2018—2022年贵州省医院感染监测过程类质控指标调查与趋势

目的了解贵州省医院感染监测近5年的基本情况和特征,分析掌握全省医院感染的变化趋势,为进一步完善全省的医院感染防控措施提供依据。方法通过过程类区域数据监测平台对2018年-2022年参与上报到该平台上的医院感染相关指标,包括:医院感染发病例次率、Ⅰ类切口手术部位感染率、呼吸机相关肺炎发病率、导尿管相关泌尿系感染发病率以及血管内导管相关血流感染发病率进行统计和分析。结果2018年-2022年共监测住院患者3537328例,发生医院感染30854例次,医院感染例次率为0.87%,全省医院感染发病例次率范围为0.72%~1.14%;Ⅰ类切口手术部位感染率为0.17%,范围为0.13%~0.25%;呼吸机相关肺炎发病率为1.524‰,范围为1.052‰~3.748‰;导尿管相关泌尿系感染发病率为0.669‰,范围为0.520‰~1.255‰;血管内导管相关血流感染发病率为0.094‰,范围为0.059‰~0.122‰,除血管内导管相关血流感染发病率近5年未表现明显的变化趋势,其余指标均表现为下降趋势(P<0.05)。结论全省医院感染发生情况总体呈现下降趋势,今后除了加强个性化和精细化的院感管理外,应注意对监测数据的核实和验证。

大运营管理评价

以专业能力和满意度考核职能部门,以结果类和过程类指标考核业务部门。大运营模式下的工程管理作为一种新型的管理模式,以市场化视角,聚焦工程管理中的痛点、难点,有效解决了诸多管理难题。本文针对大运营模式下的工程建设项目协同管理展开分析,总结大运营管理的发展历程,结合从业经验进行理论分析,通过专业能力和满意度考核职能部门,通过结果类指标和过程类指标考核业务部门.

高校科技投入指标评价体系构建——以郑州市为例

科技投入是从事科技活动的重要基础,也是河南实现中部崛起的必要因素。关于评价科技投入效果的指标评价体系的建立,目前还不完善。鉴于此,本文以郑州市为例,构建了高校科技投入指标评价体系,将指标体系分为投入类、产出类、过程类、效果类四类指标。最后阐述本文的研究价值。

多维尺度综合信息监测模式下的医院感染早期预警系统设计与应用

医院感染可危害患者安全并增加疾病负担,医院感染暴发是医院感染危害性的集中体现,具有社会敏感性。医院感染监测预警是医院感染管理的核心内容之一,准确的医院感染早期预警技术能够体现感染防控的管理水平。本研究基于多维尺度综合信息监测模式,针对医院感染暴发设计开发了早期预警系统,并于2023年3月开始上线运行。该系统可从医院的各类业务系统中抓取医院感染相关的过程类指标数据,并存储至医院感染数据中心库;在多维尺度模式下,监测对象的各类过程指标将会被按照预设的指标维度和统计尺度进行分层统计,从而生成若干亚组的时间序列数据;系统后台每周按照预警规则对所有维度和尺度的亚组监测数据集进行分析,并向管理者推送预警信号。管理者可通过数据核查、病例核查和流行病学核查方式核实预警信号,一旦确认感染暴发可尽快实施干预措施。在实证应用中,该系统在2023年8月7日对12个科室发出医院感染聚集性事件预警,而医院感染病例监测系统中最终报告有54例医院感染病例,分布于13个科室,其中6个科室存在医院感染聚集情况(病例数均超过3例),并且这6个科室均接收到了多维尺度综合信息监测系统的预警。因此,该系统预警的阳性预测值为50.0%,预警灵敏度为100.0%,且预警时间比病例监测预警平均提早5.3 d。多维尺度综合信息监测模式下的早期预警可改变医院感染暴发预警管理的被动状态,且在隐性暴发的早期预警方面具有优势,可为提升医院感染管理水平提供支持。