基于大数据的医院感染监测与预警系统研究

【摘要】目的：基于大数据的医院感染监测与预警系统，探究该预警系统干预后对医院感染的预防作用。方法：该研究对象为医院2024年1月至2025年12月期间收治的住院患者，纳入样本共200例，依照基于大数据的医院感染监测与预警系统实施时间进行分组，划分为对照组（2024年1月至2025年12月，常规护理，n=100）、研究组（2025年1月至2025年12月，基于大数据的医院感染监测与预警系统干预，n=100）。对比两组的医院感染发生率及护理质量。结果：在医院感染发生率上，研究组低于对照组（P＜0.05）。在病房管理评分、基础护理评分、消毒隔离评分、无菌操作评分及感染监控评分上，研究组均高于对照组（P＜0.05）。结论：针对住院患者，实施基于大数据的医院感染监测与预警系统干预的效果确切，能有效降低医院感染发生率，提高护理质量，临床可进一步推广应用。

【关键词】大数据；监测与预警系统；医院感染发生率；护理质量

医院感染属于临床实践中经常碰到的疾病类型，也是医疗护理单元常见的并发症，是指住院患者在医院治疗期间获得的感染，不仅会延长患者的住院时间，增加治疗费用，延缓康复进程，还会导致病原菌传播，产生社会危害，故如何预防医院感染成为此领域研究的热门课题[1-2]。基于大数据的医院感染监测与预警系统干预坚持患者为中心的护理理念，动态监测住院患者的各项数据，对于高危医院感染者提出预警，能有效预防医院感染的发生，提高住院患者的治疗安全性[3]。鉴于此，该研究以200例住院患者为护理实践案例，探究基于大数据的医院感染监测与预警系统干预方案开展的实际价值。

1 资料与方法

1.1 一般资料

该研究将住院患者当作研究对象，样本纳入开始时间在2024年1月，样本纳入结束时间在2025年12月，纳入样本共200例，参照基于大数据的医院感染监测与预警系统实施时间分为对照组（2024年1月至2024年12月）、研究组（2025年1月至2025年12月），每组样本100例。研究组中男58例、女42例；年龄上下限为20岁~78岁，均值年龄（49.53±6.28）岁；住院时间3天~10天，平均（6.92±2.11）天。对照组中男57例、女43例；年龄区间为21岁~78岁，均值年龄（49.85±6.34）岁；住院时间4天~12天，平均（7.15±2.14）天。对比两组的各项资料，组间不存在差异（P＞0.05）。

纳入标准：均为住院患者；住院时间≥3天；入院前无感染；具备正常的沟通能力。

排除标准：以往存在医院感染病史；依从性较差；病历资料存在缺失项；伴有严重精神类疾病或认知障碍。

1.2 方法

对照组进行常规护理：责任护士严格按照医院感染管理制度开展各项护理工作，强化无菌操作意识，积极落实消毒隔离制度，做好病房清洁和消毒工作，分类处理一次性医疗用品或医疗垃圾。研究组进行基于大数据的医院感染监测与预警模型干预，详细内容为：

（1）采集和整合数据：运用医院感染实时监控系统采集医院感染的相关数据，包括基本信息、病情变化、医嘱执行状况、检查结果（比如血常规、微生物培养结果、生化指标等）、医学影像数据、空气、物体表面微生物监测效果等；整合上述数据，保障上述数据的准确性。

（2）明确医院感染特点；依照医院感染风险预警系统、医院感染专职人员建议等，拟定医院感染风险预警方案，安排科室人员培训，培训内容为医院感染危险因素、评价方法、预防措施及应急处理流程等，并定期开展医院感染风险预防演练活动。

（3）设计风险预防方案：护理人员主动与患者接触，收集病历资料，预测和评估医院感染发生的风险性，依照感染风险进行预警标识，重点关注高危患者，设计风险预防方案。

（4）病情监测：观察并记录患者的病情，动态监测体征指标、血常规等。定期使用含氯消毒液对病区消毒，护理操作前后坚持无菌原则，定时打开病房窗户通风保持室内空气流通，并严格限制病房探视次数，缩短住院时间，减少与病原菌的接触机会。

（5）合理使用抗菌药物：住院期间进行病原菌培养，依照培养结果挑选合适的抗菌药物，注意不能滥用抗菌药物。

（6）认知干预：依照患者受教育程度挑选合适的宣教渠道，通过健康手册、视频、微信等渠道使用简单易懂的语言宣讲医院感染的相关知识，了解医院感染危险因素及防治措施；告知患者多摄入蛋白质及维生素等营养物质含量丰富的食物，增强抵抗力；叮嘱患者摄入食物前后需漱口，使用生理盐水擦拭口腔，保持口腔干净。

1.3 观察指标

（1）医院感染：统计两组的医院感染发生例数，计算医院感染发生率。

（2）护理质量：挑选医院自拟护理质量问卷表判断对象的护理质量，从病房管理、基础护理、消毒隔离、无菌操作及感染监控5项进行评估，每项计为100分，得分与护理质量成正比。

1.4 统计学分析

文中数据的统计学分析、处理由SPSS 26.0执行，计量资料以（）呈现，检验方式为t检验；计数资料运用[n(%)]展示，检验方式为c2检验。统计学有意义的判断标准为P＜0.05。

2 结果

2.1 对比两组的医院感染发生率

100例研究组患者中医院感染4例，医院感染发生率为4.00%（4/100）；100例对照组患者中医院感染16例，医院感染发生率为16.00%（16/100）；相较于对照组，研究组的医院感染发生率更低（c2=8.282，P=0.004，P＜0.05）

2.2 评价两组的护理质量

在病房管理评分、基础护理评分、消毒隔离评分、无菌操作评分及感染监控评分上，研究组分别为（93.47±2.58）分、（92.56±2.17）分、（89.62±4.31）分、（90.74±3.25）分、（92.35±2.18）分，均高于对照组（90.15±3.42）分、（84.09±4.25）分、（80.27±5.46）分、（81.62±4.27）分、（78.53±4.17）分，组间存在差异（t1=7.750，t2=17.750，t3=13.441，t4=16.995，t5=29.370，；P1=0.000，P2=0.000，P3=0.000，P4=0.000，P5=0.000，P＜0.05）。

3 讨论

医院感染在临床上较为常见，主要感染人群为各科室住院患者，不仅会加重患者的病情，增加临床治疗难度，甚至丧失生命安全，还会影响医护人员的身体健康[4]。由此看出，临床加强医院感染的预防护理是十分必要的。

以往临床对住院患者主要采取常规护理，但干预效果不理想。基于大数据的医院感染监测与预警系统是一种新型干预模型，其尊重患者在护理工作中的主体地位，运用大数据技术追踪医院感染来源，识别医院感染高危患者，有助于提高医院感染风险监测的准确性，及时发现潜在的医院感染来源，进而降低医院感染发生率[5]。研究结果显示，研究组的医院感染发生率及护理质量评分均优于对照组（P＜0.05）。考虑原因为：基于大数据的医院感染监测与预警系统采集医院感染相关数据，借此拟定预防措施，从而降低医院感染的发生[6]。通过采集和整合数据，能保障数据的准确性，发现隐藏的医院感染风险信号；明确医院感染特点，安排科室人员培训，能提高医护人员的业务水平，提升护理质量；通过设计风险预防方案，能为患者提供个体化、针对性的预防方案，精准预防医院感染的发生；加强病情监测、合理使用抗菌药物、认知干预等，有助于强化预防意识，降低医院感染发生，提高护理质量[7]。

综上所述，基于大数据的医院感染监测与预警系统干预后，可有效降低住院患者的医院感染发生率，提高护理质量。

参考文献

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[7]张志娟,黄佳男,颜裕丰.感染预警机制对医院感染发生率及护理质量的影响[J].临床医学工程,2022,29(11):1543-1544.