基于商业智能的剖宫产术后手术部位感染监测：方法学评估与优化前景

《Antimicrobial Stewardship & Healthcare Epidemiology》：Comments on “Business intelligence for detecting possible surgical site infections from post-cesarean section operation with a focus on antibiotic prescriptions in Ramathibodi Hospital, Thailand”

本刊推荐：针对剖宫产后手术部位感染(SSI)监测效率低下的问题，研究者开展基于抗生素处方数据的商业智能(BI)算法验证研究。结果显示BI辅助监测可显著降低人工工作量，但存在监测时间窗界定模糊、纳入偏倚等方法论局限。该研究为电子化SSI监测系统的优化提供了重要方法学参考。

　　

在全球范围内，手术部位感染（Surgical Site Infection, SSI）一直是医疗机构面临的重大挑战，尤其对于剖宫产这类常见手术，其术后感染不仅延长患者住院时间、增加医疗费用，更可能对母婴健康造成长期影响。传统SSI监测主要依赖感染控制护士手动审查医疗记录，这种方法虽然准确，但耗时费力，难以在医疗资源有限的机构中常态化开展。随着医院信息化建设的发展，利用商业智能（Business Intelligence, BI）技术自动分析电子健康记录中的数据，为实现高效、可持续的SSI监测提供了新思路。近期，一项发表于《抗菌药物管理与医疗流行病学》（Antimicrobial Stewardship & Healthcare Epidemiology）的研究，聚焦泰国Ramathibodi医院，探索了基于抗生素处方数据构建BI算法来监测剖宫产术后SSI的实践，为相关领域提供了重要案例，也引发了学界对方法学严谨性的深入讨论。

该研究团队利用医院常规收集的抗生素处方、微生物学报告和疾病编码等数据，开发了一套BI算法用于自动识别疑似SSI病例。研究核心目的在于评估该算法在真实世界中的诊断性能及其对感染控制工作负荷的影响。研究设计涵盖了对算法筛查结果的准确性验证，以及与人工监测方式在工作效率上的对比分析。值得注意的是，研究所依托的队列来自单一医疗中心的剖宫产术后患者群体，这为结果的外部有效性提供了特定背景，也提示了在多中心推广时需考虑机构特异性因素。

在方法学层面，研究者采用了回顾性队列分析的设计。其关键技术路径主要包括：首先，基于美国国家医疗安全网络（NHSN）的SSI定义确定感染判定的金标准；其次，构建以抗生素使用模式为核心的BI预警规则；最后，通过对比BI算法输出与感染控制护士人工审核结果，计算灵敏度、特异度等诊断指标，并采用统计方法（如Wilcoxon符号秩检验）分析监测工作耗时变化。然而，正是这些方法的细节处理，成为后续学术评论的关注焦点。

针对上述研究，Katkuri等学者在致编辑的信中，系统梳理了三个关键的方法学问题，这些讨论不仅有助于更客观地解读原始研究结论，也对未来类似研究的设计与报告规范提供了重要启示。

监测时间窗的界定存在模糊性

原始研究声明SSI判定遵循NHSN标准的30天观察期，但实际随访时间延长至45天，且算法优化的最佳预警规则被确定为术后第8至45天。这种操作导致了目标条件与观察窗口的不匹配，可能引入选择偏倚。诊断试验的准确性高度依赖于金标准与待评价试验在时间维度上的严格对应。若部分感染事件实际发生于30天之后，则将其纳入分析会高估算法在标准周期内的性能；反之，若仅是为了捕捉30天内感染事件的延迟诊断，则需明确说明。因此，评论建议补充针对严格30天窗口的敏感性分析，以提升研究的内部效度。

金标准并非完全独立可能引起纳入偏倚

研究中作为金标准的感染控制护士审核，其判断依据同样来源于抗生素使用、微生物学检查和病案编码数据，这与BI算法所依赖的数据源高度重叠。这种“纳入偏倚”（incorporation bias）会使金标准部分地受到待评价试验的影响，从而导致灵敏度和特异度的估计值偏向于1，即可能夸大算法的诊断效能。当代诊断准确性研究标准强调使用完全独立的金标准，或在不可行时，明确承认并讨论此局限。评论者建议，未来研究可考虑对部分病例进行设盲的图表复审，以提供更严格的验证。

工作负荷分析的报告不够透明

研究声称采用配对样本设计和非参数检验（Wilcoxon符号秩检验）来比较BI应用前后的工作量变化，但文中仅报告了三个月聚合层面的“前后”计数和耗时。缺乏明确定义的配对单元（如按周或日配对），使得所述统计检验与数据结构的一致性存疑。透明报告分析单元和配对观测值数量，是合理解释p值和效应量的前提。更详细的数据呈现将有助于读者评估工作效率提升结论的可靠性。

尽管存在上述方法学考量，评论者充分肯定了BI辅助SSI监测的应用潜力。原始研究展示的减少人工负荷的效益，契合了将监测活动嵌入电子系统的全球趋势。所提出的三点批评——更清晰地界定监测窗口、明确处理纳入偏倚、更透明地报告负荷分析——旨在提升研究结果的普适性和可重复性，而非否定其核心价值。

归纳而言，这项关于BI用于剖宫产术后SSI监测的研究，及其引发的学术评议，共同凸显了在医疗大数据时代，将信息技术应用于感染控制实践时，方法论严谨性与结果报告透明度的重要性。创新工具的评估不仅需要关注其最终效能，更需审视其构建与验证过程的科学规范。该讨论为推动更稳健、可复制的电子化感染监测方案的发展提供了宝贵的路径指引，对于抗菌药物管理（Antimicrobial Stewardship）和医疗流行病学领域具有积极的推动作用。未来，结合多中心数据、采用独立临床验证的前瞻性研究，将有望进一步夯实BI技术在医院感染预防与控制体系中的基石地位。