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  中国感染控制杂志  2023, Vol. 22 Issue (11): 1312-1318   DOI: 10.12138/j.issn.1671-9638.20234298
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基金项目

贵州省科技厅科学技术基金项目(黔科合支撑[2021]一般031);"感动中国"医疗机构感染预防与控制科研项目(GY2023052)

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姚尧, 查筑红, 李家丽, 等. 基于AHP-风险矩阵构建手术后肺炎风险评估模型研究[J]. 中国感染控制杂志, 2023, 22(11): 1312-1318. DOI: 10.12138/j.issn.1671-9638.20234298.
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YAO Yao, ZHA Zhu-hong, LI Jia-li, et al. Risk assessment system of postoperative pneumonia based on AHP and risk matrix[J]. Chin J Infect Control, 2023, 22(11): 1312-1318. DOI: 10.12138/j.issn.1671-9638.20234298.
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作者简介

姚尧(1993-),女(汉族),贵州省遵义市人,主管技师,主要从事医院感染管理研究

通信作者

查筑红  E-mail: 794787045@qq.com

文章历史

收稿日期:2023-04-03
基于AHP-风险矩阵构建手术后肺炎风险评估模型研究
姚尧 , 查筑红 , 李家丽 , 陈敏 , 杨曦     
贵州医科大学附属医院医院感染管理科,贵州 贵阳 550001
摘要目的 构建外科科室手术后肺炎风险评估定量指标体系,基于定量指标体系构建群体手术后肺炎风险评估模型。方法 通过文献研究法初拟手术后肺炎发生后果严重程度定量评价指标体系,筛选和邀请国内15名医院感染、临床和护理专家,采用德尔菲法进行咨询,采取界值法进行指标筛选,层次分析法确定指标权重。基于风险矩阵构建群体手术后肺炎风险评估模型。结果 两轮咨询专家积极系数为93.33%和100%,权威系数为0.842和0.891,协调系数为0.370和0.425。手术后肺炎发生后果严重程度指标体系包括机械通气时间延长、手术后肺炎预后、住院时间延长、医疗费用增加、呼吸机依赖、手术后肺炎病死率、手术后肺炎增加ICU接诊量。利用手术后肺炎发病率和发生后果严重程度指标体系构建风险矩阵。结论 基于层次分析法和风险矩阵构建群体手术后肺炎风险评估模型,为实现医院感染风险定量化评估提供客观评价依据。
关键词手术后肺炎    德尔菲法    层次分析法    风险矩阵    指标体系    
Risk assessment system of postoperative pneumonia based on AHP and risk matrix
YAO Yao , ZHA Zhu-hong , LI Jia-li , CHEN Min , YANG Xi     
Department of Healthcare-associated Infection Management, The Affiliated Hospital of Guizhou Medical University, Guiyang 550001, China
Abstract: Objective To establish a quantitative index system for risk assessment of postoperative pneumonia in surgical wards, and construct a risk assessment model of postoperative pneumonia based on quantitative index system. Methods The quantitative assessment index system for the severity of postoperative pneumonia was initia-lly developed through literature research. Fifteen domestic experts in the fields of healthcare-associated infection, clinics and nursing were selected and invited for consultation by the Delphi method. Indexes were screened with threshold method. Weight of indexes was determined through analytic hierarchy process. A risk assessment model for postoperative pneumonia was constructed based on risk matrix. Results The positive coefficients of experts in two rounds of consultation were 93.33% and 100%, the authority coefficients were 0.842 and 0.891, and the coordination coefficients were 0.370 and 0.425. The index system for the severity of the consequences of postoperative pneumonia included prolongation of mechanical ventilation, prognosis of postoperative pneumonia, prolonged hospital stay, increased medical expenses, ventilator dependence, mortality of postoperative pneumonia, and increased ICU visits due to postoperative pneumonia. The risk matrix was constructed using the index system of postoperative pneumonia incidence and severity of consequences. Conclusion The risk assessment model of postoperative pneumonia constructed based on the analytic hierarchy process and risk matrix provides an objective basis for the quantitative evaluation of the risk in healthcare-associated infection.
Key words: postoperative pneumonia    Delphi method    analytic hierarchy process    risk matrix    index system    

手术后肺炎(postoperative pneumonia, POP)是外科临床科室术后患者常发生的医院感染类型,研究报道POP占所有医院获得性肺炎的50%[1]。发生POP会产生严重后果,如患者住院费用增加及住院时间延长[2-4]。同时POP还会导致患者出现呼吸机依赖等并发症,影响患者预后,降低患者生命质量甚至导致患者死亡[5-7]。因此,针对POP开展医院感染风险评估,识别高风险环节和因素,基于高风险环节开展具有针对性的防控措施,成为重点部位医院感染风险评估和防控领域迫切需要解决的问题。风险等级(level of risk)是指单一风险或组合风险的大小,以后果和可能性的组合来表达[8]。构建一套科学实用的POP后果严重程度评价指标体系,是开展POP风险评估的前提。定性评估方法会影响评估的客观性,采用定量评估方法可以消除这种偏差[9-10]。因此,构建风险后果严重程度的定量评价体系成为研究关键。目前已有基于风险矩阵开展医院感染管理风险评估的研究,通过构建多项定量指标评价体系,利用风险矩阵划分后果和可能性,最终确定风险等级[11]。本研究旨在建立POP发生后果严重程度定量指标体系,构建POP风险评估模型。从事后角度开展群体风险评估获取高风险群体,群体可以是某个科室(部门),也可以是某类手术后患者,为进一步从事前角度在高风险群体中开展个体风险评估提供客观参考,体现从事前和事后综合评价医疗机构感染防控的效果。

1 资料与方法 1.1 资料来源

根据文献研究法提取和初步拟定的定量指标体系制订两轮专家函询问卷《外科手术患者POP发生后果严重程度评价定量指标体系重要性咨询问卷》,内容包括3部分:(1)专家基本情况调查表,含性别、年龄、工作年限、职称、专业背景、最高学历、社会任职等。(2)POP风险评估定量指标体系咨询表,采用Likert 7级等距尺度计分评价每一个指标的重要性和可操作性,从1到7,评分越高,代表指标越重要[12]。同时设置栏目用于专家对指标提出增加、修改或删除意见。(3)基于层次分析法构建判断矩阵专家意见咨询表,采用Saaty 1-9标度法[13]。(4)专家权威程度调查表。

1.2 德尔菲(Delphi)专家咨询法 1.2.1 专家遴选

专家遴选标准:来自全国三级甲等医院的医院感染管理专家、外科科室主任、护士长或护理部主任;熟悉或参与过德尔菲法操作规则及流程;专家本人愿意参加本研究。共选取15名专家,进行2轮咨询。

1.2.2 专家咨询

第1轮咨询为开放式咨询,包括专家的基本信息,专家对指标判断的依据和熟悉度,对POP发生后果严重程度定量指标体系的候选指标进行初步判断。规定专家删除指标数不得超过总指标数的40%,否则咨询问卷无效。回收并整理第一轮专家咨询结果,将第1轮结果向专家反馈并进行第2轮咨询,对构建POP发生后果严重程度定量指标体系的候选指标纳入情况作出再次判断,对纳入指标进行层次分析判断矩阵提出意见。最终根据专家意见,进行初始指标的筛选和优化。

1.2.3 指标筛选和权重确定

通过计算专家积极系数、专家权威系数(Cr)、专家协调系数(W),分析专家咨询的可靠性程度。计算专家意见集中程度的相关指标,通过界值法进行指标筛选和优化。专家意见集中程度采用均值(Mj)、标准差(σj)、变异系数(Vj)、满分比(Kj)来表示;MjKj越大,指标重要性越高;σjVj代表指标评分意见的离散程度。基于专家咨询结果构建判断矩阵,采用层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)确定每一指标的权重,进行一致性检验。一致性是指判断思维的逻辑一致性。计算一致性指标CI(consistency index)、随机一致性指标RI(random index)和一致性比例CR(consistency ratio)。一般情况下,当CR < 0.1时,即认为矩阵具有满意的一致性,否则需要对判断矩阵进行调整。

1.3 质量控制

专家函询过程中保证专家之间不直接接触,以消除权威影响。2名工作人员采用Excel 2010对数据平行双录入,建立数据库。

1.4 统计分析

应用SPSS 22.0和SPSS AU 17.0对数据进行统计分析。P<0.05表明差异具有统计学意义。

2 结果 2.1 通过文献法筛选风险评估指标

回顾和总结近10年的相关文献,初拟9个评价定量指标,包括通气时间延长、呼吸机依赖发生率、住院时间延长、POP预后、POP病死率、增加重症监护病房(ICU)接诊量、再次住院率、增加患者医疗费用、非计划再次手术率,各指标具有推广性。

2.2 专家咨询结果 2.2.1 咨询专家的基本情况

共有14名专家完成两轮专家咨询,以女性为主,占71.43%;41~50岁专家11名,占78.57%;85.71%的专家工作年限在15年以上。见表 1

表 1 14名咨询专家基本情况 Table 1 Basic information of 14 consulting experts
2.2.2 专家积极系数、专家权威系数、专家意见协调程度

第一轮专家咨询发出问卷15份,回收14份,回收率93.33%;第二轮专家咨询发出问卷14份,回收14份,回收率100%。两轮专家咨询权威系数分别为0.842和0.891。第二轮协调系数高于第一轮,说明专家评价意见越趋于一致,协调系数应通过显著性检验,具有统计学意义(P<0.001)。见表 2

表 2 专家意见协调系数 Table 2 Coordination coefficients of expert opinions
2.2.3 专家意见集中程度

本研究中Kj是指对某一指标给出≥5分的咨询专家数占参与咨询专家总数的百分比。两轮专家咨询意见集中程度见表 3

表 3 指标重要性判断结果 Table 3 Judgment results of the index importance
2.3 指标构建结果

通过界值法进行指标筛选和确定[14],基于第一轮的指标筛选界值法结果删除指标8、9,增加指标10、11,第二轮删除指标10、11。见表 4

表 4 指标筛选界值表 Table 4 Threshold table of index screening
2.4 权重确定, 构造判断矩阵

根据第二轮专家咨询结果,对于回收的有效专家意见,构造判断矩阵,见表 5。对判断矩阵进行一致性检验,本研究7阶判断矩阵计算得出CI值为0.028,针对RI值查表为1.360,因此计算得到CR值为0.020(<0.1),说明判断矩阵满足一致性检验,计算所得权重具有一致性。计算求得的权重系数可以反映各指标的相对重要程度,见表 6,最大特征值为7.167,CI为0.028,RI为1.360,CR为0.020。

表 5 7阶判断矩阵 Table 5 Judgment matrix of seven order

表 6 指标体系权重系数 Table 6 Weight coefficients of index system
2.5 风险评估模型

参考已有基于风险矩阵的医院感染风险评估研究[11],发生可能性以POP发生率进行定量划分,POP后果严重程度利用POP发生后果严重程度定量指标体系进行定量划分,采取五分位数(20,40,60,80)划分等级赋值。后果严重程度为各项指标等级赋值之和,计算公式:后果严重程度=机械通气时间延长×0.069+呼吸机依赖× 0.078+住院时间延长×0.064+POP预后×0.163+ POP病死率×0.468+增加ICU接诊量×0.087+增加患者医疗费用×0.072。根据已有研究构建的风险矩阵,文字表示风险等级[15-16]。将风险发生可能性等级和后果等级代入风险矩阵中确定风险等级。

3 讨论

目前应用于医院感染管理的风险评估评价指标多为定性指标[17-19],缺乏一套科学的客观指标体系,尤其是定量指标体系。相较于定性评价指标,定量指标可以消除因主观因素带来的评价偏差。因此要开展POP风险评估研究,亟需建立一套科学、客观的POP后果严重程度定量评价指标。德尔菲法[20]在构建评价指标研究中具有广泛代表性和可靠性的优势,但该方法以专家主观意见作为判断依据,因此筛选专家至关重要,应选取与课题专业相关且有代表性的权威专家[21]。本研究严格遵循匿名发表意见原则,可以消除专家之间的权威影响。本研究基于POP后果产生的严重程度指标体系建立,咨询专家筛选严苛,专业涵盖医院感染、临床和护理,工作年限长,社会任职丰富,本研究两轮咨询权威系数均≥0.7,专家意见具有可靠性和代表性。第一轮和第二轮咨询问卷有效回收率为93.33%和100%,有效回收率超过70%说明专家积极性较高[22]。本研究第二轮专家咨询协调系数为0.425,一般认为肯德尔协调系数在0.4以上较好[23]。德尔菲法应用过程是让专家对单个指标的重要程度进行评价,并未开展指标之间的互相对比,因此本研究指标权重的确定引入层次分析法。层次分析法是一种定性和定量相结合、系统化、层次化的权重分析方法,最重要的是构建判断矩阵,让专家进行两两指标之间的重要性对比打分[24]。本研究基于专家意见构建判断矩阵,一致性系数CR值<0.1,反映权重确定结果的可靠性。本研究采用德尔菲法和层次分析法相结合,是构建评价指标体系的科学方法,广泛应用于医院感染管理评价工作中,且本研究还有一个优势,是在指标筛选中引入界值法,每项指标采用算术平均数、标准差、满分率和变异系数4个尺度判断是否入选[25]。规定专家咨询过程中指标删减率,在指标删除和修改过程中消除个别专家的主观因素。

通过文献研究法筛选指标,POP的后果主要体现在可能导致患者机械通气时间延长[26]。但患者呼吸机依赖发生率高, 会直接影响呼吸机撤除是否成功及患者预后[27]。有研究[2-4]发现POP患者的平均住院时间为8~33.34 d。Sabaté等[3]报道POP患者在ICU住院患者中占比达9.5%~90%。研究[2]发现POP患者病死率远高于未发生POP患者(10.7% VS 1.2%,P<0.001)。同时研究[7, 28]还表示POP会导致预后不良,POP患者的生存时间低于非POP患者。此外,POP还会增加患者非计划手术发生率[7]、术后ICU入住率[3, 29]和再住院率[30],极大加重患者的医疗费用支出[31-32]。外科手术患者POP增加的平均费用为23 768.7元,比术后患者其他医院感染类型增加的住院费用要高[32]

基于以上指标,有3名专家(2名外科临床专家和1名医院感染专家)提出删除POP非计划二次手术发生率,有1名重症医学护理专家提出删除POP患者再住院率,删除意见为在实际临床工作过程中,POP患者非计划二次手术和再次住院的原因往往不是因为呼吸道原因。在第一轮咨询意见界值法中,也同样剔除此两项指标。最终纳入指标的权重确定结果显示,病死率权重最高,考虑对外科患者POP后果最严重的因素依然是对生命健康的威胁。POP患者后果因素包括直接经济或间接经济损失、患者并发症、预后和医疗资源消耗,评价体系全面、科学。

本研究构建的POP风险评估模型,衡量风险发生可能性和后果严重程度的指标均为定量指标,可以消除因主观评价带来的偏差,指标具有推广性,可以适用于各级各类医疗机构。目前已有的医院感染管理风险评估研究,多以定性结合定量的评价方式[18, 25],因为不同医院之间评价专家的不同,会导致评价的结果具有差异,在借鉴性方面有所欠缺。2019年国家发布了医疗机构感染预防与控制基本制度(试行)[33],其中第四点为感控风险评估制度,制度中提及医院感染风险评估的种类包括病种感染风险评估、科室感染风险评估等,同时目前国内缺少针对病种开展科室医院感染风险评估的研究,多数以科室或部门为评估对象[34],评价科室之间医院感染风险等级。而本研究针对POP开展群体风险评估模型构建研究,为医疗机构开展特殊病种的群体风险评估定量分析研究提供借鉴,为精准化感控提供依据。但还未进行模型应用实证研究,下一步将进行量表转化、临床验证,进一步评价模型实用效果,构建更具体、适用于临床的模型。

利益冲突:所有作者均声明不存在利益冲突。

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