 各国实践 |
| 2.1 美国 |
| 2.2 英国 |
| 2.3 德国 |
| 2.4 日本 |
| 2.5 中国 |
| 2.6 小结 |
| 3 国内外研究现状 |
| 4 研究目标与意义 |
| 4.1 研究目标 |
| 4.2 研究意义 |
| 4.2.1 理论意义 |
| 4.2.2 实践意义 |
| 第二章 卫生人力资源投入对医院抗菌药物管理效果影响的Meta回归分析 |
| 1 实证分析结果差异来源 |
| 1.1 变量层面 |
| 1.2 方法层面 |
| 1.3 文献层面 |
| 2 文献搜集 |
| 2.1 检索策略 |
| 2.2 纳入与排除标准 |
| 2.2.1 纳入标准 |
| 2.2.2 排除标准 |
| 2.3 资料提取 |
| 2.4 检索结果 |
| 3 统计分析 |
| 3.1 效应量与预处理 |
| 3.2 变量设置 |
| 3.3 发表偏倚检验 |
| 3.4 Meta回归分析 |
| 3.5 分析结果 |
| 第三章 卫生人力资源投入对医院抗菌药物管理效果影响的模型构建——基于中国省级面板数据 |
| 1 生产函数模型 |
| 2 资料与方法 |
| 2.1 数据来源 |
| 2.2 变量设置 |
| 2.2.1 被解释变量 |
| 2.2.2 解释变量 |
| 2.3 模型构建 |
| 2.3.1 静态面板模型 |
| 2.3.2 动态面板模型 |
| 3 结果 |
| 3.1 描述性统计 |
| 3.2 卫生人力资源投入对金黄色葡萄球菌耐药率的影响 |
| 3.3 卫生人力资源投入对凝固酶阴性葡萄球菌耐药率的影响 |
| 第四章 结果讨论与政策启示 |
| 1 结果讨论 |
| 2 政策启示 |
| 第五章 研究创新与展望 |
| 1 研究创新 |
| 2 研究局限与展望 |
| 2.1 研究局限 |
| 2.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 卫生人力资源投入对医院抗菌药物管理效果的影响研究综述 |
| 参考文献 |
| 附件1 攻读学位期间发表的论文目录 |
（10）某三级甲等医院重症监护室导管相关性医院感染现况及直接经济损失研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 研究内容与方法 |
| 1 研究对象 |
| 1.1 某三级甲等医院重症监护室导管相关性医院感染现况及相关因素研究 |
| 1.2 某三级甲等医院 ICU 导管相关性医院感染直接经济损失分析 |
| 2 研究方法 |
| 2.1 研究类型 |
| 2.2 研究工具 |
| 3 资料收集 |
| 4 质量控制 |
| 5 资料整理与统计分析 |
| 6 技术路线 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 小结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 1 |
| 附录 2 |
| 附录 3 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术成果 |
| 导师评阅表 |
四、山东省部分医院医院感染现况调查（论文参考文献）
- [1]心脏瓣膜置换术后医院感染风险预测列线图模型的构建及经济负担评价[D]. 宋甜田. 山东大学, 2021(12)
- [2]智能监测系统下的手卫生依从性和成本效益评价研究 ——以山东某三甲医院五个ICU科室为例[D]. 霍瑞婷. 山东大学, 2021(12)
- [3]医院感染风险预测模型及直接经济损失评价研究[D]. 张满. 东南大学, 2020(01)
- [4]泉州市二级及二级以上医院医院感染管理现况调查分析[J]. 黄素玲. 中国医药科学, 2016(15)
- [5]山东省立医院住院病人医院感染现况调查[J]. 李卫光,王一兵. 预防医学文献信息, 2002(04)
- [6]某综合三甲医院老年手术患者医院感染风险预测研究[D]. 冯月静. 山东大学, 2020(02)
- [7]中央导管相关血流感染预防知信行量表的编制及信效度检验[D]. 王艳华. 山东大学, 2019(03)
- [8]2015-2017年上海市某区综合ICU器械相关感染现状分析[D]. 刘程琳. 南昌大学, 2019(01)
- [9]卫生人力资源投入对医院抗菌药物管理效果的影响研究[D]. 刘俊杰. 华中科技大学, 2019(03)
- [10]某三级甲等医院重症监护室导管相关性医院感染现况及直接经济损失研究[D]. 李旺耀. 新疆医科大学, 2016(10)