用于测量医院获得性感染发病率的方法

摘要

所公开的是一种用于分析患者住院数据以确定医院内感染指标(NIM)的方法和系统，该方法包括从数据库接收与至少一位患者相关的住院数据，从该住院数据计算非重复的医院分离株样本(SNDHI)数指标，从该住院数据计算抗生素使用标准(AUC)指标，以及基于所计算的SNDHI和AUC指标，为每位患者确定医院内感染指标(NIM)。

说明书

相关专利申请的交叉引用

本申请要求以下述申请作为优先权的基础：在2004年7月27日 提交的美国临时申请No.60/591,561以及在2005年5月6日提交的美 国临时申请No.60/678,899，上述申请在此通过引用的方式全部纳入 本说明书中。

背景技术

“医院获得性感染”是由对存在的病原体或其毒素的不良反应所 引起的、并且在入院时没有出现或潜伏的局部或全身的疾病。在美国， 每年医院获得性感染约使2,000,000患者感染，并且造成约90,000 患者死亡。在美国，医院获得性感染是死亡的第四主因，仅次于癌症、 中风以及心脏病。医院获得性感染除了致人死亡以外，每次该感染的 治疗都要花费近14,000美元，在美国每年总共要花280亿美元用于医 院获得性感染的治疗。

消费者、雇主、医院保险公司、管理机构和其他方面希望知道， 在既定的医院每年发生多少感染以及获得某种感染的人数有多少。然 而，几乎没有一家医院能回答这些问题。

疾病预防控制中心(CDC)通过全国医院内感染监测(NNIS)计划 提高了用于识别医院获得性感染的当前技术水平。在NNIS中，已经对 13个主要感染部位类别和48个具体感染部位或类型制定了标准， (Garner et al.，APIC Infection Control and Applied Epidemiology： Principles and Practice，1996)。该方法需要经特别训练的临床工 作人员人工地审查每位患者的临床以及其他数据，该数据包括每位患 者的入院、转院和出院数据，实验室结果，药学数据，放射学数据， 医师记录以及护士记录。

此处是48条感染标准中的一个例子：

定义：其他尿路感染必须满足下列标准中的至少一条：

标准1：患者具有从感染部位的液体(尿除外)或组织的培养物 分离出的生物体。

标准2：在直接检查时、或在外科手术中、或在组织病理学检查 中观察到患者具有脓肿或其他感染迹象。

标准3：在没有任何其它认定的产生原因时患者具有下列体征或 症状中的至少两项：发热(>38℃)、局部疼痛、或在有关部位局部压 痛，并满足下列条件中的至少一项：

a)从感染部位排出脓性物质；

b)从血中培养出可存在于感染的可疑部位的生物体；

c)感染的射线照相证据，例如，异常的超声、CT扫描、磁共振成 像(MRI)、或放射标记扫描(镓、锝)图像；

d)肾、输尿管、膀胱、尿道、腹膜后周围组织、或肾周间隙周围 组织的感染的医师诊断；或

e)对于肾、输尿管、膀胱、尿道、腹膜后周围组织、或肾周间隙 周围组织的感染，医师开始适当治疗。

用于识别医院获得性感染的当前技术处于人工方法水平，该方法 非常耗时以至于没有一家医院拥有将该方法施用于医院所有患者所需 的工作人员。每位患者入院至少需要20分钟来确定是否存在医院获得 性感染，(Gavin PJ，et al.，SHEA 2004)。如果按这个速度计算， 那么一家每年有20,000例入院的医院将需要5位专职的训练有素的审 查者勉强能测出医院的感染率。极其少的医院具有这种用于感染控制 的人员配备级别。

为应对大多数医院中对所有患者施用NNIS方法所需的资源的不 足，在1999年1月NNIS计划删除了“全院内容(hospital-wide component)”(计算全院的医院获得性感染发病率)，(全国医院内 感染监测(NNIS)系统报告AM J Infect Control 1999)。结果，大 多数医院仅在该年某些时段上的患者亚群中识别某些感染。由于这种 受限的观察方法，医院不能确定医院获得性感染的全部问题，也不能 确定其最大程度的财政影响。

而且，当前的人工方法包括许多需要医院临床工作人员主观判断 的标准。在使用了NNIS方法的20多年里，仅有一份关于其客观性的 研究(Emori，et al，Infect Control Hosp Epidemio.1 1998)。

该份研究比较了由三个小组对相同的1,136位患者图表进行审查后所 报告的感染数，该三个小组为：NNIS参加医院、受过CDC训练的专家 审查者以及CDC流行病学专家。由三个小组查看相同的1,136位患者 图表后所得的感染数分别是611，1264和865。而且，许多人希望对 多家医院的感染率进行比较。然而，这种客观性的缺乏使得这样的比 较不可靠。

发明内容

本专利的主题是用于识别医院获得性感染的方法，该方法解决了 现有技术水平的缺陷。该方法是现有医院数据的电子测量法，能够对 医院的所有人群进行研究。该方法不需要现有技术水平的大量人工劳 动。该方法也不同于现有的技术水平，它是客观的和可复现的。通过 对每份患者记录和每家医院应用同一标准，不同的人将该方法施用于 同一数据集将得到同一测量结果。

该方法利用了几乎每个医院都有的电子格式的实验室结果、药学 数据、以及患者入院、转院和出院数据。利用所述方法，人们能够计 算医院内感染指标(NIM)数。临床研究已经表明NIM数与确切的医院 获得性感染数相对应——由此作为临床有效的代用度量标准。财政研 究已经证明每例NIM关系到在医院多住7.5天以及14,000美元可变治 疗费用(风险调整)。因此，该方法也可被用来预测医院获得性感染 所牵连的住院时间长度和费用。

附图说明

纳入本说明书中并构成本说明书一部分的附图，图示了多个实施 方案，并结合以下描述图示了所公开的结构和方法。

图1是表示具有可在其中实现本发明的多个计算装置的示例性网 络环境的框图；

图2是表示可在其中实现本发明的示例性非限制计算装置的框 图；

图3是表示本发明方法的框图。

具体实施方式

在公开和描述本方法之前，应该理解在此所用的术语仅出于描述 具体实施方案的目的，而不是用来限制。术语“计算机可读介质”包 括：分布式介质、中间存储介质、计算机执行内存储器以及任何其他 能够存储实现本发明方法的计算机程序以供计算机稍后识读的介质或 装置。实现本发明方法的计算机程序一般在诸如软盘或CD-ROM之类的 分布式介质上，分配给用户。该计算机程序通常从该分布式介质被拷 贝到硬盘或类似的中间存储介质。当运行时，该计算机程序从其分布 式介质或其中间存储介质被加载到计算机执行存储器中，根据本发明 的方法配置计算工作。所有这些操作对于计算机系统领域中的技术人 员来说是已知的。

A.定义

如本说明书和所附权利要求书中所用的，单数形式“一种”、“一 个”和“该”除上下文另作清楚地规定外，该内容包括不止一个所指 事物。因此，例如，提及“一种感染”时包括两种或多种这类的感染 的混合，依此类推。

本文的范围可用从“约”一个具体数值，和/或到“约”另外一个 具体数值来表示。当表示这样的范围时，另一个实施方案包括从该具 体数值和/或到另一个具体数值。类似地，当数值通过利用先行词“约” 来表示近似值时，应该理解该具体值形成另一个实施方案。进一步应 该理解，该范围的每一个的端点既在与其他端点相关时具有意义，又 独立于其他端点而具有意义。还应该理解，在此公开了许多数值，并 且在此每个数值除了公开该数值本身以外还公开为“约”该特定数值。 例如，如果公开了数值“10”，那么还公开了“约10”。还应该理解， 当数值被公开为“小于或等于”该数值，那么“大于或等于该数值” 以及数值之间的可能范围也被公开，正如有经验的技术人员所恰当地 理解的那样。例如，如果公开了数值“10”，那么还公开了“小于或 等于10”以及“大于或等于10”。还应该理解，在整篇申请中，以各 种不同的形式给出数据，并且该数据表示终点、起点以及各数据点的 任意组合的范围。例如，如果公开了具体数据点“10”以及具体数据 点15，那么应该理解不但认为公开了在10和15之间的范围，也认为 公开了大于、大于或等于、小于、小于或等于10和15。

在本说明书中以及随后的权利要求书中，将涉及到许多术语，这 些术语将被定义具有下述含义：

“可选的”或“可选地”意味着接下来所描述的事件或情况可以 出现或者也可以不出现，该描述包括所述事件或情况实例的场合以及 所述事件或情况没有出现的实例。

“医院内感染”(NI)也称为“医院获得性感染”是由对存在的 病原体或其毒素的不良反应所引起的，并且在进入医院或类似医院的 机构时没有出现或潜伏，反而是在与医院或类似医院的机构的偶然接 触期间获得的局部或全身的疾病。

“医院内感染指标”(NIM)是与确切的医院内感染的发生相关的 数值。

“分离株”是在样本的实验室分析中所识别的微生物(细菌、病 毒、真菌、酵母、寄生生物、原生动物)或微生物存在的证据(例如， DNA、血清学、组织学、显微镜检查)。

“住院”是在医院或类似医院的机构中任意长的时间里被视为患 者的情况。

“医院”是患者可得到医疗诊治的任何机构。

“患者类别”是通过共有特征相联系的患者的任意组合。这样的 特征可包括，但不局限于：诊断、服务提供者、医院中的位置、医师 以及年龄。其他特征对于本领域的技术人员来说是已知的，在此被明 确考虑。

整篇申请中，参考了各种出版物。这些出版物的公开内容完整地 通过引用的方式纳入本申请中，以便更完全地描述与本申请相关的技 术水平。基于倚赖参考文献的句子中所论述的包含在所述参考文献中 的素材，因此在此还通过引用的方式将该参考文献单独地并特别地纳 入本文中。

B.示例性网络和分布式环境

任何一个本领域的普通技术人员能够意识到可将计算机或其他客 户机或服务器装置作为计算机网络的一部分部署，或将其部署在分布 式计算环境中。在这方面，本发明属于具有任意数量的内存储器或存 储单元、以及在任意数量的存储单元或存储卷上存在的任意数量的应 用和处理的任意计算机系统，该计算机系统可执行与NIM计算有关的 操作。本发明可应用于网络环境或分布式计算环境中部署了服务器计 算机和客户计算机的环境，所述环境中具有远程或本地存储器。本发 明也可被应用到具有程序设计语言功能、以及解释和执行能力，以产 生、接收和传送与远程或本地服务相关的信息的独立计算机上。

图1提供示例性网络或分布式计算环境的示意图。该分布式计算 环境包括计算对象105a、105b等。这些对象可包括程序、方法、数据 存储器、可编程逻辑等。每个对象可经由通信网络102与另一个对象 通信。这种网络本身可包括向图1中的系统提供服务的其他计算对象 和计算装置。根据本发明的一个方面，每个对象105或装置101可包 含请求主机系统的NIM计算资源的应用程序。

因此，图1图解了其中服务器通过网络/总线与客户计算机通信， 并可使本发明得到应用的示例性网络或分布式环境。更详细地，多个 服务器103a、103b等通过可以是LAN、WAN、内联网、互联网等的通 信网络/总线102与多个客户机或远程计算装置101a、101b、101c、 101d、101e等互连，所述客户机或远程计算装置诸如便携式计算机、 手持式计算机、瘦客户机、网络设备或其他装置。所图示的数据库104 可驻留在103a、103b等服务器或其他计算装置上。数据库104可以是 数据存储器系统的任意形式，包括但不局限于平面文件、关系数据库 (SQL)、以及OLAP数据库(MDX和/或它的变体)。因此预期的是， 本发明可应用于任何与理想地提供改进的NIM计算相关的计算装置。

C.示例性计算装置

图2和接下来的论述是用来提供可在其中实现本发明的合适的计 算环境的简短概要的描述。然而应该理解，考虑将所有种类的手持式、 便携式和其他计算装置以及计算对象用于本发明。尽管下面描述通用 计算机，这只是一个例子，而利用具有网络/总线互通性和交互性的瘦 客户机也可实现本发明。因此，本发明可在网络主机服务环境中实现， 在该环境中几乎不包含或包含很少的客户机资源，例如在网络环境中 客户机装置仅用作到网络/总线的接口，诸如放置在设备中的对象。本 质上，任何可存储数据或可检索到数据的环境就是所希望的、或合适 的本发明技术操作的环境。

尽管不是必须的，本发明还是可通过操作系统实现以供装置或对 象的服务开发者使用，和/或被包括在帮助执行NIM计算的应用软件 中。软件被描述为通常意义上的计算机可执行指令，诸如程序模块， 该程序模块由诸如客户工作站、服务器或其他装置的一个或多个计算 机执行。通常，程序模块包括：例程、程序、对象、组件、数据结构 等，它们执行特定任务或实现特定抽象数据类型。程序模块的功能性 通常可按各种实施方案所需进行组合或分配。此外，本领域的技术人 员应意识到，可利用其他计算机系统配置实施本发明。可供本发明所 使用的合适的其他熟知的计算系统、环境和/或配置包括但不局限于： 个人计算机(PC)、服务器计算机、手持式或膝上型装置、多处理器 系统、基于微处理器的系统、可编程消费电子设备、网络PC、微型计 算机、大型机等。也可在分布式计算环境中实施本发明，在分布式计 算环境中任务是由通过通信网络/总线或其他数据传输介质链接的远 程处理装置来执行。在分布式计算环境中，程序模块可位于包括内存 储器存储器设备在内的本地和远程计算机存储器介质中，客户端节点 又反过来可作为服务器节点。

因此，图2图解了可在其中实现本发明的合适的计算系统环境的 一个例子，尽管如上文已描述清楚，该计算系统环境仅是合适的计算 环境的一个例子，并没有打算对本发明的使用或功能性范围作任何的 限制。关于示例性操作环境中所图解的任何一种部件或者各部件的任 意组合，不应该将本计算环境解释为对其有任何依赖或者需要。

参照图2，实现本发明的示例性系统包括以计算机101形式表示 的通用计算设备，计算机101的部件可包括但不局限于：处理单元201、 系统内存储器236、以及将包括系统内存储器的各种系统部件结合到 处理单元201的系统总线202。系统总线202可以是一些总线结构类 型中的任意类型，这些总线结构类型包括内存储器总线或内存储器控 制器、外围总线以及利用任意的各种总线体系结构的本地总线。

计算机101典型地包括各种计算机可读介质。计算机可读介质可 以是可由计算机101访问的任何可利用介质，并且计算机可读介质包 括易失性介质和非易失性介质、可移动介质和非移动介质。作为例子， 但不是限制，计算机可读介质可包括计算机存储介质和通信介质。计 算机存储介质可包括以任何方法或技术实现的用以存储诸如计算机可 读指令、数据结构、程序模块或其他数据之类的信息的易失性和非易 失性、可移动和非移动介质。计算机存储介质包括但不局限于：RAM、 ROM、EEPROM、闪存或其他内存储器技术、CDROM、数字多功能光盘(DVD) 或其他光盘存储器，盒式磁带、磁带、磁盘存储器或其他磁存储设备， 或任何其他可用来保存所需信息并可由计算机101访问的介质。通信 介质典型地体现为计算机可读指令、数据结构、程序模块或者在诸如 载波之类的调制数据信号或其他传输机制中的其他数据，并包括任何 信息输送介质。术语“调制数据信号”是指具有其一组或多组特征的 信号或按照在该信号中编码信息的这种方式变化的信号。作为例子， 但不是限制，通信介质包括有线介质和无线介质，有线介质诸如有线 网络或直接有线连接，无线介质诸如声音、RF、红外和其他无线介质。 上述介质的任何组合也应该包括在计算机可读介质范围中。

系统内存储器236包括易失性和/或非易失性内存储器形式的计 算机存储介质，诸如只读内存储器(ROM)203和随机访问内存储器 (RAM)205。基本输入/输出系统(BIOS)204通常保存在ROM203中， BIOS 204包含诸如在启动期间帮助在计算机101中元件之间传送信息 的基本例程。RAM205典型地包含通过处理单元201可直接访问和/或 即刻操作的数据和/或程序模块。作为例子，但不是限制，图2图解了 操作系统206、应用程序207、其他程序模块208和程序数据209。

计算机101还可包括其他可移动/非移动、易失性/非易失性计算 机存储介质。仅作为例子，图2图解了对非移动、非易失性磁介质读 取或写入的硬盘驱动器211，对可移动、非易失性磁盘237读取或写 入的磁盘驱动器217以及对可移动、非易失性光盘238，诸如CD ROM 或其他光介质读取或写入的光盘驱动器218。其他可用于示例性操作 环境中的可移动/非移动、易失性/非易失性计算机存储介质包括，但 不局限于盒式磁带、闪存卡、数字多功能光盘、数字视频带、固态RAM、 固态ROM等。硬盘驱动器211通过非移动内存储器接口诸如接口210 典型地连接到系统总线202，而磁盘驱动器217和光盘驱动器218通 过可移动内存储器接口诸如接口216典型地连接到系统总线202。

上面所论述的并在图2中所图解的驱动器以及它们相关的计算机 存储介质为计算机101提供了计算机可读指令、数据结构、程序模块 以及其他数据的存储器。例如，在图2中，硬盘驱动器211被图解为 保存操作系统212、应用程序213、其他程序模块214和程序数据215。 注意这些部件可与操作系统206、应用程序207、其他程序模块208 和程序数据209或者相同，或者不同。这里操作系统212、应用程序 213、其他程序模块214和程序数据215被赋予不同的数字，以便说明 它们至少是不同的拷贝。用户可通过输入设备诸如键盘222和通常被 称为鼠标、轨迹球或触摸板的定位设备220，向计算机101输入命令 和信息。其他输入设备(未示出)可包括麦克风、游戏杆、游戏手柄、 圆盘式卫星电视天线以及扫描仪等。这些和其他输入设备常常通过结 合到系统总线202的用户输入接口219与处理单元201连接，但是也 可以通过其他接口和总线结构，诸如并行端口或通用串行总线(USB) 与处理单元201连接。图形接口223也可被连接到系统总线202。一 个或多个图形处理单元(GPU)224可与图形接口223通信。监视器233 或其他类型的显示设备也可通过接口诸如视频接口226连接到系统总 线202，从而与视频内存储器225通信。除了监视器233以外，计算 机还可包括可通过输出外围设备接口231连接的其他外围输出设备， 诸如打印机232。

计算机101可利用到一个或多个诸如远程计算机228的远程计算 机的逻辑连接，在网络或分布式环境中工作。远程计算机228可以是 个人计算机、服务器、路由器、网络PC、对等设备或其他公共网络节 点，并且典型地包括上文所述的相对于计算机101的多个或所有元件， 尽管在图2中仅举例说明了内存储器存储器设备229。图2中描述的 逻辑连接包括局域网(LAN)234和广域网(WAN)235，但是还可包括 其他网络/总线。

当用在LAN连网环境中时，计算机101通过网络接口或适配器227 连接到LAN 234。当用在WAN连网环境中时，计算机101典型地包括 调制解调器221或用来在诸如因特网等WAN 235上建立通信的其他装 置。调制解调器221可以是内部的或是外部的，可通过用户输入接口 219或其他适当的机制连接到系统总线202。在网络环境中，所描述的 计算机101相关的程序模块或其部分可以保存在远程内存储器存储设 备中。作为例子，但不是限制，图2举例说明远程应用程序230驻留 在内存储器设备229上。应理解的是所示网络连接是示例性的，可使 用在计算机之间建立通信链接的其他装置。

D.示例性NIM计算输入数据

本方法依赖于从电子医院信息系统收集的住院数据，这些数据包 括从实验室信息系统收集的实验室数据和从药学信息系统获得的药学 指示和药物配发数据。从一个或多个电子医院信息系统可获得医院患 者统计数字或入院-转院-出院数据。该数据可以平面文件或类似的存 储格式保存在轻量级到重量级的数据库中。利用安全的、HIPAA适应 性方法，可以从委托机构(client facility)持续不断地抽取数据。 这样的非标准数据可被整理并被映射成统一数据，以适合全面人群分 析。

作为例子，但不是限制，以下数据联合可用来形成住院数据：

1、关于每位患者入院、出院和转院(ADT)：

a)病历号

b)入院日期

c)事务办理/ADT日期

d)事务办理类型/事件(A，D，T，入院前(pre-admit)等)

e)进入场所(病房)——入院、转院

f)离开场所(病房)——转院、出院

g)地点(机构)标识符(如果适用)

2、关于医院内对患者所做的每个和全部微生物学以及微生物 学相关的检测：

a)机构名/标识符

b)患者病历号(MR#)

c)偶然接触的日期(例如，入院)

d)收集/产生样本时的患者场所

e)样本来源/类型(例如，痰、血、尿)

f)收集样本日期

g)试验标识/名称(例如，标识和易感性、真菌培养物、病 毒组、艰难梭菌毒素)

h)分离株描述(即，微生物名或微生物存在的证据的描述)

i)试验方法(例如，MIC、ETEST、Kirby-Bauer、EIA)

j)抗生素(如果适用，可能的话，每生物体施用的抗生素 >1)

k)所说明的结果(如果适用，例如，对每种抗菌剂的抗性 (R)、中间性(intermediate，I)、敏感性(S))

3、关于每位患者住院和所配抗菌剂：

a)病历号

b)入院日期

c)抗菌剂名称、剂量、给药途径

d)配发药物日期/时间

E.NIM计算

在此所公开的变量N、J、Y、K、X、Q、P、R和S的值可由本领域 的技术人员选择，该技术人员把这些变量看作是机构类型、患者类型、 诊断类型、感染类型、所用的抗菌剂类型以及由本领域的技术人员所 认可的其他变量。

如图3所示，NIM计算的第一步骤302是根据所接收的医院数据 301为每例患者住院计算非重复的医院分离株样本(SNDHI)数。

“分离株”是在样本(送交的用于实验室分析的患者体液或组织) 的实验室分析中所识别的微生物(细菌、病毒、真菌、酵母、寄生生 物、原生动物)或微生物存在的证据(例如，DNA、血清学、组织学、 显微镜检查)。样本可产生零个或多个分离株。

SNDHI计算302的第一步骤302a是删除重复的分离株。该步骤通 过将在N(N≥0)天时间内从同一患者所获得的同一微生物的第一分离 株分开来完成，N可从例如1-150天或25-50天中选择(N可以是30 天)，N不局限于当次入院的范围。对于在第一分离株的N(N≥0)天内 从同一患者所获得的同一微生物的每一额外分离株，使用少于J(J≥ 0)种抗菌药物检测，J可从例如1-20或1-10中选择(J可以是3)， 如果该额外分离株被检测出对抗一种或多种抗菌药物，并解释了该额 外分离株与第一分离株不同的抗菌剂敏感性结果，那么该额外分离株 为重复的分离株。对于在第一分离株的N(N≥0)天内所获得的同一 微生物(例如，基于任何指示物或微生物的指示物)的每一额外分离 株，如果该额外分离株被检测为不对抗抗菌药物，那么该额外分离株 是重复的分离株。

SNDHI计算的第二步骤302b是删除与样本污染、监测、以及未被 感染的临床状态相关的分离株。作为例子，但不是限制，删除的分离 株可包括：

1)来自呼吸样本的凝固酶阴性葡萄球菌、绿色链球菌群、念珠菌 属种；

2)来自上呼吸样本的曲霉种；

3)仅从肉汤培养基或实验室液体培养基中分离的凝固酶阴性葡萄 球菌属种、芽胞杆菌属种、棒状菌属种和diptheroid；

4)其微生物种未被命名的分离株(例如，酵母、混合菌群)；

5)从褥疮样本所获得的分离株；

6)从可得到大于Y(Y>1)个分离株的样本中获得的分离株，Y可 从例如1-20或1-10中选择(Y可为2)；

7)来自监测样本的分离株，所述监测样本即健康护理专家认为样 本源无感染时所收集的样本。

8)来自血流导管尖，还不能从血培养物获得的分离株；

9)来自环境样本的分离株；

10)来自妇科学样本的分离株，外科伤口样本除外；

11)来自皮肤病学样本的分离株；以及

12)产量低于10,000菌落/立方厘米尿的尿分离株。

SNDHI计算的第三步骤302c是识别医院分离株。“医院分离株” 可以是在患者住院期间或出院后从患者处收集的样本所获得的分离 株。“医院分离株”可以是在患者住院后连续X天/小时内从患者处收 集的样本所获得的分离株，其中X>0并且住院第0天为入院当天。“医 院分离株”还可以是从在样本收集前在K(K≥0)天/小时内已经住院 一次或多次的患者处收集的样本所获得的分离株。X可从例如1-20小 时或天或1-10小时或天中选择。例如，X可为2。K可从例如1-50或 1-20天/小时中选择。例如，K可为14天。在这个意义上，所识别的 每个“医院分离株”是一个SNDHI，并且每个SNDHI被给出得到该医 院分离株样本的收集日期。

SNDHI计算的第四步骤302d可计算所计算的SNDHI的总数。

NIM计算的第二步骤303是为每例患者住院的抗生素使用标准 (AUC)指标。

AUC计算包括两个步骤：

步骤1.在步骤303a识别在住院过程中的配发抗菌剂事件。

步骤2.如果在住院天数Q≥R(R>0)时第一次配发抗生素，并且 在下述时间配发至少一种其它抗生素：a)接下来的S(S>0)天的每 天或b)出院日或c)死亡日，那么在步骤303b为住院分配一个AUC 指标并且给它记日期Q。R可从例如1-20或1-10中选择，而S可从例 如2-20或2-10连续的天数中选择。R可为住院第3天，而S可为3。

NIM计算的最后步骤304通过下面公式中的之一为每次入院计算 NIM数，公式为：

1)NIM＝SNDHI

2)NIM＝AUC

所选择的NIM计算公式可由本领域的技术人员选择，该技术人员 把这些变量看作是机构类型、患者类型、诊断类型、感染类型、所用 的抗菌剂类型以及由本领域的技术人员所认可的其他变量。公式选择 可取决于SNDHI和AUC的初步评价，并且公式选择可被改变，这样用 于NIM计算的一个公式的选择可取决于另一个公式的评价。例如，公 式2：NIM＝AUC的选择可任选地取决于公式1：NIM＝SNDHI的初步评价 和公式1的某一结果(例如0)。同样地，公式1：NIM＝SNDHI的选择 可任选地取决于公式2：NIM＝AUC的初步评价和某一结果(例如>0)， 并且SNDHI在P天/小时内出现AUC。

然后最终的NIM结果可被用于医院质量基准衡量(即NIM/总的医 院入院数)，并且还可被用来帮助医院完成给管理机构的医院获得性 感染报告。最终的NIM结果也可被用作客观的度量标准，基于该标准 可比较许多医院间的相关行为表现，以及客观度量机构内随时间的改 善或其它方面。NIM结果可被用作财政效率的度量标准。NIM结果可使 医院预测与医院获得性感染相关的住院时间和所涉及的费用。通过识 别可矫正的引起感染的过程损害，以及当这些损害出现时使医院工作 人员把注意力集中到质量问题上来，从而使NIM结果可用来减少医院 获得性感染的数量。

除以某医院的入院数而得到的给定时间段(例如一年)内的该医 院的总入院NIM率与其他医院同样的NIM率比较，以便提供多家机构 医院内感染全院发病率的客观性基准衡量的度量标准。

将具有一种或多种NIM的患者的获益/损失与没有NIM的患者的获 益/损失进行比较，以估量医院获得性感染的财政影响。各种型式的 NIM可被用来指示在将来可能会引起医院内感染的患者护理过程损害。

F.实施例

给出下述实施例，以便向本领域的普通技术人员提供在此所请求 保护的方法是怎样实现和如何对该方法评估的完整公开和描述，而这 些实施例纯粹是示例性的并没有打算限制本公开内容。对于数字(例 如，量、温度等)，已经做了很多努力确保其精确，但是应该考虑到 一些错误和误差。除非以其他方式指出，份数为重量份数，温度为℃ 或为环境温度，以及压强为大气压或接近大气压。

1.实施例1——SNDHI计算

利用以下标准：(i)对于重复的分离株，在N天时间期间(其 中N＝30)，把从同一患者所获得的同一生物体的第一分离株分开，和 (ii)对于“医院分离株”，仅考虑在患者住院后连续X天/小时内从 患者处收集的样本所获得的分离株，其中X＝3天，并且住院第0天为 入院当天，此处是SNDHI计算的一些例子：

SNDHI计算例A：

第0天——阳性尿——大肠杆菌

第1天——无培养物

第2天——无培养物

第3天——阳性血——MSSA

第4天——阳性血——MSSA

第5天——无培养物

结果：1 SNDHI

SNDHI计算例B：

第0天——无培养物

第1天——无培养物

第2天——无培养物

第10天——阳性血——凝固酶阴性葡萄球菌

第14天——阳性呼吸样本——克雷白氏杆菌属和假单孢菌 属(Pseudom)

结果：2 SNDHI

SNDHI计算例C：

第0天——阳性鼻——流行性感冒

第1天——无培养物

第2天——无培养物

第8天——阳性血——MRSA

第9天——阳性呼吸样本——MRSA

第11天——阳性呼吸样本——克雷白氏杆菌属

结果：2 SNDHI

2.实施例2——AUC计算

利用以下标准：如果在住院第N天当天或在住院第N天后开始施 用抗菌剂(其中N＝3天)，并且给予a)至少连续4天或b)一直到 出院或c)到死亡，那么向该例住院分配一个AUC指标，接下来是AUC 计算的例子：

AUC例A：

第0天到第4天：给予阿奇霉素

第4天：患者出院

结果：0 AUC

AUC例B：

第0天到第4天：给予开为处方的阿奇霉素Zithromyacin

第10天：给予左氧氟沙星

第14天：患者出院

结果：0 AUC

AUC例C：

第8天到第11天：给予亚胺培南

第11天：患者死亡

结果：1AUC

AUC例D：

第8天到第15天：给予万古霉素

第40天到第45天：给予亚胺培南

第50天：患者出院

结果：1 AUC

3.实施例3——NIM计算

NIM例A：(利用NIM公式1)

SNDHI数＝2

AUC数＝0

结果＝2NIM

NIM例B：(利用NIM公式1)

SNDHI数＝3

AUC数＝1

结果＝3NIM

NIM例C：(利用NIM公式2)

SNDHI数＝2

AUC数＝1

结果＝1NIM

NIM例D：(利用NIM公式2)

SNDHI数＝0

AUC数＝1

结果＝1NIM

NIM例E：(利用NIM公式1或2)

SNDHI数＝0

AUC数＝0

结果＝0NIM

4.实施例4

埃文斯顿西北医疗保健(ENH)是含三个医院的大学附属系统，该 系统由两家社区医院和一家三级转介医院(tertiary-care referral hospital)组成，每年总共有超过41,000住院患者入院。通过电子医 疗记录的全面审查和NIM分析，为提供入院30天内出现医院内感染 (NI)的情况，评估从2003年12月1日到3日往ENH入院的连续入 院例(n＝507)和从2004年4月26日到29日往ENH入院的连续入院 例(n＝400)。特别选择这两个时间段以描述日历年的不同时期。

根据所公布的CDC标准来定义医院内感染。将入住重症监护病房 (ICU)第三天或入住ICU三天后或离开ICU的3天内出现的NI定义 为与ICU相关的NI。由于在医院内感染控制效果的研究(SENIC)中， 已将有一种或多种NI的入院百分比为感染百分比定义，因而将NI总 数除以入院总数后再乘以100定义为感染率(Haley et al.，The SENIC Project.Study on the efficacy of nosocomial infection control， 1980)。

所有医疗记录均可提供电子形式记录。对于NIM分析，在日预期 基础上从ENH实验室信息系统电子化地收集所有最终阳性的临床微生 物学和与传染性疾病相关的血清学和分子试验结果。另外，每两小时 电子化收集入院患者统计数字，以使得能够确定整个医院系统内的患 者活动。

NIM被定义为有非重复的医院分离株的患者样本，其中样本可以 是从单个来源(例如，血、尿、痰、伤口)所获得的物质的集合。非 重复的分离株可以是从在前30天内的患者的任意样本直接或间接确 定的第一微生物。非重复的分离株可以是从在住院第3天或住院3天 后或在出院前14天(外科伤口样本为30天)内所收集的样本处获得 的非重复的分离株。如果同一微生物的两个分离株是从各自的30天内 所收集的样本处获得的，并且两者都被检测出对抗抗菌剂，那么对于 多于两种的抗菌剂，后一样本的分离株所说明的敏感性结果不同于前 一样本的分离株的敏感性结果时，后一样本的分离株可以是非重复分 离株。否则，后一样本的分离株可以是重复的分离株。在识别非重复 的分离株之前，将可能与样本污染和其他非被感染的临床状态相关的 结果排除在外。

由研究人员相互独立地完成医疗记录的审查和NIM分析，这些研 究人员的研究结果在识别出所有可能的NI前保持不公开。两种方法间 若取得一致就认为是最终结果。因此，医疗记录的审查和NIM分析两 种方法均识别的可能的NI被认为是确定的NI。同样的，没有医疗记 录的审查和NIM分析所识别的可能NI的入院被认为是NI阴性。由两 位传染性疾病(ID)医师来审查有矛盾的病例，他们的一致决定被认 为是最终结果。在NNIS标准的评价上有专家图表审查为有矛盾的可能 的NI的先例，并且有经验的流行病学家-医师的NI鉴明是将SENIC图 表审查的NI识别方法进行比较的参考标准。由一位ID医师和两位有 临床微生物学研究专业技能的医疗技术人员来执行医疗记录的审查。 另一位ID医师提供指导和监督并参与不一致问题的解决。每例所研究 的入院有0个、1个、或多个NIM，并且有0个、1个、或多个NI。

在第一组入院例的审查期间，每例入院的电子医疗记录的全面审 查次数被记录。涉及该研究的所有行为由ENH机构审查委员会所批准。

全面医疗记录审查识别出40例入院中的45例可能的NI(感染百 分比(IP)＝4.4％，感染率(IR)＝5.0)。NIM分析识别出47例入院 中的60例可能的NI(IP＝5.2％，IR＝6.6)，以及在截至入院30天后 有6例可能的NI。由两种策略所识别的所有可能的NI的比较产生25 例不一致。经过不一致分辨后，识别出44例入院中的49例确定的NI (IP＝4.9％，IR＝5.4)。医疗记录审查的灵敏度和特异性分别是0.92 和1.0。NIM分析的灵敏度和特异性分别是0.86和0.984。

NIM分析从142例带有ICU部分的入院中识别出13例可能的与ICU 有关的NI，而医疗记录审查识别出11例可能的与ICU有关的NI。不 一致的分辨证实了由医疗记录审查(灵敏度1.0，特异性1.0)所识别 的所有11例可能的NI(1例血流感染，4例肺炎，6例尿道感染)， 并证实了由NIM分析(灵敏度1.0，特异性0.986)所识别的13例可 能的NI中的11例。

医院感染控制的目标预期监测现在成为美国绝大多数医院的实践 标准，在两个研究周期中总共检测出6位患者中的6例NI。

NIM分析没有检测出7例确定的NI(4例伤口感染，1例肺炎，1 例与艰难梭菌有关的腹泻，1例子宫内膜炎)。这些病例中的6例没 有确证的微生物学数据。6例中的4例来自于未培养的外科伤口感染 (2例剖腹产术部分分娩伤口，1例乳腺活组织检查伤口，以及1例术 后腹部伤口)。另外1例与艰难梭菌有关的腹泻没有检测出，是由于 实验室信息系统报告错误，而还有1例菌血症通过专家审查不能分辨。 两者不在分析范围之内。NIM分析在4例入院中正确地检测出由医疗 记录审查原先遗漏的4例NI(1例与艰难梭菌有关的腹泻，1例血流 感染，1例肺炎，1例尿道感染)。NIM分析还识别出了14例可能的 NI，这些可能的NI根据不一致分辨不是NI。

电子医疗记录的人工审查需要平均每例入院17分钟，或者约每年 每10,000例入院需要约1.5个熟练的专职雇员。NIM分析需要约每周 约10分钟人员时间以维护和有效试验正在进行中的数据传送机制，或 者每10,000例入院需要约2小时。

G.参考文献

1.Garner JS，et al.CDC definitions for nosocomial infections.In：Olmsted RN，ed.：APIC Infection Control and Applied Epidemiology：Principles and Practice.St.Louis：Mosby； 1996：pp.A-1--A-20.

2.Gavin PJ，et al.Comparison of′Whole House′Versus Routine Targeted Surveillance for Detection of Nosocomial Infection.SHEA 2004.

3.National Nosocomial Infections Surveillance(NNIS) System Report，Data Summary from January 1990-May 1999，Issued June 1999.Am J Infect Control 1999；27：520-32.

4.Emori，et al.Accuracy of reporting nosocomial infections in intensive care unit patients to the national nosocomial infections surveillance system：a pilot study.Infect Control Hosp Epidemiol 1998；19：308-316.

5.Haley RW，Quade D，Freeman HE，Bennett JV.The SENIC Project.Study on the efficacy of nosocomial infection control (SENIC Project).Summary of study design.Am J Epidemiol.May 1980；111(5)：472-485.