某大型综合医院神经外科手术患者医院感染模型与预测研究

摘要

医院感染是当今突出的医疗安全问题。一旦发生,控制相对困难,影响患者预后与转归,增加医疗费用,给患者和社会带来巨大的经济负担,严重的可导致患者残疾或死亡,因此对医院感染进行预测,加强医院感染预防和控制至关重要。本文建立数学模型对医院感染进行预测,其意义在于对每一例患者主动发现和预防其感染的发生,而不是待患者发生医院感染后再被动的给予治疗,从而使医院感染的防控“关口”前移,从根本上降低医院感染的发生率。这对规范医院感染预防和诊治,防止医院感染的暴发流行有重要意义。
　　本研究基于医院感染实时监控系统(RT-NISS),收集2010年1月~2013年8月神经外科出院手术患者的相关信息,以发生医院感染患者为病例组,未感染患者为对照组。从两个方面对这些患者进行了危险因素的分析:一方面纳入手术有效次数,另一方面按照手术的有效次数将人群分为一次手术者、两次手术者和三次手术者。分别利用单因素分析寻找具有统计学意义的指标变量,然后将具有统计学意义的变量纳入多因素分析,最终得神经外科手术患者医院感染的可能危险因素。应用SAS9.1软件编程构建Logistic回归模型,应用Rosetta软件中的Johnson约简算法进行粗糙集属性约简过程,应用西安交大美林的数据挖掘平台建立SVM模型和BP神经网络模型以ROC曲线下面积评价模型的预测效果并比较三种模型的优劣。
　　2010年1月~2013年8月期间某院神经外科出院手术患者共10546例,其中发生医院感染666例,831例次,医院感染率为6.32％,医院感染例次率为7.88%。感染部位以中枢神经系统居于首位(49.22%),其次是呼吸系统(23.83%)。检出的病原菌占比最高的是革兰阴性菌(53.44%),其次是革兰阳性菌(23.99%),检出真菌190株(22.57%)。该院神经外科手术患者例数居于前三位的疾病依次为:颅脑血管性疾病3244例(30.76%)、颅内肿瘤2803例(26.58%)、椎管内肿瘤785例(7.44%)。感染率前四位的疾病依次是颅脑损伤疾病(12.15%)、脑积水(11.00%)、颅脑先天性疾病(9.02%)、颅内肿瘤(8.49%)。
　　本研究将神经外科手术患者的相关因素分为宿主因素和医源性因素两大类,对发生医院感染的医源性因素,按感染时间分为两部分。将发生医院感染患者感染前的各项指标与未感染患者的各项指标做病例对照研究,分析发生医院感染的危险因素。多元Logistic回归分析显示:纳入手术次数时,有显著性意义的影响因素主要有性别、颅内肿瘤、颅脑先天性疾病、脑积水、疼痛和功能神经外科疾病、入住ICU及入住ICU7天以上、泌尿道插管、使用呼吸机、胃管鼻饲;一次手术患者,有显著性意义的影响因素主要有性别、颅脑先天性疾病、脑积水、入住ICU及入住ICU7天以上、使用泌尿道插管、使用呼吸机、胃管鼻饲、开颅手术、全麻手术、Ⅱ类切口、急诊手术、手术时长不小于3小时;两次手术患者,有显著性意义的影响因素主要有年龄大于59岁、颅脑先天性疾病、住院天数7天以上、中心静脉插管、泌尿道插管、使用呼吸机、第一次手术为介入诊断术、第一次手术时长不小于3小时、第二次手术开颅、第二次手术Ⅱ类切口、第二次手术为急诊。
　　将样本按时间分为训练样本和测试样本,以2010年1月~2012年12月的患者数据作为训练样本,以2013年1月~8月的数据作为测试样本,构建Logistic回归模型、粗糙集属性约简与SVM模型和BP神经网络模型,对样本进行训练。
　　纳入手术次数,三种模型的预测结果如下:Logistic回归模型选择0.480作为阈值,模型检验的准确率为74.40%,经测试样本测试,其预测准确率为71.48%,灵敏度为0.9567,特异度为0.6769,ROC面积为0.834;粗糙集属性约简与SVM模型检验准确率为85.99%,经测试样本测试,其预测准确率为73.71%,灵敏度为0.7829,特异度为0.7333,ROC面积为0.914;BP神经网络模型检验准确率为86.80%,经测试样本测试,其预测准确率为84.15%,灵敏度为0.6667,特异度为0.8559,ROC面积为0.968。
　　一次手术患者, Logistic回归、粗糙集属性约简与SVM、BP神经网络三种模型的检验准确率分别为74.30%、81.06%、88.42%,测试样本预测准确率分别为75.68%、66.92%、82.40%,灵敏度分别为0.8381、0.8476、0.7048,特异度分别为0.7506、0.8317、0.8332,ROC面积分别为0.832、0.906、0.989。
　　两次手术的患者,Logistic回归、粗糙集属性约简与SVM、BP神经网络三种模型的检验准确率分别为89.00%、84.89%、94.78%,测试样本预测准确率分别为88.34%、82.51%、90.58%,灵敏度分别为0.7619、0.7619、0.381,特异度分别为0.896、0.8317、0.9604,ROC面积分别为0.954、0.934、1.000。
　　神经外科手术患者医院感染Logistic回归模型、粗糙集属性约简与SVM模型、BP神经网络模型三种预测模型的判别能力均较好,BP神经网络模型的预测效果优于其他两种模型,但是Logistic回归模型的灵敏度最高。综合灵敏度和特异度考虑,粗糙集属性约简与SVM模型对此类问题的解决相对效果最好。
　　本研究采用多种数学模型对神经外科手术患者的医院感染进行预测,在国内首次采用分层次分析的方法(按手术次数对患者分类)进行研究,首次采用粗糙集属性约简后SVM模型对医院感染进行预测,且预测效果较好。

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1.引言

1.1选题意义

1.2研究现状

1.3本文要解决的问题及意义

2.基本理论概述

2.1 多元logistic回归模型

2.2 粗糙集属性约简与支持向量机理论

2.3 人工神经网络模型

3 神经外科手术患者医院感染危险因素分析与模型预测研究

3.1 数据的采集和预处理

3.2 基本情况描述分析

3.3危险因素分析

3.4 医院感染风险预测

3.5模型结果的对比和讨论

4．讨论

4.1 本文创新点

4.2本文的不足及未来的工作

参考文献

附录

致谢

个人简历

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