基于FOCUS-PDCA模型的医院感染管理科主导干预对提高抗菌治疗前病原学送检率的影响研究——以上海两所三甲医院金黄色葡萄球菌耐药性及清除预测模型构建为例

　　本研究通过回顾性分析上海两家三甲医院（中西医结合医院与综合医院）近十年（2014-2023年）的9816例金黄色葡萄球菌（S. aureus）分离株，系统比较了甲氧西林耐药金黄色葡萄球菌（MRSA）流行趋势及耐药特征，并创新性构建了联合传统中药（TCM）治疗的细菌清除预测列线图模型（AUC=0.654），为抗菌药物管理策略优化提供了重要循证依据。

　　

研究背景与意义

抗菌药物耐药性（AMR）已成为21世纪全球公共卫生的重大威胁，其中甲氧西林耐药金黄色葡萄球菌（MRSA）更是导致医院感染相关高死亡率的关键病原体。世界卫生组织监测数据显示，中低收入国家的MRSA检出率（33.3%）显著高于高收入国家（15.0%），而中国抗菌药物耐药性监测网络（CHINET）2024年数据显示MRSA检出率呈上升趋势（2022年28.7%→2024年29.2%）。本研究通过对比分析上海市中西医结合医院（STCMH）与综合医院（SGH）十年间的临床分离株特征，为差异化防控策略制定提供科学依据。

材料与方法

研究设计

采用回顾性队列研究设计，纳入2014年1月至2023年12月期间两家医院所有非重复金黄色葡萄球菌分离株（STCMH: n=2714；SGH: n=7102）。通过WHONET 5.3数据库和电子病历系统收集患者 demographics、感染部位、治疗前血液检测指标（包括C反应蛋白(CRP)、全血细胞计数参数及衍生比率）、菌株特性、药敏谱、治疗方案（特别标注抗生素与TCM协同治疗）及治疗后细菌清除状态。最终805例确诊患者纳入临床疗效分析。

微生物学检测

菌种鉴定和药敏试验使用VITEK-2 Compact全自动系统（bioMérieux, France），检测抗生素包括青霉素（PEN）、苯唑西林（OXA）、红霉素（ERY）、克林霉素（CLI）、环丙沙星（CIP）、左氧氟沙星（LVX）、莫西沙星（MXF）、庆大霉素（GEN）、复方新诺明（SXT）、利福平（RIF）、万古霉素（VAN）、利奈唑胺（LZD）和奎奴普丁/达福普汀（Q/D）。MRSA判定遵循CLSI标准：头孢西丁纸片扩散法抑菌圈直径≤21 mm或苯唑西林最低抑菌浓度（MIC）≥4 μg/mL。

统计分析与模型构建

采用R 4.2.1和SPSS 24.0进行统计分析。分类变量采用χ2检验或Fisher精确检验，耐药率时间趋势采用Cochran-Armitage检验。通过LASSO回归结合单因素logistic分析筛选细菌清除的独立预测因子，构建多因素logistic回归模型并以列线图可视化，采用受试者工作特征曲线下面积（AUC）和校准曲线评估模型区分度和一致性。

研究结果

菌株分布与流行特征

SGH的年分离率增长4.20%，而STCMH呈下降趋势。两家医院菌株主要来源于痰液（STCMH 67.18%，SGH 76.70%）和伤口分泌物（STCMH 20.24%，SGH 8.84%）。重症医学科（ICU）和外科是主要检出科室，STCMH前三位为ICU（27.40%）、外科（12.02%）和急诊科（11.33%），SGH则为ICU（40.79%）、外科（31.58%）和呼吸科（2.53%）。≥75岁老年患者构成比STCMH显著高于SGH（53.98% vs 42.97%, P<0.01）。

MRSA流行趋势演变

STCMH的MRSA检出率经历2017年峰值（67.70%）后持续下降，2023年降至33.30%；SGH则呈现波动上升态势，2021年达71.63%后维持在67.80–69.00%高位。两家医院MRSA检出率均高于同期全国平均水平（28.9–30.0%）。

耐药特性比较

SGH菌株对PEN（91.00%）、ERY（66.42%）、CLI（63.50%）和LVX（57.27%）耐药率显著高于STCMH（70.12%、65.55%、60.83%、49.48%）。MRSA菌株比较显示：STCMH对ERY（87.68% vs 84.37%）和MXF（74.26% vs 65.03%）耐药率更高，而对LVX耐药率较低（76.71% vs 80.75%）。两家医院均保持对VAN、LZD和Q/D的100%敏感性。

耐药趋势动态变化

2016年后STCMH出现加速下降的抗生素：ERY、CLI、LVX、MXF、GEN、SXT和RIF（P<0.05）。SGH的RIF耐药率从3.40%（2014）上升至4.80%（2023），而ERY（69.80%→61.60%）、GEN（48.60%→35.40%）耐药率显著下降。

细菌清除预测模型

LASSO回归筛选出四个独立预测因子：抗生素-TCM联合治疗、白细胞计数（WBC）、淋巴细胞计数（Lym）和CRP水平。构建的列线图预测模型公式为：Z = ?0.708 + 0.916×（联合治疗）?0.005×（CRP）+ 0.04×（WBC）+ 0.225×（Lym）。模型显示中等预测效能（AUC=0.654），决策曲线分析表明具有临床适用性。

讨论与启示

本研究首次揭示中西医结合医院在MRSA防控中的优势：STCMH的MRSA检出率和耐药率下降幅度显著优于综合医院。这种差异可能源于两方面因素：其一，患者群体特征差异——STCMH以慢性病康复患者为主，侵入性操作较少；SGH集中收治急症和术后患者，医院感染风险固有升高。其二，治疗策略差异——TCM-抗生素协同治疗可能通过多种机制增强疗效：某些植物天然成分与抗生素呈现协同抑菌效应；整体调节宿主免疫功能；减少抗生素用量和疗程。

预测模型创新性地整合了微生物学指标（细菌清除）、炎症标志物（CRP）、免疫参数（淋巴细胞）和治疗模式（联合治疗），为临床个体化治疗决策提供了量化工具。尽管模型精度仍需提升，但其多维度整合思路为感染预后研究指明了新方向。

研究局限与展望

本研究为回顾性设计，存在未测量混杂偏倚风险；缺乏分子分型数据限制了对克隆传播动态的解析；TCM制剂成分和药代动力学相互作用的缺失影响协同机制的深入阐释。未来需开展：①体外时间杀菌试验和小鼠感染模型验证TCM单体与抗生素的协同机制；②多中心随机对照试验评估标准化联合方案的临床效益；③不同细菌克隆谱系耐药特性的差异比较；④联合治疗的成本效益分析。

结论

上海中医药大学附属市中医医院通过优化感染控制措施和推行中西医结合治疗模式，在MRSA防控方面取得显著成效，其MRSA检出率和耐药率下降趋势优于综合性医院。抗生素-TCM联合治疗、WBC、淋巴细胞和CRP水平的整合分析可作为金黄色葡萄球菌感染患者细菌清除的预测工具，为抗菌药物管理策略的优化提供了新思路。