导 读

医院感染（ HAI）是重症监护病房（ICU）最常见的临床并发症和致死原因。《美国医学会杂志》（JAMA）的一篇文献报道，ICU住院患者HAI发病率高达51.4%，是其他科室的5~7倍。ICU感染患者住院病死率约为30%，与社区获得性感染相比，HAI死亡风险增加了32%。此外，HAI的发生会导致患者住院时间延长和医疗费用增加，ICU患者更为突出。

来自JAMA子刊的另一篇文献报道，估计HAI可造成美国每年总医疗费用增加近100亿美元，在中国，ICU患者HAI导致的额外住院费用和延长的住院时间显著增加了医院和患者经济负担。值得庆幸的是，Landrigan等报道至少75%的HAI是可预防的，如果将这个比率应用于美国成本估算，每年可节省50亿~55亿美元的潜在成本。用于预测感染概率的风险评分有助于识别可能从个性化预防性抗菌药物治疗中受益的感染高风险患者，从而提前采取针对性措施以减少感染发生。因此，探究ICU患者发生HAI的危险因素，构建HAI风险预测模型并评价其预测效果，开发方便使用的APP预测工具提高临床实用性，以便针对高危患者采取早期防控措施，对于降低HAI发病率和临床科研转化意义重大。

重症监护病房住院患者医院感染风险评估二维码的开发与应用

作者：张满¹，梁永生²，杨怀³，孙江南⁴，王茜¹，徐子迪¹，宋捷¹，张艳丽¹，赵地¹，王锐¹，赵成松⁵，倪鑫⁵

单位：1. 国家儿童医学中心 首都医科大学附属北京儿童医院感染管理办公室； 2. 贵州省第三人民医院医院感染管理科； 3. 贵州茅台医院医院感染管理科； 4. 贵州省第二人民医院医院感染管理科； 5. 国家儿童医学中心 首都医科大学附属北京儿童医院院长办公室

摘 要

目的 明确重症监护病房（ICU）患者医院感染高危因素，开发二维码APP预测工具。

方法 收集2024年1—12月贵州省三所医院综合ICU住院患者病例信息，采用logistic回归模型分析危险因素，构建、验证并开发二维码APP。

结果 共纳入2024年贵州省3所医院综合ICU患者1 782例，发生医院感染410例，医院感染发病率为23.01%。ICU住院患者医院感染的logistic多因素回归分析结果表明，地区国内生产总值（GDP）≥58 685元、本次住院已做病原学培养、糖尿病史、癌症史、感染前住院日数≥7 d和感染前持续发热日数＞5 d是ICU住院患者医院感染的独立危险因素（均P＜0.05）。模型的区分度［受试者工作特征曲线下面积（AUC）为0.841］、校准度（Brier评分为0.129）和临床有效性（当风险阈值在5%~74%时净获益为11.4%）均表现良好。

结论 二维码APP预测工具对于科研转化和精准感染控制意义重大。

引文格式

张满,梁永生,杨怀,等.重症监护病房住院患者医院感染风险评估二维码的开发与应用[J]. 中国感染控制杂志,2025,24(9):1259-1268. DOI:10.12138/j. issn.1671-9638.20252416.
ZHANG Man, LIANG Yongsheng, YANG Huai, et al. Development and application of quick response code for prediction of healthcare-associated infection risks in ICU inpatients[J]. Chin J Infect Control, 2025,24(9):1259-1268. DOI:10.12138/j. issn.1671-9638.20252416.

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