基于超宽带技术的重症监护病房医护人员接触观测：流行病学传播模型的新数据基础

本研究通过超宽带(UWB)技术精准测量重症监护病房(MICU)中医护人员(HCPs)的接触动态，为解决医疗相关感染(HAIs)传播路径不明确的问题提供了15万条高精度接触记录。团队开发了接触间隔推算和轨迹重建算法，首次实现病房内特定区域(洗手池/电脑/生命监护仪)的接触区分，为构建HAIs传播的时空异质性模型提供了关键参数。

　　

在医疗环境中，病原体通过人际接触传播的精确量化始终是感染控制的难点。医疗相关感染(HAIs)每年导致数万例并发症，传统研究受限于接触数据的粗糙采集——射频识别(RFID)技术存在10厘米级误差，且无法区分病房内关键功能区。COVID-19大流行期间，美国疾控中心(CDC)推荐的6英尺(1.8米)社交距离准则更凸显精确测量接触动态的紧迫性。

爱荷华大学的研究团队在26床位的医学重症监护病房(MICU)开展了为期一周的突破性研究。通过部署134个超宽带(UWB)传感器(医护人员佩戴104个，病房关键点位固定30个)，以10厘米级精度捕获了1500万条接触记录。创新性地将原始数据重构为两种分析格式：接触间隔(contact intervals)反映持续接触时长，推算历史(imputed history)实现每秒级轨迹还原。研究发现医护人员平均每日发生247次高风险接触(小于6英尺)，其中32%集中在病房的三大"热点"——洗手池、电脑工作站和生命监护仪区域。

关键技术包括：1) UWB测距系统(精度±0.1米)；2) 基于Python的接触间隔统计算法，处理时钟漂移和短暂接触漏检；3) 地理增强推算方法，通过门禁与内室锚点接触逻辑判定房间停留。

【UWB Badges for Contact Detection】
相比传统RFID，UWB标签通过飞行时间测距将误差从米级降至10厘米，首次实现病床旁(生命监护仪)、洗手消毒区等关键位点的接触区分。验证实验显示，当两名佩戴者以1.5米间距擦肩而过时，系统可捕获持续≥15秒的接触事件。

【IRB and Operation of the Study】
研究获得伦理审查豁免，采用随机盲法分配标签(每日更换)，覆盖日/夜班医护人员(12名医生、19名护士、12名支持人员)。布局设计确保各锚点间距大于6英尺，避免交叉信号干扰。

【From Raw Data to Contact Intervals】
原始数据存在15%的时钟不同步记录，通过最小-最大时间窗联合算法校正。如图2所示，当pr014←pr037|3:15与pr037←pr014|3:17两条记录重叠时，系统自动合并为统一区间pr014-pr037|3:15-3:17。

【Geographic Enhancement to Imputed History】
通过"门锚点触发→内室锚点确认"的双重验证机制，将医护人员房间误判率从单点法的41%降至12%。数据显示护士平均在每个病房停留8.7分钟，其中72%时间集中在病床周边(生命监护仪锚点)。

这项研究为HAIs传播机制提供了三个维度的新认知：首先，证实医护人员-设备接触占潜在传播链的28%，提示现有手卫生监测的盲区；其次，夜班接触网络密度比日班高19%，可能与人员精简有关；最后，UWB技术可实现无需WiFi基建的实时接触预警。论文建立的15万条标注数据集已开源，特别适用于包含时空异质性参数的SEIR(易感-暴露-感染-恢复)模型校准。未来可扩展至多病房联合监测，优化《感染控制与医院流行病学》指南中的分区防护策略。