在重大医疗系统中断期间的纵向血培养污染监测患者-月建模：一项单中心中断时间序列研究

《Journal of Infection and Chemotherapy》：Patient-month modeling for longitudinal blood culture contamination surveillance during a major healthcare-system disruption: a single-center interrupted time-series study

　　

摘要

引言

血液培养污染（BCC）是一项重要的诊断质量指标，但当未考虑同一患者内反复采样的情况时，粗时间比较可能会产生误导。我们采用患者-月泊松广义估计方程（GEE）评估了COVID-19大流行前、中、后BCC率的纵向变化。

方法

本单中心回顾性研究纳入了日本一家三级医院在2017年4月至2025年6月间获取的血液培养样本。纳入标准为24小时内至少采集两组血液培养。采用中断时间序列分析估算大流行期及后重新分类期转换点的水平和斜率变化的发病率比（IRR），以采集组数为偏移量，并校正季节性因素及患者内相关性。

结果

在85,955组血液培养样本中，共分析了来自23,705名患者的41,732个病例的84,213组样本。大流行前期、大流行期及后重新分类期的粗BCC率分别为1.05%、1.55%和1.49%。未观察到显著的整体水平或斜率变化：大流行前至大流行期水平变化IRR为1.23（95% CI：0.93–1.62）；斜率变化IRR为1.00（95% CI：0.99–1.01）；大流行期至后重新分类期水平变化IRR为0.88（95% CI：0.68–1.14）；斜率变化IRR为0.99（95% CI：0.98–1.01）。探索性亚组分析提示重症监护室存在特定场景下的后重新分类期变化。敏感性分析结果总体一致，但奥密克戎时期的断点分析提示结果对断点选择存在敏感性。

结论

基于患者-月泊松GEE的分析显示，在校正患者层面反复采样及季节性因素后，BCC率的粗升高并未伴随统计学上显著的整体水平或斜率变化。因此，在纵向微生物学监测中，应谨慎解读粗BCC趋势。

引言

血液培养对于血流感染的诊断、指导适当的抗菌治疗及感染源评估至关重要[1]。然而，血液培养污染（BCC）仍然是一个重要的质量问题，因为它可能导致不必要的抗菌药物暴露、额外的诊断检查、住院时间延长以及医疗成本增加[2]。

然而，BCC率的随时间变化并不总是易于解读。由于血液培养通常从同一患者反复采集，观测值之间可能存在相关性而非独立性。未考虑患者内相关性的分析可能会夸大时间关联的强度或导致对粗分期差异的过度解读。广义估计方程（GEE）提供了一套分析相关纵向或聚集数据的框架，可以应用于中断时间序列模型，在考虑重复观测的同时估计总体平均效应[3], [4]。

自2019冠状病毒病（COVID-19）大流行以来，多项研究探讨了医院环境中BCC率的随时间变化，但研究结果不一致[5], [6], [7], [8]。值得注意的是，一项研究表明血液培养污染率不仅在COVID-19大流行期间持续升高，在COVID-19峰值后时期也持续升高[8]。然而，大多数既往研究要么报告了未经正式时间序列建模的粗比较，要么依赖使用分段泊松或负二项回归模型分析的聚合时间序列数据。因此，关于COVID-19大流行与BCC之间关联的统计学评估仍存在方法学局限，尤其是在患者内反复血液培养采样方面。

为弥补这一不足，我们采用基于泊松GEE并配合三明治方差估计量的患者-月中断时间序列分析（ITSA），评估了COVID-19大流行前、中、后BCC率的纵向变化。我们还通过敏感性分析检验了研究结果的稳健性，包括替代的大流行期定义、纳入单组血液培养送检样本，以及校正患者及采样场景特征。

各节摘要

研究场景与患者

本回顾性观察研究在日本大阪府堺市医疗中心开展，该中心是一家拥有487张床位的三级教学医院。从医院微生物学数据库中提取了2017年4月1日至2025年6月30日在本机构获取的所有血液培养样本。纳入标准为年龄在16岁及以上且24小时内采集了至少两组血液培养的患者。仅采集了单组血液培养的患者

结果

在研究期间共识别出85,955组血液培养样本，其中来自23,705名患者的41,732个病例的84,213组样本被纳入主要分析；1,742组单组送检样本被排除（图1）。在纳入的样本中，29,002组采集于大流行前期，32,995组采集于大流行期，22,216组采集于后重新分类期。患者特征及粗污染率汇总见表1。粗BCC率为1.05%

讨论

在本中断时间序列研究中，基于GEE框架的泊松回归未在大流行期及后重新分类期转换点发现BCC率存在统计学上显著的整体即时水平或斜率变化。尽管大流行期间及之后粗污染率数值上高于大流行前期，但在校正患者内

结论

基于患者-月泊松GEE的中断时间序列分析显示，在校正患者内相关性及季节性因素后，COVID-19大流行前、中、后BCC率的粗升高并未伴随统计学上显著的整体即时水平或斜率变化。这些结果表明，应谨慎解读BCC率的粗时间差异，特别是在未考虑

作者声明

所有作者均符合ICMJE作者署名标准。

贡献

K.H.：概念设计、方法学、形式分析、数据整理、初稿撰写。J.K.：概念设计、方法学、形式分析、审阅与编辑、监督指导。K.A.：概念设计、审阅与编辑。

数据可及性

本研究分析的数据未公开发布，因为其中包含患者层面的临床和微生物学信息，受机构隐私限制。

伦理声明

本研究已获得堺市医疗中心伦理委员会的批准（编号：25-515）。

资助

本研究未获得任何资助。

利益冲突

无。

致谢

无。

长谷川航平｜熊沢順二｜青沼佳

日本大阪府堺市1-1-1西堺町，堺市医疗中心传染病学部，大阪593-8304