172 中华危重病急救医学 2017 年 2 月第 29 卷第 2 期 Chin Crit Care Med,February 2017,Vol.29,No.2 质量控制图在重症医学科医院感染质量控制中的应用实践 论著 ,, :, DOI

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1 72 中华危重病急救医学 207 年 2 月第 29 卷第 2 期 Chin Crit Care Med,February 207,Vol.29,No.2 质量控制图在重症医学科医院感染质量控制中的应用实践 论著 ,, :, @qq.com DOI :0.3760/cma.j.issn 摘要 目的运用质量控制图监控重症医学科 (ICU) 中感染发生情况, 探讨控制图在 ICU 医院感染 ( 院感 ) 管理中的应用价值 方法 20 年 0 月至 206 年 6 月贵州医科大学附属医院 ICU 每月对呼吸机相关性肺炎 (VAP) 中心静脉导管相关性血流感染 (CLABSI) 导尿管相关性泌尿道感染 (CAUTI), 即 三管 感染进行监测并记录, 应用 Excel 软件录入数据, 使用 SPSS 软件分析数据, 根据数据性质导出控制图以进行院感监控, 及时发现问题并采取措施 结果 20 年 0 月至 206 年 6 月每月新收患者 23~03 例 中位数 (39.00,55.50) 例, 每月新发 VAP 0~7 例 中位数 3.00(.00,4.00) 例,VAP 发生率为 0~22.58 例 / 千通气日 中位数 8.62(3.28,2.0) 例 / 千通气日 ; 每月新发 CLABSI 0~3 例 中位数 0.00(0.00,.00) 例,CLABSI 发生率为 0~4.82 例 / 千导管日 中位数 0.00(0.00,5.38) 例 / 千导管日 ; 每月新发 CAUTI 0~8 例 中位数.00(0.00, 2.00) 例,CAUTI 发生率为 0~4.06 例 / 千导管日 中位数 3.02(0.00,5.86) 例 / 千导管日 连续监测每月 三管 感染发生率各 57 个数据点, 有部分数据点落在警戒限外, 其中仅有 个 CAUTI 感染率数据点落在控制限外, 其他数据点均落在控制限内, 且无异常排列, 三者均处在受控状态 根据控制图可以科学直观地分析院感发生情况, 并及时就存在的问题进行讨论, 制定整改方案, 将 三管 感染控制在受控状态 结论控制图具有操作简便 结果直观 发现问题及时的特点, 可作为 ICU 院感的日常监控, 值得推广 关键词 质量控制图 ; p 图 ; 重症医学科 ; 医院感染基金项目 : 贵州省科技攻关项目 ( 黔科合 SY[200]3079 号 ); 贵州省高层次人才科研项目 (TZJF-20-25); 国家临床重点专科建设项目 (20-70); 贵州省临床重点学科建设项目 (20-52) Application of quality control chart in quality control for nosocomial infection in intensive care unit Cheng Yumei, Liu Yuanyi, Wang Difen Department of Critical Care Medicine, the Affiliated Hospital of Guizhou Medical University, Critical Care Medical Quality Control Center of Guizhou Province, Guiyang , Guizhou, China Corresponding author: Wang Difen, @qq.com Abstract Objective To explore the application value of control chart in the management of nosocomial infection in intensive care unit (ICU) by using quality control chart to monitor the infections in ICU. Methods From October 20 to June 206, ventilator-associated pneumonia (VAP), central line-associated bloodstream infection (CLABSI) and catheter-associated urinary tract infection (CAUTI), namely the three catheters, occurred in ICU of the Affiliated Hospital of Guizhou Medical University were monitored and recorded monthly, then the data was imput into the Excel, and the data was analyzed using SPSS. According to the properties of the data, control chart was derived for monitoring nosocomial infections, finding out problems and for taking actions on time. Results From October 20 to June 206, the numbers of new patients in ICU were cases per month and the median was (39.00, 55.50) cases per month. The numbers of new VAP patients were 0-7 cases per month which median was 3.00 (.00, 4.00) cases per month and the VAP rates were cases per 000 ventilation-days which median was 8.62 (3.28, 2.0) cases per 000 ventilation-days. The numbers of new CLABSI patients were 0-3 cases per month which median was 0.00 (0.00,.00) cases per month and the CLABSI rates were cases per 000 catheter-days which median was 0.00 (0.00, 5.38) cases per 000 catheter-days. The numbers of new CAUTI patients were 0-8 cases per month which median was.00 (0.00, 2.00) cases per month and the CAUTI rates were cases per 000 catheter-days which median was 3.02 (0.00, 5.86) cases per 000 catheter-days. 57 points of the three catheter-associated infections incidences were continuously monitored monthly, in which some data points overstepped the warning limit, only CAUTI infection incidence overstepped the control limit, the other monthly three catheter-associated infections incidences were in the control range and had no abnormal arrangement occurred, so all of them were in a controlled state. By using the control chart, the situation of nosocomial infections were analyzed scientifically and intuitively, the existing problems were discussed in time, the improvement programs were made, and the three catheter-associated infections were in a controlled state. Conclusion Control chart has the characteristics of simple operation, intuitive results, and finding problems on time, so it can be used in daily monitoring of nosocomial infection and is worthy of generalization.

2 中华危重病急救医学 207 年 2 月第 29 卷第 2 期 Chin Crit Care Med,February 207,Vol.29,No.2 73 Key words Quality control chart; p chart; Intensive care unit; Nosocomial infection Fund program: Key Technologies Research and Development Program of Guizhou Province (SY [200]3079); Research Fund for Distinguished talents of Guizhou Province (TZJF-20-25); National Key Clinical Specialist Construction Program (20-70); Key Clinical Programs of Guizhou Province (20-52) 控制图 (control chart) 是及时发现和预报生产过程中质量状况是否发生异常波动的有效方法 [], 具有直观 快捷 及时 操作简单等特点, 利用图中信息, 可把过程维持在受控状态, 保持质量稳定 [2] 在实际临床工作中, 运用分析控制图监控单位时间内所有患者的相关情况并及时分析, 可指导下一时间段的医疗质量管理工作 重症医学科 (ICU) 因收治患者病情复杂危重 有较多侵入性操作, 是医院感染 ( 院感 ) 高危患者集中的区域 [3], 也是院感管理的重点部门 呼吸机相关性肺炎 (VAP) 感染 中心静脉导管相关性血流感染 (CLABSI) 导尿管相关性泌尿道感染 (CAUTI), 俗称 三管 感染, 是 ICU 院感防控的重点 本研究试图应用统计学中控制图方法对 ICU 三管 感染进行监控, 以期能有效控制 ICU 三管 感染发生率 资料与方法. 资料来源 : 数据来源于本院综合 ICU 感控医生 20 年 0 月至 206 年 6 月每月对病房 三管 感染的目标监测记录 ICU 三管 感染发生率根据 三级综合医院医疗质量管理与控制指标(20 年版 ) [4] 相关表达公式计算而得.2 控制图选择 : 控制图按数据的质量特性值不同分为计量值控制图和计数值控制图 计量数据选用计量值控制图 ; 计数数据选用计数值控制图, 其中样本量不等的指标自动生成不合格品率控制图 (p 图 ), 样本量相等的指标自动生成不合格品数控制图 (np 图 ).3 绘图流程 : 应用 SPSS 9.0 软件对数据进行分析, 选择软件菜单选项 分析 质量控制 控制图 p,np 图, 数据组织 选择 个案为子组, 点击 定义 在控制图的定义菜单中把 新发 VAP 数 选入 数目不符合 框, 把 时间 选入 标注子组 框, 把 使用呼吸机总日数 选入 样本尺寸 中 变量 框中, 软件默认 p 图, 点击 确认 就可以得到 VAP 发生率的控制图了 此时, 生成的控制图 Sigma 水平为 3, 如果需要修改 Sigma 水平, 可在控制图的定义菜单中点击 选项, 输入需要修改的 Sigma 水平 控制限 Sigma 水平为 3, 警戒限 Sigma 水平为 2 以同样的方法生成 CLABSI CAUTI 感染发生率的控制图.4 统计学方法及图解 : 用 Excel 软件录入数据, SPSS 9.0 软件分析数据, 偏态分布计量数据以中位数 ( 四分位数 ) M(Q L,Q U ) 表示 绘制 三管 感染发生率控制图, 由于计算机不能同时在控制图中绘制警戒限和控制限, 为更直观便于理解, 采用 Adobe Illustrator CS5 软件将同组数据绘制成一个图 2 结果与分析 2. 三管 感染相关数据 : 本院综合 ICU 20 年 0 月至 206 年 6 月每月新收患者数 每月使用呼吸机总日数 每月新发 VAP 数 每月 VAP 发生率 每月中心静脉插管总日数 每月新发 CLABSI 数 每月 CLABSI 发生率 每月尿道插管总日数 每月新发 CAUTI 数 每月 CAUTI 发生率的整体情况见表, 每月监测数据见表 2 表 贵州医科大学附属医院重症医学科 20 年 0 月至 206 年 6 月每月 三管 感染监测结果 指标 范围 M(Q L,Q U ) 每月新收患者数 ( 例 ) 23~ ( 39.00, 55.50) 每月使用呼吸机总日数 (d) 5~ (235.50,364.00) 每月新发 VAP 数 ( 例 ) 0~7 3.00(.00, 4.00) 每月 VAP 发生率 ( 例 / 千通气日 ) 0~ ( 3.28, 2.0) 每月中心静脉插管总日数 (d) 88~ (75.00,298.00) 每月新发 CLABSI 数 ( 例 ) 0~3 0.00( 0.00,.00) 每月 CLABSI 发生率 ( 例 / 千导管日 ) 0~ ( 0.00, 5.38) 每月尿道插管总日数 (d) 76~ (328.50,38.00) 每月新发 CAUTI 数 ( 例 ) 0~8.00( 0.00, 2.00) 每月 CAUTI 发生率 ( 例 / 千导管日 ) 0~ ( 0.00, 5.86) 注 :VAP 为呼吸机相关性肺炎,CLABSI 为中心静脉导管相关 性血流感染,CAUTI 为导尿管相关性泌尿道感染 2.2 三管 感染质量控制图 : 连续监测 三管 感染发生率各 57 个数据点 每月 VAP 发生率各数据点全部落在控制限内, 均在中心线上下波动, 各数据点无异常排列,VAP 发生率质量管理均在受控状态 ; 但有部分数据点落在警戒限外 ( 图 ) 每月 CLABSI 发生率各数据点均落在控制限内, 无异常排列,CLABSI 发生率质量管理均在受控状态 ; 但有部分数据点落在警戒限外 ( 图 2) 除 206 年 2 月 CAUTI 发生率数据点落在控制限外, 其余数据点均落在控制限内,CAUTI 发生率质量管理在受控状态 ; 有部分数据点落在警戒限外 ( 图 3) 三管 感染发生率的下控制限均为负数, 按照规定用 0 表示

3 74 中华危重病急救医学 207 年 2 月第 29 卷第 2 期 Chin Crit Care Med,February 207,Vol.29,No.2 时间 表 2 贵州医科大学附属医院重症医学科 20 年 0 月至 206 年 6 月每月 三管 感染监测数据 新收患者数 ( 例 ) 使用呼吸机总日数 (d) 新发 VAP VAP 发生率数 ( 例 ) ( 例 / 千通气日 ) 中心静脉插管总日数 (d) 新发 CLABSI CLABSI 发生率尿道插管新发 CAUTI CAUTI 发生率数 ( 例 ) ( 例 / 千导管日 ) 总日数 (d) 数 ( 例 ) ( 例 / 千导管日 ) 20 年 0 月 年 月 年 2 月 年 月 年 2 月 年 3 月 年 4 月 年 5 月 年 6 月 年 7 月 年 8 月 年 9 月 年 0 月 年 月 年 2 月 年 月 年 2 月 年 3 月 年 4 月 年 5 月 年 6 月 年 7 月 年 8 月 年 9 月 年 0 月 年 月 年 2 月 年 月 年 2 月 年 3 月 年 4 月 年 5 月 年 6 月 年 7 月 年 8 月 年 9 月 年 0 月 年 月 年 2 月 年 月 年 2 月 年 3 月 年 4 月 年 5 月 年 6 月 年 7 月 年 8 月 年 9 月 年 0 月 年 月 年 2 月 年 月 年 2 月 年 3 月 年 4 月 年 5 月 年 6 月 注 :VAP 为呼吸机相关性肺炎,CLABSI 为中心静脉导管相关性血流感染,CAUTI 为导尿管相关性泌尿道感染

4 中华危重病急救医学 207 年 2 月第 29 卷第 2 期 Chin Crit Care Med,February 207,Vol.29,No.2 75 WBP ୲DŽ૩/ഥཚഘනDž ሆ 32222ሆ 32223ሆ 3232ሆ 3233ሆ 3234ሆ 3235ሆ 3236ሆ 图 3237ሆ 3238ሆ 3239ሆ 3239ሆ 3232ሆ 32322ሆ 32323ሆ 3242ሆ 3243ሆ 3244ሆ 3245ሆ 3246ሆ 3247ሆ 3248ሆ 3249ሆ 3249ሆ 3242ሆ 32422ሆ 32423ሆ 3252ሆ 3253ሆ 3254ሆ 3255ሆ 3256ሆ 3257ሆ 3258ሆ 3259ሆ 3259ሆ 3252ሆ 32522ሆ 32523ሆ 3262ሆ 3263ሆ 3264ሆ 3265ሆ 3266ሆ 3267ሆ 3268ሆ 3269ሆ 3269ሆ 3262ሆ 32622ሆ 贵州医科大学附属医院重症医学科 20 年 0 月至 206 年 6 月每月呼吸机相关性肺炎 (VAP) 控制图 32623ሆ 3272ሆ 3273ሆ 3274ሆ 3275ሆ 3276ሆ 3277ሆ නDž ڞDMBBTJ ୲DŽ૩/ഥ ሆ 32222ሆ 32223ሆ 3232ሆ 图 ሆ 3234ሆ 3235ሆ 3236ሆ 3237ሆ 3238ሆ 3239ሆ 3239ሆ 3232ሆ 32322ሆ 32323ሆ 3242ሆ 3243ሆ 3244ሆ 3245ሆ 3246ሆ 3247ሆ 3248ሆ 3249ሆ 3249ሆ 3242ሆ 32422ሆ 32423ሆ 3252ሆ 3253ሆ 3254ሆ 3255ሆ 3256ሆ 3257ሆ 3258ሆ 3259ሆ 3259ሆ 3252ሆ 32522ሆ 32523ሆ 3262ሆ 3263ሆ 3264ሆ 3265ሆ 3266ሆ 3267ሆ 3268ሆ 3269ሆ 3269ሆ 3262ሆ 32622ሆ 32623ሆ 3272ሆ 3273ሆ 3274ሆ 3275ሆ 3276ሆ 3277ሆ 贵州医科大学附属医院重症医学科 20 年 0 月至 206 年 6 月每月中心静脉导管相关性血流感染 (CLABSI) 控制图 නDž ڞDBVTJ ୲DŽ૩/ഥ ሆ 32222ሆ 32223ሆ 3232ሆ 图 3 3 讨论 3233ሆ 3234ሆ 3235ሆ 3236ሆ 3237ሆ 3238ሆ 3239ሆ 3239ሆ 3232ሆ 32322ሆ 32323ሆ 3242ሆ 3243ሆ 3244ሆ 3245ሆ 3246ሆ 3247ሆ 3248ሆ 3249ሆ 3249ሆ 3242ሆ 32422ሆ 32423ሆ 3252ሆ 3253ሆ 3254ሆ 3255ሆ 3256ሆ 3257ሆ 3258ሆ 3259ሆ 3259ሆ 3252ሆ 32522ሆ 32523ሆ 3262ሆ 3263ሆ 3264ሆ 3265ሆ 3266ሆ 3267ሆ 3268ሆ 3269ሆ 3269ሆ 3262ሆ 32622ሆ 32623ሆ 3272ሆ 3273ሆ 3274ሆ 3275ሆ 3276ሆ 3277ሆ 贵州医科大学附属医院重症医学科 20 年 0 月至 206 年 6 月每月导尿管相关性泌尿道感染 (CAUTI) 控制图 ICU 住院患者侵入性操作多, 医院耐药菌感染 率高, 病死率高 [5-6] 传统院感控制措施主要有目 标监测 加强培训 集中学习 注意操作规范等 [7], 但效果有限 从 203 年 7 月开始, 我们尝试利用以 往的 三管 感染监控数据绘制控制图, 根据控制图 科学直观的分析结果, 按照 PDCA 循环 ( 又叫质量 环 戴明环 ) 制定整改方案, 监督实施, 之后每月通 过绘制控制图, 并定期在科内质控会议上就存在的 问题进行讨论, 在院感管理方面积累了一些经验 统计过程控制 (SPC) 是应用统计技术对过程中 各个阶段进行评估和监控, 建立并保持过程处于可 接受的并且稳定的水平, 从而保证产品与服务符合 规定要求的一种质量控制技术 [8] 控制图是常用 的过程质量控制统计方法之一, 主要用于分析判断 生产过程是否稳定, 可及时发现生产过程中质量状 况的异常波动, 可动态监测数据的变化趋势, 并以此 为依据来控制生产过程的质量 用控制图监控和识 别生产过程的质量状态, 就是根据图中数据点的位 置和变化趋势对过程质量进行分析和判断 生产过

5 76 中华危重病急救医学 207 年 2 月第 29 卷第 2 期 Chin Crit Care Med,February 207,Vol.29,No.2 程质量状态分受控状态和失控状态 在受控状态下, 数据点全部处在控制界限内 无异常排列, 或者连 续 25 个数据点都在控制界限内, 连续 35 个数据点 中仅有 个出界, 连续 00 个数据点中至多有 2 个 出界 [8] ; 反之为生产过程失控 从本科连续监测 VAP 及 CLABSI 发生率各 57 个数据点的 p 图来看, 数据点均落在控制上限内, 位 于中心线两侧的数据点大致相同, 在中心线附近的 数据点较多, 在中心线上 下各 倍标准差范围内 的数据点达到 2/3 以上, 且分布是独立随机的, 无明 显的规律或倾向, 说明两者发生率均处在受控状态 ; 但有部分数据点接近控制上限或超出警戒限 提示 日常院感管理工作中需提高警惕, 分析问题所在, 加 强医护人员手卫生 无菌操作 消毒隔离等培训 学 习 监督等工作 从本科连续监测 CAUTI 发生率 57 个数据点的 p 图来看, 仅 个数据点落在控制限外, 在中心线两 侧的数据点大致相同, 数据点分布随机, 仅有少量 数据点落在中心线上 倍标准差范围外, 也处在受 控状态 结合质量控制图的直观数据, 本科在 205 年 2 月至 206 年 6 月间 三管 感染发生率较前 频繁接近或超出警戒限, 究其原因可能与本科搬入 新病房 床位扩张 人员不足 新同事及实习医护入 科 对院感知识不了解 培训工作完成不满意 监控 力度不够等有关 本科 4 年多来患者 VAP CLABSI CAUTI 发生 [3,9-0] 率与国内多个研究报道及国际医院感染控制 [] 协会 (INICC) 监测数据比较均处于较低水平 虽然控制图显示本科 三管 感染发生率均在受控状态, 但仔细分析, 数据点波动较大, 有些数据点进入警戒区, 表明本科在院感质量控制中虽有一定成效, 但控制能力需加强, 在院感控制工作中仍有可改进的空间, 如加强新入科人员 他科会诊人员的手卫生依从性, 加强本科室医护人员无菌操作 标准预防意识, 做好患者家属卫生宣讲, 改进探视制度等 相比手工绘制控制图, 使用 SPSS 软件操作简单, 易学易用, 非专业人员也能迅速掌握, 大大减轻了临床医护的工作量, 适合临床医护人员开展科学的质量控制 ; 但缺点是, 按照规定上下控制限为 3 倍 Sigma 水平, 上下警戒限为 2 倍 Sigma 水平, 计算机不能同时在控制图中绘制上下警戒限和控制限 在实际临床医疗质控工作中, 如果数据点落在警戒限外, 此时提示过程即将失控, 需警惕单位时间内是否有影响医疗质量的新问题出现? 有无改进工作流程的可能? 院感各环节控制工作实施是否到位? 综上, 控制图是进行统计过程控制的重要手段之一, 结果直观形象, 利用统计软件可以简化操作, 便于我们在日常医务活动中开展医疗质量科学控制工作, 及时发现工作流程中的异常情况并采取措施予以消除, 达到保持医疗水平和医疗安全的目的 利用控制图不仅可进行院感管理的日常监控, 还可推广到其他医疗质量控制工作中 参考文献 [] 王明贤. 现代质量管理 [M]. 北京 : 清华大学出版社, 北京交通大学出版社,20 :200. Wang MX. Modern quality management [M]. Beijing: Tsinghua University Press, Beijing Jiaotong University Press, 20: 200. [2] 周纪芗, 茆诗松. 质量管理统计方法 [M]. 北京 : 中国统计出版社, 2008 : Zhou JX, Mao SS. Statistical methods in quality management [M]. Beijing: China Statistics Press, 2008: [3] 王少利, 安卫红, 李宏亮, 等. 北京市某三级甲等医院综合重症监护病房患者器械相关感染的监测分析 [J]. 中华危重病急救医学, 20, 23 (): DOI: /cma.j.issn Wang SL, An WH, Li HL, et al. Device-associated infection in medical-surgical intensive care unit inpatients of an A-level, tertiary class hospital in Beijing [J]. Chin Crit Care Med, 20, 23 (): DOI: /cma.j.issn [4] 卫生部办公厅. 三级综合医院医疗质量管理与控制指标 (20 年版 )[EB/OL]. (20-0-4) [ ]. gov.cn/cmsresources/mohbgt/cmsrsdocument/doc076. Office of the Ministry of Health. Medical quality management and control index in third-tier general hospitals (20) [EB/OL]. (20-0-4)[ ]. cmsresources/mohbgt/cmsrsdocument/doc076. [5] 王金荣, 高攀, 郭淑芬, 等. ICU 患者医院感染的死亡危险因素分析 :2009 年至 205 年 864 例病例回顾 [J]. 中华危重病急救医学, 206, 28 (8): DOI: /cma.j.issn Wang JR, Gao P, Guo SF, et al. Analysis of death risk factors for nosocomial infection patients in an ICU :a retrospective review of 864 patients from 2009 to 205 [J]. Chin Crit Care Med, 206, 28 (8): DOI: /cma.j.issn [6] 刘海峰, 周柱江, 胡靖青, 等. 综合重症加强治疗病房医院感染的常见致病菌分析以及耐药性监测结果 [J]. 中国中西医结合急救杂志, 205, 22 (4): DOI: /j.issn Liu HF, Zhou ZJ, Hu JQ, et al. A survey on distribution and drug resistance of pathogens causing nosocomial infection in general intensive care unit [J]. Chin J TCM WM Crit Care, 205, 22 (4): DOI: /j.issn [7] 张晓慧, 宁波, 张洁, 等. 呼吸机相关性肺炎的原因分析及综合护理对策 [J]. 中华危重病急救医学, 204, 26 (): DOI: /cma.j.issn Zhang XH, Ning B, Zhang J, et al. Etiology analysis and comprehensive nursing measures of ventilator associated pneumonia [J]. Chin Crit Care Med, 204, 26 (): DOI: /cma.j.issn [8] 朱钰, 杨殿学. 统计学 [M]. 北京 : 国防工业出版社, 202: Zhu Y, Yang DX. Statistics [M]. Beijing: National Defense Industry Press, 202: [9] 陈云飞, 张群, 殷瑾, 等. 综合性医院 ICU 医院感染目标监测研究分析 [J]. 中华医院感染学杂志, 2009, 9 (9): DOI: 0.332/cma.j.issn Chen YF, Zhang Q, Yin J, et al. Target monitoring of nosocomial infection in ICU [J]. Chin J Nosocomiol, 2009, 9 (9): DOI: 0.332/cma.j.issn [0] 李卫光, 秦成勇, 王一兵, 等. 山东省 2 所综合性医院 ICU 目标性监测分析 [J]. 中华医院感染学杂志, 2009, 9 (4): DOI: 0.332/cma.j.issn Li WG, Qin CY, Wang YB, et al. Target monitoring of nosocomial infection in ICU of 2 hospitals in Shandong province [J]. Chin J Nosocomiol, 2009, 9 (4): DOI: 0.332/cma.j.issn [] Rosenthal VD, Maki DG, Jamulitrat S, et al. International Nosocomial Infection Control Consortium (INICC) report, data summary for , issued June 2009 [J]. Am J Infect Control, 200, 38 (2): e2. DOI: 0.06/j.ajic ( 收稿日期 : )

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