CRE感染危险因素及其治疗方案选择与预后分析研究
发布时间：2021-07-12 21:51
目的:细菌耐药问题已成为全球严峻的公共卫生挑战,碳青霉烯类耐药肠杆菌科（Carbapenem-resistant Enterobacteriaceae,CRE）感染危险因素及治疗方案目前尚无确切定论。本研究旨在分析CRE感染的危险因素并建立风险预测评分表,分析CRE感染的死亡危险因素及治疗方案的预后情况,为预防CRE感染、降低死亡率和选择治疗方案提供理论依据。方法:提取四川省人民医院2015年1月-2019年6月期间肠杆菌科细菌感染患者的病历资料。首先对肠杆菌科感染患者的分布征进行描述性分析;然后根据纳排标准按照1:1的比例对CRE和碳青霉烯类敏感肠杆菌科（Carbapenemsensitive Enterobacteriaceae,CSE）感染患者进行对照研究,分析CRE感染的危险因素并建立感染风险预测评分表;再将CRE/CSE感染30天内死亡和存活患者进行对照研究,探讨CRE/CSE感染的死亡危险因素;最后分析CRE感染治疗方案的治疗结局和预后,提供CRE感染治疗选择的安全性信息。结果:本研究共纳入CRE感染患者847例（8.40%）,重症监护室的CRE检出率最高,更容易发生感染,...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图3-35年期间不同细菌种类分布特征
电子科技大学硕士学位论文14（注：痰液SP，尿液UR，其他体液OT，血液BL，伤口WD，腹水AB，脓液PS，支气管肺泡灌洗BA，导管尿UC，胆汁BI，排水DN，其他（表示占比<1%的标本类型的汇总））图3-4患者送检标本分布情况3.1.2讨论本部分描述性分析了所有纳入的EBC感染患者的基本分布特征，结果表明CRE感染患者总检出率为8.40%，从2015年至2019年逐年递增，且一直居高不下（CRE感染检出率平均10%左右），在全国细菌耐药监测报告中CRE细菌的检出率也呈逐年上升趋势，本研究结果显示与全国EBC细菌耐药趋势相同[14]。本研究中四川省人民医院CRE细菌感染检出率最高的前3位科室分别为急诊ICU、内科ICU和ICU，由于重症监护室的患者病情一般较为严重，机体免疫力有所下降，可能更容易发生CRE感染。本研究中CRE细菌中耐药率最高的EBC细菌类型为KPN，其次为ECO，国外其他研究中心的流行病学研究也表明CRKP和碳青霉烯类耐药大肠埃希菌（Carbapenem-resistantEscherichiacoli，CRECO）是感染检出率最高的两种CRE细菌，本研究结果与其保持一致[13-14]。其中送检标本中最多的为痰液和尿液，主要原因可能是其临床途径上更容易获取，考虑感染可能的来源主要为肺部感染和尿路感染。因此随着CRE等耐药细菌的检出率逐年攀升，如何预防控制感染的发生和进行合适的治疗已经成为全世界卫生保健系统的难题。根据本部分院内流行病学研究现状结果指出目前亟待减少CRE感染的检出率，应重点监控入住ICU和定植或
电子科技大学硕士学位论文20图3-5多因素logistic回归分析的ROC曲线图3.2.3CRE感染风险预测评分表的建立为了建立患者CRE感染风险预测评分表，根据表3-3中Logistic回归分析结果对应的βi系数进行赋值对应的点数，该点数等于βi系数除以回归模型中确定的最低βi系数，然后将所得商四舍五入取整数，由计算出的危险因素产生的分数总和得出定量评分分数，该分数被分配给数据库中的每个患者，即为该患者CRE感染的预测评分。首先将各个危险因素进行分组，并在每个分组中选择合适的数值作为参考值，连续性变量通常选择组内的中间值作为参考值。本研究中的研究人群年龄范围为18-99岁，按照WHO年龄划分标准进行划分，将其分为4个年龄段；感染前住院时间范围为1-458天，合并症数量范围为1-10个，根据纳入患者分布情况进行划分，将其分别分为4组和2组，每组都选择中间值为参考值，以最低者作为基础参考值。分类变量以“0”和“1”进行赋值参考值，以“0”为基础参考值。结合Logistic回归分析中的回归系数βi，以及危险因素各组的参考值，来计算危险因素的每一分组与基础参考值之间的距离，即参考系数β，计算公式为参考系数β=(参考值-基础参考值）×βi。设定评分过程中最低参考系数β对应评分分值为1分，计算公式：评分=参考系数β/最低参考系数β，最终计算结果四舍五入取整数，最后分别得到各个危险因素和保护因素所对应的评分，计算出CRE感染危险因素的风险预测评分，评分表如表3-4所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]碳青霉烯类耐药肠杆菌科细菌感染治疗研究进展[J]. 徐鹃鹃,葛瑛. 中国感染与化疗杂志. 2019(06)
[2]碳青霉烯类耐药肠杆菌科细菌的流行病学及其快速检测与防控治疗[J]. 缪敏慧,杜鸿. 临床检验杂志. 2018(09)
[3]2017年CHINET中国细菌耐药性监测[J]. 胡付品,郭燕,朱德妹,汪复,蒋晓飞,徐英春,张小江,张朝霞,季萍,谢轶,康梅,王传清,王爱敏,徐元宏,沈继录,孙自镛,陈中举,倪语星,孙景勇,褚云卓,田素飞,胡志东,李金,俞云松,林洁,单斌,杜艳,郭素芳,魏莲花,邹凤梅,张泓,王春,胡云建,艾效曼,卓超,苏丹虹,汪瑞忠,房华,俞碧霞,赵勇,龚萍,郭大文,赵金英,刘文恩,李艳明,金炎,邵春红,温开镇,张贻荣,徐雪松,鄢超,喻华,黄湘宁,王山梅,楚亚菲,张利侠,马娟,周树平,周艳,朱镭,孟晋华,董芳,郑红艳,沈瀚,周万青,贾伟,李刚,吴劲松,卢月梅. 中国感染与化疗杂志. 2018(03)
[4]医疗机构碳青霉烯类耐药肠杆菌科细菌感染防控指南简介[J]. 胡付品,朱德妹. 中国感染与化疗杂志. 2018(03)
[5]耐碳青霉烯类肠杆菌科细菌感染治疗策略研究进展[J]. 肖婷婷,肖永红. 医药导报. 2018(01)
[6]肠道和呼吸道菌群与肺部疾病的研究新进展[J]. 陈益民,沙建平,刘社兰,赵娜. 中国微生态学杂志. 2017(10)
[7]抗菌药物分级管理:理论与实践[J]. 肖永红. 北京医学. 2012(06)
[8]细菌耐药现状及治疗——从超级细菌谈起[J]. 赵敏. 解放军医学杂志. 2011(02)
[9]国内抗菌药物应用现状及实施抗菌药物合理应用干预的可行性与难点[J]. 张志清. 中国药房. 2004(12)
本文编号：3280726
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图3-35年期间不同细菌种类分布特征
电子科技大学硕士学位论文14（注：痰液SP，尿液UR，其他体液OT，血液BL，伤口WD，腹水AB，脓液PS，支气管肺泡灌洗BA，导管尿UC，胆汁BI，排水DN，其他（表示占比<1%的标本类型的汇总））图3-4患者送检标本分布情况3.1.2讨论本部分描述性分析了所有纳入的EBC感染患者的基本分布特征，结果表明CRE感染患者总检出率为8.40%，从2015年至2019年逐年递增，且一直居高不下（CRE感染检出率平均10%左右），在全国细菌耐药监测报告中CRE细菌的检出率也呈逐年上升趋势，本研究结果显示与全国EBC细菌耐药趋势相同[14]。本研究中四川省人民医院CRE细菌感染检出率最高的前3位科室分别为急诊ICU、内科ICU和ICU，由于重症监护室的患者病情一般较为严重，机体免疫力有所下降，可能更容易发生CRE感染。本研究中CRE细菌中耐药率最高的EBC细菌类型为KPN，其次为ECO，国外其他研究中心的流行病学研究也表明CRKP和碳青霉烯类耐药大肠埃希菌（Carbapenem-resistantEscherichiacoli，CRECO）是感染检出率最高的两种CRE细菌，本研究结果与其保持一致[13-14]。其中送检标本中最多的为痰液和尿液，主要原因可能是其临床途径上更容易获取，考虑感染可能的来源主要为肺部感染和尿路感染。因此随着CRE等耐药细菌的检出率逐年攀升，如何预防控制感染的发生和进行合适的治疗已经成为全世界卫生保健系统的难题。根据本部分院内流行病学研究现状结果指出目前亟待减少CRE感染的检出率，应重点监控入住ICU和定植或
电子科技大学硕士学位论文20图3-5多因素logistic回归分析的ROC曲线图3.2.3CRE感染风险预测评分表的建立为了建立患者CRE感染风险预测评分表，根据表3-3中Logistic回归分析结果对应的βi系数进行赋值对应的点数，该点数等于βi系数除以回归模型中确定的最低βi系数，然后将所得商四舍五入取整数，由计算出的危险因素产生的分数总和得出定量评分分数，该分数被分配给数据库中的每个患者，即为该患者CRE感染的预测评分。首先将各个危险因素进行分组，并在每个分组中选择合适的数值作为参考值，连续性变量通常选择组内的中间值作为参考值。本研究中的研究人群年龄范围为18-99岁，按照WHO年龄划分标准进行划分，将其分为4个年龄段；感染前住院时间范围为1-458天，合并症数量范围为1-10个，根据纳入患者分布情况进行划分，将其分别分为4组和2组，每组都选择中间值为参考值，以最低者作为基础参考值。分类变量以“0”和“1”进行赋值参考值，以“0”为基础参考值。结合Logistic回归分析中的回归系数βi，以及危险因素各组的参考值，来计算危险因素的每一分组与基础参考值之间的距离，即参考系数β，计算公式为参考系数β=(参考值-基础参考值）×βi。设定评分过程中最低参考系数β对应评分分值为1分，计算公式：评分=参考系数β/最低参考系数β，最终计算结果四舍五入取整数，最后分别得到各个危险因素和保护因素所对应的评分，计算出CRE感染危险因素的风险预测评分，评分表如表3-4所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]碳青霉烯类耐药肠杆菌科细菌感染治疗研究进展[J]. 徐鹃鹃,葛瑛. 中国感染与化疗杂志. 2019(06)
[2]碳青霉烯类耐药肠杆菌科细菌的流行病学及其快速检测与防控治疗[J]. 缪敏慧,杜鸿. 临床检验杂志. 2018(09)
[3]2017年CHINET中国细菌耐药性监测[J]. 胡付品,郭燕,朱德妹,汪复,蒋晓飞,徐英春,张小江,张朝霞,季萍,谢轶,康梅,王传清,王爱敏,徐元宏,沈继录,孙自镛,陈中举,倪语星,孙景勇,褚云卓,田素飞,胡志东,李金,俞云松,林洁,单斌,杜艳,郭素芳,魏莲花,邹凤梅,张泓,王春,胡云建,艾效曼,卓超,苏丹虹,汪瑞忠,房华,俞碧霞,赵勇,龚萍,郭大文,赵金英,刘文恩,李艳明,金炎,邵春红,温开镇,张贻荣,徐雪松,鄢超,喻华,黄湘宁,王山梅,楚亚菲,张利侠,马娟,周树平,周艳,朱镭,孟晋华,董芳,郑红艳,沈瀚,周万青,贾伟,李刚,吴劲松,卢月梅. 中国感染与化疗杂志. 2018(03)
[4]医疗机构碳青霉烯类耐药肠杆菌科细菌感染防控指南简介[J]. 胡付品,朱德妹. 中国感染与化疗杂志. 2018(03)
[5]耐碳青霉烯类肠杆菌科细菌感染治疗策略研究进展[J]. 肖婷婷,肖永红. 医药导报. 2018(01)
[6]肠道和呼吸道菌群与肺部疾病的研究新进展[J]. 陈益民,沙建平,刘社兰,赵娜. 中国微生态学杂志. 2017(10)
[7]抗菌药物分级管理:理论与实践[J]. 肖永红. 北京医学. 2012(06)
[8]细菌耐药现状及治疗——从超级细菌谈起[J]. 赵敏. 解放军医学杂志. 2011(02)
[9]国内抗菌药物应用现状及实施抗菌药物合理应用干预的可行性与难点[J]. 张志清. 中国药房. 2004(12)
本文编号：3280726
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