——姚 璽 吳志軍 尚文涵 簡偉研* 么 莉*

呼吸機相關(guān)性肺炎(Ventilator-Associated Pneumonia, VAP)是指氣管插管患者或氣管切開患者在接受機械通氣48h后，或撤機、拔管48h內(nèi)出現(xiàn)的肺炎[1]，是發(fā)展中國家最常見的衛(wèi)生保健相關(guān)感染(Health Care-Associated Infection，HCAI)，與死亡率上升、住院時間延長以及醫(yī)療費用增加密切相關(guān)[2-3]。國際上針對VAP感染的預(yù)防措施已被列為重癥監(jiān)護病房患者護理質(zhì)量指標中[4]，我國原國家衛(wèi)生與計劃生育委員會印發(fā)的《三級綜合醫(yī)院評審標準(2011年版)》[5]中，也明確將“呼吸機相關(guān)性肺炎感染千分率”列為重癥醫(yī)學(xué)質(zhì)量監(jiān)測指標和醫(yī)院感染控制質(zhì)量監(jiān)測指標。呼吸機因其模式、參數(shù)選擇多樣，操作和消毒標準嚴格，使用過程中需具備完善的監(jiān)護，耗費資源較大[6]。既往研究[7]發(fā)現(xiàn)，發(fā)生1例VAP患者需增加支出103 799元，延長住院15.53天。隨著呼吸機的廣泛使用，機械通氣技術(shù)成為搶救各種原因引發(fā)的呼吸衰竭的重要措施，但也隨之引起了呼吸機肺炎的高發(fā)生率。機械通氣時間越長，VAP發(fā)生的風險就越高[8]，進而增加了患者經(jīng)濟負擔，影響疾病的轉(zhuǎn)歸及預(yù)后，因此研究全國范圍內(nèi)呼吸機使用現(xiàn)狀及變化趨勢十分必要。通過對呼吸機通氣總?cè)諗?shù)和VAP發(fā)生率的研究，可以給政策制定者提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

表12014年-2016年各地區(qū)醫(yī)院ICU呼吸機通氣總?cè)諗?shù)變化情況

地區(qū)N2014年Median(p25,p75)/d2015年Median(p25,p75)/d2016年Median(p25,p75)/d東北411272(427,3326)1470(472,3686)2122(822,5803)華東933900(2530,7872)4711(2985,8044)5877(3444,9933)華中552415(1293,6321)2555(1589,6196)3686(1814,8421)華北662212(1254,5042)2793(1158,7758)3521(1499,8369)華南502894(1701,4967)3294(1757,5539)3620(2087,6162)西北232509(774,5348)3028(803,5649)3115(1201,5132)西南533593(1499,5319)3416(1512,5840)3962(2076,6901)總體3813033(1358,5722)3357(1541,6263)4061(1852,8256)

圖1 381家醫(yī)院的地區(qū)及數(shù)量分布情況

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究所用數(shù)據(jù)來自于國家護理質(zhì)量數(shù)據(jù)平臺2014年-2016年全國參與上報的各醫(yī)院所有科室原始數(shù)據(jù)集，共計747家醫(yī)院數(shù)據(jù)。因參與上報醫(yī)院是陸續(xù)進入國家護理質(zhì)量數(shù)據(jù)平臺，部分醫(yī)院缺少2014年或2015年數(shù)據(jù)，最終納入本研究的對象為2014年-2016年3年數(shù)據(jù)均完整的381家三級醫(yī)院。資料包括各醫(yī)院基本情況、所在地、呼吸機通氣日數(shù)、VAP發(fā)病率等。

1.2 方法

利用Excel 2016、Stata 14.1軟件整理數(shù)據(jù)，用中位數(shù)、上下四分位數(shù)等進行描述性分析，采用Kruskal-Wallis秩和檢驗比較不同年份醫(yī)院各指標間的統(tǒng)計學(xué)差異。將數(shù)據(jù)整理為2014年-2016年面板數(shù)據(jù)，以醫(yī)院名稱和年份來定義面板數(shù)據(jù)格式。采用固定效應(yīng)模型來分析呼吸機通氣總?cè)諗?shù)和VAP發(fā)生率隨時間的變化。

2 結(jié)果

2.1 一般情況

本研究中，381家醫(yī)院數(shù)據(jù)覆蓋我國29個省(直轄市)，無西藏自治區(qū)、寧夏回族自治區(qū)、港澳臺地區(qū)數(shù)據(jù)。各省(直轄市)醫(yī)院數(shù)量分布如圖1所示。

2.2 各地區(qū)醫(yī)院ICU呼吸機通氣總?cè)諗?shù)變化情況

2014年-2016年，醫(yī)院重癥監(jiān)護病房(Intensive Care Unit, ICU)呼吸機通氣總?cè)諗?shù)逐年增加，Kruskal-Wallis秩和檢驗VAP發(fā)生率變化趨勢有統(tǒng)計學(xué)意義(H=18.164，P<0.01)。ICU呼吸機通氣總?cè)諗?shù)中位數(shù)2015年較2014年增加324天，2016年較2014年增加1 028天(P<0.01)。

按照地理分區(qū)劃分，將我國劃分為東北、華東、華北、華中、華南、西南和西北七大地區(qū)。在同一年份中，各地區(qū)醫(yī)院ICU呼吸機通氣總?cè)諗?shù)不同，Kruskal-Wallis秩和檢驗均有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.01)。其中，東北地區(qū)醫(yī)院ICU呼吸機通氣總?cè)諗?shù)最低，華東地區(qū)最高；同一地區(qū)中，醫(yī)院ICU呼吸機通氣總?cè)諗?shù)隨年份變化情況經(jīng)秩和檢驗，僅有華東地區(qū)有統(tǒng)計學(xué)意義(H=8.343，P=0.015 4)，具體情況見表1。

2.3 各地區(qū)醫(yī)院VAP發(fā)生率變化情況

在同一年份中，各地區(qū)醫(yī)院VAP發(fā)生率不同，秩和檢驗均有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)。其中，2014年VAP發(fā)生率西北地區(qū)最低(4.6‰)，華南地區(qū)最高(11.0‰)，2015年VAP發(fā)生率華北地區(qū)最低(4.3‰)，華南地區(qū)最高(9.3‰)，2016年VAP發(fā)生率東北地區(qū)最低(3.8‰)，西北地區(qū)最高(8.8‰)。VAP發(fā)生率中位數(shù)2015年較2014年下降0.4‰，2016年較2014年下降1.5‰(P=0.018)，具體情況見表2。

表22014年-2016年各地區(qū)醫(yī)院VAP發(fā)生率變化情況

地區(qū)N2014年Median(p25,p75)‰2015年Median(p25,p75)‰2016年Median(p25,p75)‰東北415.2(0.6,17.8)7.7(0.3,18.0)3.8(0,10.1)華東938.0(4.8,13.7)7.1(4.7,12.0)6.3(3.5,9.2)華中557.3(2.5,12.2)4.7(2.2,9.2)4.5(1.9,8.0)華北665.1(2.2,11.4)4.3(1.8,10.1)4.8(1.6,8.1)華南5011.0(4.2,20.7)9.3(4.1,17.0)7.1(3.2,14.3)西北234.6(1.0,17.0)4.9(0.9,36.5)8.8(2.5,14.1)西南539.8(3.3,18.2)8.6(5.1,15.3)7.3(3.9,11.4)總體3817.3(2.6,14.8)6.9(2.7,13.0)5.8(2.5,10.6)

2.4 固定效應(yīng)模型調(diào)整結(jié)果

一般認為，醫(yī)院運行管理模式短期內(nèi)很難發(fā)生大的變化，為了控制這些不隨時間改變的變量，采用固定效應(yīng)模型來分析呼吸機通氣總?cè)諗?shù)和VAP發(fā)生率隨時間的變化。設(shè)定固定效應(yīng)模型如下：

Yit=βXit+ai+uit式1

式1中，Y為被解釋變量，是呼吸機通氣總?cè)諗?shù)或VAP發(fā)生率的對數(shù)值；Xit為年份,2014年為參照年份；ai為非觀測效應(yīng)，包含所有影響Yit但又不隨時間而變化的所有無法觀測的因素，即固定效應(yīng)；uit是殘差。

如表3、表4所示，在控制了固定效應(yīng)后，醫(yī)院呼吸機通氣總?cè)諗?shù)逐年增加，2015年、2016年分別較2014年增加10.74%和32.11%；VAP發(fā)生率逐年下降，2015年、2016年分別較2014年下降12.41%和30.51%。

表3固定效應(yīng)模型估計醫(yī)院呼吸機通

氣總?cè)諗?shù)隨年份變化情況

地區(qū)△2015-2014(%)△2016-2014(%)東北8.8952.74*華東14.85*32.45*華中12.5127.75*華北4.6936.91*華南8.4224.72*西北7.7724.90西南14.14*24.20*總數(shù)10.74*32.11*

注：*P<0.05。

表4固定效應(yīng)模型估計VAP發(fā)生率

隨年份變化情況

地區(qū)△2015-2014(%)△2016-2014(%)東北-12.42-59.12華東-5.29-23.51*華中-26.40-36.16華北-14.19-34.37*華南-17.71*-48.93*西北8.294.34西南-10.39-27.29*總數(shù)-12.41*-30.51*

注：*P<0.05。

3 討論

目前，我國關(guān)于呼吸機相關(guān)性肺炎發(fā)病率的研究多局限于某些地區(qū)某一年份中的一家或幾家醫(yī)院，研究主要在患者層面進行，缺少醫(yī)院層面全國范圍內(nèi)現(xiàn)狀及變化趨勢研究。本研究利用2014年-2016年全國381家三級醫(yī)院的面板數(shù)據(jù)進行分析，對既往研究進行補充。

3.1 VAP發(fā)病率現(xiàn)狀比較

ICU病區(qū)空間小，空氣流動性差，收治患者病情嚴重，免疫力低下，使用呼吸機通氣治療時，下呼吸道與外界直接相通，上呼吸道不能發(fā)揮對吸入氣體的凈化作用，容易發(fā)生VAP。VAP發(fā)病率計算方式有兩種，如式2和式3所示：

VAP發(fā)病率=發(fā)生VAP患者人數(shù)/患者總?cè)藬?shù)×100%式2

VAP發(fā)病率=同期呼吸機相關(guān)性肺炎感染例次數(shù)/統(tǒng)計周期內(nèi)機械通氣總?cè)諗?shù)×1000‰(例/千機械通氣日)式3

國內(nèi)關(guān)于VAP發(fā)病率報告結(jié)果各不相同，大多采用式2計算。VAP發(fā)病率為16.39%～36.42%[9-12]。相較于式2基于患者層面的VAP發(fā)病率，式3得到的VAP發(fā)病率考慮到了呼吸機通氣時間這一影響VAP發(fā)病率的重要因素，其結(jié)果也更加可信，同時也便于從醫(yī)院層面進行分析研究。本研究中，2014年-2016年VAP發(fā)生率分別為7.3‰、6.9‰、5.8‰，與一項涵蓋12個省市46家醫(yī)院的多中心研究[13]中VAP發(fā)病率為4.50‰～32.79‰得到相互印證。

3.2 我國呼吸機使用總?cè)諗?shù)及VAP發(fā)生率變化趨勢

本研究中，2014年-2016年呼吸機通氣總?cè)諗?shù)逐年增加，可能與近年來呼吸機的廣泛使用有關(guān)。但由于缺少ICU患者數(shù)量信息，難以確定因使用呼吸機人數(shù)增加對通氣總?cè)諗?shù)增加的影響。我國三級醫(yī)院VAP發(fā)生率逐年下降，這與政策越來越傾向醫(yī)療質(zhì)量密不可分。近年來，政府將衛(wèi)生改革的重點從可及性轉(zhuǎn)向醫(yī)療質(zhì)量。自2012年起，出臺了越來越多有關(guān)保障和提高醫(yī)療質(zhì)量的文件和措施[14-16]，建立各?？聘綄儋|(zhì)量控制中心，旨在保障醫(yī)療安全，提高醫(yī)療質(zhì)量。雖然VAP發(fā)病率逐年下降，但仍明顯高于美國2013年NHSN[17]公布的0‰～4.4‰，提示我國呼吸機使用質(zhì)量與美國存在較大差距，還需進一步提升ICU醫(yī)療質(zhì)量。

VAP作為ICU中常見的院內(nèi)感染，增加了患者的額外住院時間和醫(yī)療護理成本，也增大了VAP發(fā)病率。除年齡、基礎(chǔ)疾病等患者自身因素外，建立人工氣道、長時間通氣、細菌定植等因素也與VAP風險增加有關(guān)[18-21]。建議制定針對以上因素的相應(yīng)預(yù)防策略和措施，如完善早期診斷及相應(yīng)基礎(chǔ)設(shè)施，強化護理人員的護理觀念及院內(nèi)感染防控意識，在臨床實踐中運用規(guī)范性的循證護理思路以及護理程序，探索更恰當?shù)淖o理方法，結(jié)合指南及臨床實際實施集束化治療等相關(guān)預(yù)防措施，加強與患者及其家屬的宣傳教育等方式，降低VAP的發(fā)病風險。此外，還需要更多的標準定義和研究，以便更全面地了解全國VAP的流行病學(xué)現(xiàn)狀，并提供更可靠的證據(jù)支持。

3.3 局限性

本研究中，由于381家醫(yī)院的原始數(shù)據(jù)中缺少ICU床位數(shù)、護士數(shù)、患者數(shù)等個體層面信息，因此難以調(diào)整ICU相關(guān)變量進行分析，這可能與各地區(qū)醫(yī)院ICU呼吸機通氣總?cè)諗?shù)和VAP發(fā)生率地區(qū)差異不顯著有關(guān)。因此，在ICU相關(guān)變量完善的情況下，下一步研究可納入個體層面變量，與醫(yī)院層面變量結(jié)合，進一步探究呼吸機通氣總?cè)諗?shù)及VAP發(fā)病率的影響因素及地區(qū)間差異性的原因，為改善患者安全及護理質(zhì)量提供新的研究角度及相關(guān)建議。