基于中断时间序列设计的分段回归模型评价抗菌药物管理防控院感的效果

摘要

目的 应用中断时间序列设计的分段回归模型分析抗菌药物管理防控院感的长短期效果，为公共卫生干预措施的效果评价提供方法学上的参考。方法 收集山西省某三甲医院2017年7月至2020年6月抗菌药物管理实施前后住院患者院内感染肺炎克雷伯菌(klebsiella pneumoniae, KPN)数据，采用调整异常值的中断时间序列的泊松分段回归模型进行分析。结果 实施抗菌药物管理后短期干预效果较好，干预之后感染KPN的风险是干预前的81.25%(P<0.05),即感染KPN的风险下降了18.75%;但长期干预效果较差，时间每增加一个月，感染风险会增加1.55%;因新冠疫情期间重病患者占比大，院内KPN感染率升高，感染风险增加了68.81%。结论 实施抗菌药物管理，仅在短期内降低了KPN感染的风险，需要长期严格执行才能持久地发挥作用。考虑了异常值的中断时间序列设计的分段回归模型既可以定量的评价短期、长期的干预效果，又可以对异常值导致的风险进行分析，为公共卫生干预措施的效果评价提供方法学上的参考。

关键词

中断时间序列设计 / 分段回归模型 / 抗菌药物管理 / 院内感染 / 克雷伯菌肺炎

基金资助

国家自然科学基金资助项目(81973155); 山西省科技厅重大专项(201803D31066)