通过统计过程控制早期识别医疗机构相关 NTM 暴发

健康 2024-08-02 19:10 北京

团队介绍：江苏省中医院感控循证团队

江苏省中医院感染管理办公室现有专职人员10人，背景专业包括临床、护理、公卫等。

将报道医院感染暴发处理相关资讯与案例，欢迎关注。

医疗机构相关（HCFA）非结核分枝杆菌（nontuberculous mycobacteria，NTM）感染在全球范围内呈现上升趋势。NTM 感染潜伏期较长，首发症状多变，给医疗机构监测和诊断带来巨大挑战。

统计过程控制（SPC）是一种借助数理统计方法进行实时监测的工具，已经被成功应用于院内获得性 MRSA、手术部位感染监测。

本次分享的研究运用多种 SPC 控制图监测 HCFA NTM 感染暴发，主要基于标准化移动平均（MA）图的构建和性能来探讨 SPC 法的识别功能，感兴趣的读者可从原文获取更多控制图在暴发监测中的应用。

通过统计过程控制早期识别医疗机构相关 NTM 暴发：一项单中心试点研究

编译：孙承青许珊珊（江苏省中医院）

研究调查点为杜克大学医院，是北卡罗来纳州一家拥有 957 张床位的三级护理医院，使用市政供水。该院在 2013～2016 年共发生 3 起 NTM 相关暴发疫情，均与医院水管系统定植 NTM 有关。事件 1 为医院获得性肺脓肿分枝杆菌复合体（MABC）感染，事件 2 为心脏外科加热-冷却装置获得性肺外（MABC）感染，事件 3 是发生在医院纤支镜室的鸟型分支杆菌复合体（MAC）假性暴发，前 2 起疫情同时发生。事件 3 有超 100 例支气管镜检患者支气管肺泡灌洗液（BAL）培养阳性，与内镜自动洗消机的漂洗水被 MAC 定植有关。

该研究回顾了 2012 年 1 月至 2018 年 12 月，在该医院获得的所有 MABC 或 MAC 培养阳性患者。每位患者每种类型样本仅保留首次阳性培养结果。研究者分析了 3 起疫情中以下患者的每月病例率：（1）住院第 3 天或之后获得的呼吸道 MABC 培养阳性病例（2012 年 1 月至 2018 年 12 月）；（2）无论住院状态如何，非呼吸道 MABC 培养阳性病例（2012 年 1 月至 2018 年 12 月）；（3）支气管镜检 BAL MAC 培养阳性病例（2013 年 7 月至 2017 年 6 月）。符合上述标准的患者被纳入病例组，并结合采样日期作为分子纳入每月率的计算。对于事件 1 和 2，率的计算分母为每月的全院患者日。事件 3 的分母是每个月在纤支镜室开展的支气管镜检次数。

研究方法

统计过程控制方法使用控制图对整个流程内所有数据进行监测，向监测者预警提示异常数据。通过绘制统计过程控制图的中心线（CL）、上控制线（UCL）和下控制线（LCL）来判断数值是否异常。若控制图中的点落在 UCL 与 LCL 之外或点在 UCL 和 LCL 之间的排列不是随机的，则表明过程异常，需要查明原因并予以消除。

研究者首先使用每月 NTM 培养阳性的病例率来构建 3 起疫情的标准化移动平均（MA）SPC 图。研究设定 MA 时间跨度为 3 个月，即计算近 3 个月的平均病例率作为当月绘制点。基线的时间窗为 6 个月，即以先前 6 个月的病例率计算基线平均病例率，并在每个月滚动更新数据。例如，2015 年 1 月的绘制点代表了 2014 年 11 月至 2015 年 1 月的标化月平均病例率（即 MA 时间跨度为 3 个月），并与根据 2014 年 1 月至 6 月的估计月平均发病率基线水平进行比较（即基线的时间窗口为 6 个月，每个评估时点与相应基线窗口结束时间间隔 6 个月）。将高于平均值 3 个标准差（SD）作为控制上限（UCL）。

SPC 信号定义为高于 UCL 的月病例率。SPC 法暴发检测的时间定义为暴发期间最早出现 SPC 信号的月份。于暴发期前、后出现的信号归为假阳性信号。综合审查暴发病例发生率、流行病学曲线及其他相关数据后，估计暴发开始和终止日期。实际发现疫情的时间是首次提出存在潜在疫情或病例聚集的日期。研究者提出应用 SPC 法发现暴发后的病例率将会替代实际发现疫情后的病例率，并基于此估计每次暴发中前瞻性使用 MA 图可以预防的 NTM 病例数。

在二次分析中，研究者运用不同类型及参数特征的替代控制图监测上述 3 起疫情。包括指数加权均线图（EWMA）、传统的 Shewhart 图和累积总和（CUSUM）图。通过评估暴发检测的时间和 SPC 信号的特异度来比较不同图表类型之间的性能。具体参数及结果详见原文。

结果

肺部 MABC 暴发（事件 1）从发生到遏制跨越 12 个月，58 例患者符合病例定义（4.8 例/月）。肺外 MABC 暴发（事件 2）持续时间为 36 个月，微生物学监测发现患者 105 例（2.9 例/月）。在 15 个月的支气管镜检 MAC 假性暴发中（事件 3），165 名患者 BAL MAC 培养阳性（11.0 例/月）（表 1）。

每起疫情均存在临床发现延迟，平均延迟 6.7 个月。相比之下，MA SPC 图在暴发后 2 个月监测到暴发 1，在当月监测到暴发 2 和 3。SPC 监测比实际发现暴发时间平均提前 6 个月。在 3 起暴发疫情的暴发前、后共计 117 个月的监测中，均未出现 SPC 假阳性信号（特异度为 100%）（表 1 和图 1）。

▼表 1 3 起 HCFA NTM 暴发疫情的特征和通过试点移动平均统计过程控制图进行暴发检测

缩写：MABC，脓肿分枝杆菌复合群；MAC，鸟型分枝杆菌复合体；SPC，统计过程控制。

a 病例包括在住院第 3 天及之后获得的 MABC 呼吸道培养阳性的患者（暴发 1），MABC 非呼吸道培养阳性的患者（暴发 2），或支气管肺泡灌洗 MAC 培养阳性的患者（暴发 3）。

▲图 1. 采用移动平均统计过程控制图检测 3 起医院相关非结核分枝杆菌暴发疫情

A：暴发 1 和暴发 2 MABC 标准化发病率。B：暴发 3 MAC 假性暴发的标准化发病率。x 轴数字代表年份：A 为 2013～2016 年，B 为 2014～2017 年。缩写字母：CL，中心线；UCL，控制上限。

尽管使用 MA 图的 SPC 法在识别真实暴发时间时仍有延迟，但发现暴发后实施的干预措施成功缓解了疫情。与暴发期相比，在暴发后 12 个月期间，事件 1 和事件 2 每万人住院日病例率分别下降了 78% 和 63%。支气管镜检 BAL MAC 培养阳性率下降了 78%。使用 SPC 图进行前瞻性 NTM 监测可能已经预防了约 20 例肺 MABC 病例，10 例肺外 MABC 病例，以及 78 例 BAL MAC 阳性病例（表 2）。

▼表 2 通过试点移动平均统计过程控制图估计通过前瞻性监测可以预防的暴发相关非结核分枝杆菌病例

缩写：MABC，脓肿分枝杆菌复合群；MAC，鸟型分枝杆菌复合体；SPC，统计过程控制。

a 病例包括在住院第 3 天或以后获得的 MABC 呼吸道培养阳性的患者（暴发 1）或 MABC 非呼吸道培养阳性的患者（暴发 2）；按每 10000 个住院日计算发病率。

b 病例患者包括在纤支镜室开展支气管镜检肺泡灌洗培养 MAC 阳性的患者中；按每 100 次支气管镜检计算发病率。

讨论

研究者评估了具有滚动基线的 MA SPC 图的性能，用于检测既往发生的 3 起 NTM 感染暴发疫情。试点图平均比实际疫情发现时间提前 6 个月。在暴发前和暴发后超过 100 个月的监测中，无假阳性信号。研究证明，前瞻性地使用 MA SPC 图进行 NTM 监测，可以显著降低每次暴发的 HCFA NTM 发病率。

该研究具有一些优势。首先，分析的 3 起 NTM 暴发事件已被明确定义，时间线清晰，并且通过明确的干预手段成功遏制了疫情。其次，3 起暴发事件具有明确异质性，例如样本来源（肺部/腔外）、NTM 种类（MABC/MAC）和临床综合征（侵袭性感染/伪暴发）。因此，这些暴发事件为 SPC 的试点评估提供了理想的环境，有助于准确分类 SPC 信号并在各种情况下分析其性能。此外，研究使用的病例定义高度自动化，只需有患者识别编号、培养标本采样日期及与肺部 MABC 暴发相关的入院日期。因为无需审查患者临床数据，所以使用这些定义的 SPC 监测是高效的。尽管社区获得的 NTM、在其他医疗机构获得的 NTM 或与医院心脏手术暴发无关的肺外 MABC 阳性病例也被纳入病例组，暴发检测的灵敏度和特异性仍然很高，因此支持使用自动化的病例定义进行 SPC 信号检测。

研究也存在一些局限。首先，所分析的 3 起疫情发生在同一家医院，对服务于不同 NTM 感染特征人群的医院和社区，仍需进一步开展研究，以了解 SPC 在不同环境下 NTM 暴发识别作用。其次，因为尚无 NTM 暴发的标准定义，根据疫情病例率和调查数据估计疫情开始和终止日期时，需要流行病学家参与估计更为准确的暴发时间。

总之，研究证明了 SPC 监测 HCFA NTM 的可行性和潜在的实用性。SPC 法有可能显著提高对重大 NTM 暴发的检测，并预防肺部和肺外 NTM 感染。但仍需进一步研究来确定在其他环境下 HCFA NTM 前瞻性 SPC 监测的最佳方法。

文献来源：Baker AW, Maged A, Haridy S, et al. Use of Statistical Process Control Methods for Early Detection of Healthcare Facility-Associated Nontuberculous Mycobacteria Outbreaks: A Single-Center Pilot Study. Clin Infect Dis. 2023;76(8):1459-1467. doi:10.1093/cid/ciac923

题图：https://www.datastory.com.cn/api/report/image/2fisaV0DjW5gCKhI_iyjSYbq.jpeg

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NjY4MjQzOA==&mid=2247492509&idx=1&sn=190aef2c2a27ac27c4b7d04a53efb2ac

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