Role of risk assessment model based on Logistic regression analysis in preventing nosocomial infection

doi:10.3877/cma.j.issn.1674-1358.2018.03.006

Abstract

Abstract:

Objective

To investigate the preventive effect of risk assessment model based on Logistic regression analysis on nosocomial infection.

Methods

The clinical data of 1 626 hospitalized patients in our hospital from January 2008 to December 2014 in the Center Hospital of Xiaogan Affiliated to Wuhan University of Science and Technology were analyzed, retrospectively, the patients were divided into the infection group (520 cases) and the control group (1 106 cases) according to whether with hospital infection during hospitalization. Logistic regression analysis was used to determine the risk factors of nosocomial infection and form a risk assessment scale. A total of 352 hospitalized patients admitted from January 2015 to February 2016 were assessed by this sacle for nosocomial infection risk.

Results

Hospitalized time > 15 days, the application of triple antibiotics and ventilator, indwelling catheter, general anesthesia, liver disease, complicated with blood diseases, diabetes, hormone therapy, radiotherapy or chemotherapy, surgery time > 3 h, invasive operation were all independent risk factors for nosocomial infection (all P < 0.05). The incidence of nosocomial infection after establishment of the risk assessment scale was 25.00%, which was lower than that before the scale established (31.98%), with significant difference (χ² = 6.622, P < 0.05).

Conclusions

The risk assessment model based on Logistic regression analysis could effectively assess the risk of infection in patients, provide a basis for the prevention of nosocomial infections, and reduce the risk of nosocomial infections.

Key words: Hospital infection, Logistic regression analysis, Risk assessment, Prevention

Zebo Zhang, Lihua Chen. Role of risk assessment model based on Logistic regression analysis in preventing nosocomial infection[J]. Chinese Journal of Experimental and Clinical Infectious Diseases(Electronic Edition), 2018, 12(03): 230-234.

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Figures/Tables 5

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指标		例（%）
年龄（岁）
	1~6	168（32.31）
	7~18	65（12.50）
	19~40	62（11.92）
	41~60	85（16.35）
	61~77	140（26.92）
感染部位
	上呼吸道	189（36.35）
	下呼吸道	131（25.19）
	泌尿道	88（16.92）
	胃肠道	42（8.08）
	皮肤软组织	39（7.50）
	手术切口	21（4.04）
	口腔	10（1.92）
感染科室
	精神科	105（20.19）
	血液肿瘤科	95（18.27）
	儿科	80（15.38）
	神经外科	70（13.46）
	感染性疾病科	58（11.15）
	心内科	42（8.08）
	肾内科	31（5.96）
	急诊科	9（1.73）
	骨病外科	10（1.92）
	结核科	10（1.92）
	呼吸内科	10（1.92）

指标		例（%）
年龄（岁）
	1~6	168（32.31）
	7~18	65（12.50）
	19~40	62（11.92）
	41~60	85（16.35）
	61~77	140（26.92）
感染部位
	上呼吸道	189（36.35）
	下呼吸道	131（25.19）
	泌尿道	88（16.92）
	胃肠道	42（8.08）
	皮肤软组织	39（7.50）
	手术切口	21（4.04）
	口腔	10（1.92）
感染科室
	精神科	105（20.19）
	血液肿瘤科	95（18.27）
	儿科	80（15.38）
	神经外科	70（13.46）
	感染性疾病科	58（11.15）
	心内科	42（8.08）
	肾内科	31（5.96）
	急诊科	9（1.73）
	骨病外科	10（1.92）
	结核科	10（1.92）
	呼吸内科	10（1.92）

组别	例数	年龄（岁）	手术时间（h）	呼吸机使用时间（h）	住院时间（d）
感染组	520	50.68 ± 7.29	1.65 ± 0.87	14.62 ± 4.22	25.24 ± 5.16
对照组	1 106	53.37 ± 8.17	1.19 ± 0.76	12.57 ± 4.95	17.45 ± 3.85
t值		6.404	10.857	8.153	33.975
P值		0.000	0.000	0.000	0.000

组别	例数	年龄（岁）	手术时间（h）	呼吸机使用时间（h）	住院时间（d）
感染组	520	50.68 ± 7.29	1.65 ± 0.87	14.62 ± 4.22	25.24 ± 5.16
对照组	1 106	53.37 ± 8.17	1.19 ± 0.76	12.57 ± 4.95	17.45 ± 3.85
t值		6.404	10.857	8.153	33.975
P值		0.000	0.000	0.000	0.000

变量	感染组（520例）	对照组（1 106例）	χ²值	P值
性别（男/女）	298/222	557/549	4.763	0.009
使用二联抗菌药	300	600	1.696	0.193
使用三联抗菌药	370	680	14.462	< 0.001
使用呼吸机	380	700	15.186	< 0.001
血管导管植入	360	642	18.707	< 0.001
留置导尿管	343	651	7.506	0.006
全身麻醉	352	658	10.103	0.001
急诊手术	320	624	4.718	0.030
使用免疫抑制剂	215	505	12.668	0.102
合并肝病	371	702	9.772	0.002
合并白血病等血液病	35	40	7.796	0.005
合并糖尿病	332	639	5.418	0.019
放疗或化疗	165	411	4.559	0.033
激素治疗	329	588	14.686	< 0.001
侵入性操作	348	600	23.369	< 0.001

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