神经网络模型建立及在医院感染病例预警中应用

目的为解决医院感染病例"上报难"问题,初步建立神经网络模型在医院感染病例预警中的应用。方法通过神经网络与决策树分类器相结合,2017年3月1—31日通过对某三甲医院特定时间内抽取的4 911例感染病例的信息进行分析,得到一个由训练过后神经网络生成的规则算法,再由该方法对另一个时段内患者信息进行预测,并将预测结果与实际结果进行对比,以寻求一种针对医院感染信息系统最佳的数据分析核心算法。结果在模型的拟合程度上,classification tree模型优于neural network模型,同时2者大大优于logistics模型;在预测结果的精准度上,classification tree模型亦优于logistics模型;将coarsetree和neuralnet模型的结果进行交叉互补时,可明显减少假阴性病例数。结论神经网络与决策树分类器相结合对结果预测的精准性远远高于传统的logistic模型。

医院感染病例预警系统的综合评价

目的综合评价医院感染实时监控软件(简称院感系统)的病例预警系统。方法根据2019年4-12月常州市肿瘤医院的医院感染现况和院感系统同期产生的预警数据,采用受试者工作特征曲线(ROC)评价院感病例预警系统的诊断效能;采用灵敏度、院感病例例次数阳性预测值和误报率一系列指标评价预警系统的漏报率和准确性。结果医院共出院19 099例病例,医院感染161例,165例次;预警系统抓取预警病例1 528例和预警条目2 132条,其中确认为医院感染的病例数和病例例次数分别为144例和147例次,错误预警1 796条,ROC曲线下面积为0.911,95%CI为(0.883~0.938),预警灵敏度为89.09%,医院感染病例例次数阳性预测值为9.62%,误报率为84.24%。结论目前预警系统的诊断效能和灵敏度在全院层面较高,提高了院感病例监测的效率,但是该预警系统的准确性总体较低,灵敏度在不同科室、不同感染部位差别很大。

中国“不明原因肺炎”预警病例现状及其临床研究

目的了解我国"不明原因肺炎(PUO)"预警病例的现状和临床特征,为其病例定义等的改进工作提供一定的参考依据。方法在2个项目省选择省级、地市级和县级医院各1所,对其2008年4月1日—2009年3月31日期间"社区获得性肺炎"住院患者的临床资料进行筛选及分析。结果共调查1 506份"社区获得性肺炎"患者病历,其中442例(29.35%)患者符合现有"PUO"的病例定义。此442例患者发病多在冬季(32.35%);男性占60.63%,≤14岁患者占57.24%;临床主要表现为急性起病,发热伴咳嗽、咳痰,预后良好(治愈率>95%);未引发重大公共卫生事件。结论 "社区获得性肺炎"住院患者中符合现有"PUO"定义的预警病例占相当比例,但临床经过良好。建议对临床症状、体征或影像学支持肺炎诊断的患者积极进行流行病学史的询问,以及时且较为特异地发现"PUO"预警病例。

甘肃省人间禽流感早期预警病例的发现及防制对策

目的掌握甘肃省禽鸟类动物养殖情况,掌握禽流感职业高暴露人员及医务人员禽流感相关知识掌握情况,掌握全省流感、人禽流感流行病学及病原学特性,从而为制定全省人禽流感预警病例早期发现及防制对策提供依据。方法设计调查问卷,以县为单位收集禽鸟类动物养殖情况,以市(州)为单位各市(州)调查50名以上高暴露人群及50名以上的医务人员。建立固定监测点及流动监测点进行流感、人禽流感流行病学及病原学监测。结果采集流感样病人咽拭子标本424株,分离出流感病毒80株,阳性率为18!87%,其中甲3型为62株、乙型为18株,未分离到甲1型流感病毒及其他型流感病毒。在高致病性禽流感发生地区,对63名家禽暴露人员进行H5亚型双份血清检测,结果均为阴性。结论本项目实施期间,虽然未发现人禽流感预警病例,但对今后制定人禽流感预警病例早期发现及防制对策提供了宝贵经验。

六西格玛管理法对提高医生院感预警病例处理及时率的效果研究

目的探讨六西格玛管理法对提高临床医生院感预警病例处理及时率的应用效果。方法选取宿迁市第一人民医院2020年4月的404份院感预警病例为改进前组,再选取2020年7月使用六西格玛管理预警病例后的493份院感预警病例为改进后组,比较改进前后医生预警病例处理及时率和对杏林系统的满意度。结果改进后医生院感预警病例处理及时率为87.63%,明显高于改进前的55.19%;且改进后医生对杏林系统满意度为95.08%,明显高于改进前的72.67%(P<0.001)。结论六西格玛式干预在提高临床医生预警病例处理及时率方面效果显著,并显著提升了临床医生对杏林系统的满意度,值得推广。

广州市传染性非典型肺炎预警监测试点的评价

目的描述广州市传染性非典型肺炎早期预警监测试点的运作情况,探索并评价监测方案的敏感性和可行性。方法收集两间试点医院的监测数据并运用SPSS进行描述性统计分析,主要包括区间估计、相关分析和wilcoxon非参数检验。结果两个试点在监测期间(2003年12月至2004年1月)的发热呼吸道病例数占监测科室病例总数比例的95%容许区间(单侧)分别为(0,1.36%)和(0,0.51%),发热肺炎病例数占监测科室病例总数比例的95%容许区间(单侧)分别为(0,0.42%)和(0,0.28%);预警病例数占发热肺炎病例的12.98%,占监测科室门诊病例总数的0.20‰;预警病例从发病到隔离治疗间隔时间平均为4.8 d。发热呼吸道病例主要就诊于监测试点医院的发热门诊和内科急诊。结论以科学选择的预警监测点为基础来建立的高度敏感预警监测系统对早期控制传染性非典型肺炎的传播和蔓延有重要作用,但应与其他监测系统资源的进行整合,既可以降低系统运行成本,又能提高系统的敏感性和特异性。

基于医院感染实时监控系统降低医院感染漏报率的专项管理

目的探讨基于医院感染实时监控系统降低医院感染漏报率的专项管理方法及效果。方法基于医院感染实时监控系统对医院感染漏报率实施测评、要因分析、流程改进和质量控制的专项管理。结果实施专项管理后,医院感染预警病例24h处置率显著上升,医院感染漏报率显著下降(均P<0.01)。结论实施基于医院感染实时监控系统降低医院感染漏报率的专项管理,能有效提高医院感染预警病例24h处置率,降低医院感染漏报率,提高医院感染控制效率。

PSBH项目对提高住院医生院感预警病例处理正确率的效果

目的探讨"解决问题、促进健康(PSBH)项目"对提高住院医生院感预警病例处理正确率的应用效果。方法运用PSBH思维模式,形成问题解决方案,对3科17名住院医生进行多层次、多形式的处理院感预警病例的培训。结果通过为期4个月的培训与考核后,17名住院医生院感预警病例处理理论考核平均成绩从75.6分提高到100.0分,实践操作考核正确率从31.8%(23/74)提高到到100.0%(62/62)。结论运用PSBH思维模式,对住院医生院感预警病例处理进行正确干预,能显著提高医生院感预警病例处理的正确率。

院内感染预测模型的应用探讨

2003年非典之后,医院感染及其管理等相关概念正式引入我国[1],由于我国整体的感染控制工作起步较晚,基础相对薄弱,虽然在法律法规硬性要求下整体体系框架建设较快,但从业人员整体素质、实质能力、专业程度及文化程度相对于已经成熟的医护体系均显羸弱。简洁明晰的辅助工具的运用,不但能够弥补医院感染管理人员专业素质的不足.