视觉检查具有高度主观性，无法检测到微生物污染。微生物培养方法需要较长的周转时间且结果延迟，因此不适合用于实时指导清洁工作。尽管ATP生物发光检测可以快速反映有机污染，但成本较高，并且无法区分不同的清洁阶段，例如常规清洁和最终消毒。^参考文献Sanna, Dallolio和Raggi1, 参考文献Richard和Bowen2
荧光标记方法作为一种新兴的半定量评估工具，由于其快速性、直观性和低成本，在医疗环境清洁评估中得到了越来越多应用。^参考文献Boyce, Havill和Havill3, 参考文献Hung, Chang和Cheng4 然而，现有研究主要使用单色标记。^参考文献Boyce, Havill和Havill3, 参考文献Hung, Chang和Cheng4 此外，缺乏针对清洁盲点的定量指标。为了解决这些研究空白，本研究提出并应用了双色荧光追踪技术及清洁盲点指数（CBI），以准确识别清洁薄弱环节并提高手术室的清洁质量。这项前瞻性干预研究于2024年10月至2025年4月在一家三级医疗机构进行。选择了10个III级清洁手术室作为研究地点。研究包括一个为期2周的基线期，随后是一个为期6个月的干预期。根据先前发表的标准，每个手术室选择了17个高频接触表面参考文献Richard和Bowen2–参考文献Jennings, Johnson和Brady5，包括器械推车导轨、麻醉机控制器面板和按钮、手术台调节按钮以及输液泵按钮。使用了医用级荧光素钠凝胶。蓝色标记（3M Clean-Trace荧光标记凝胶）用于连续手术之间的常规清洁评估；绿色标记（Hygiena Verify荧光标记）用于每日手术结束后的最终消毒评估。标记工作由受过训练的研究人员在没有清洁工作人员知情的情况下进行。清洁或消毒完成后，在黑暗环境中使用便携式紫外线灯检查表面参考文献Boyce, Havill和Havill3–参考文献Jennings, Johnson和Brady5。如果荧光标记完全消失，则认为表面合格，合格率计算为完全去除标记的表面所占的比例。每个标记表面被划分为1厘米×1厘米的网格，CBI计算为仍有残留荧光的网格所占的百分比。
进行了为期2周的基线调查，对10个手术室共进行了400次标记评估。分析了初始合格率、CBI值和热图，以识别主要的清洁盲点（包括器械推车导轨间隙和设备按钮凹槽）以及流程缺陷。基于基线调查结果，实施了为期6个月的干预措施。参考Wong等人的研究参考文献Wong, Huang和Yang6以及Bowen参考文献Richard和Bowen2的方法，我们开发了一个三色清洁工具包：红色精密刷（用于间隙/导轨）、黄色微纤维布（用于平面表面）和蓝色抗静电布（用于电子设备）。所有工具均为一次性使用，集中处理。常规清洁闭环流程包括手术室使用 → 蓝色标记评估 → 使用黄色或蓝色工具进行快速清洁 → 反馈；最终消毒闭环流程包括每日手术结束后 → 使用绿色标记进行评估 → 使用完整的三色工具包进行全面清洁和消毒 → 总护核实 → 数据录入 → 每月性能统计。每月公布每个手术室的CBI热图和排名。比较了干预前后的清洁合格率、CBI值和单次评估时间。数据使用SPSS 26.0进行分析。连续数据以平均值±标准差表示，干预前后的比较使用配对t检验。分类数据以百分比表示，比较使用χ2检验。P值小于0.05被视为统计学上显著。
干预后，手术室高频接触表面的整体清洁合格率从72.1%显著提高到94.3%（χ2 = 45.32, P < 0.01）。CBI从干预前的18.7% ± 4.2%降至干预后的4.3% ± 1.5%，清洁质量等级从“中等”提升至“优秀”（t = 15.47, P < 0.001）（见图1）。CBI值较高的盲点主要集中在结构复杂的区域，包括器械推车导轨内部、麻醉机按钮间隙和设备电缆接口（见图1）。通过使用红色精密刷进行针对性清洁后，这些区域的CBI值显著下降，器械推车导轨的清洁率提高了42%。评估过程需要4.8 ± 1.2分钟，每次评估的成本低于10元人民币，远低于ATP检测成本。
手术室高频接触表面的清洁盲点指数（CBI）热图。热图显示了10个时间点（T1–T10）17个表面的CBI值。CBI的计算公式为（具有残留荧光的网格数量 / 含有标记点的网格总数）× 100%。较深的色调表示较高的CBI值（清洁效果较差），较浅的色调表示较低的CBI值（清洁效果较好）。垂直虚线分隔了干预前（T1–T5）和干预后（T6–T10）时期。总结数据：合格率从72.1%提高到94.3%（χ2 = 45.32, P < 0.01）；平均CBI从18.7% ± 4.2%降至4.3% ± 1.5%（t = 15.47, P < 0.001）。
图1. 详细说明
热图表示手术室高频接触表面的清洁盲点指数（CBI）。热图显示了10个时间点（T1至T10）17个表面的CBI值。CBI的计算公式为（具有残留荧光的网格数量 / 含有标记点的网格总数）× 100%。较深的色调表示较高的CBI值（清洁效果较差），较浅的色调表示较低的CBI值（清洁效果较好）。垂直虚线分隔了干预前（T1至T5）和干预后（T6至T10）时期。图中的表面包括底板灯、静脉输液杆、注气器、显示器、废物箱、保温柜、电话、电脑、药品柜、吊架/吊臂、吸痰装置、呼吸机、空气回风口、墙面、运输车、输液泵和手术台。颜色范围从0%（清洁效果良好）到30%（清洁效果较差）。干预后清洁效果总体有所提高，干预后的CBI值低于干预前。特定表面如注气器和显示器的清洁效果显著改善，而废物箱和保温柜等表面的清洁效果也有明显但持续的改进。
CBI的显著降低凸显了针对性反馈的价值。双色系统能够独立评估常规清洁和最终消毒，精确识别流程中的薄弱环节。本研究存在若干局限性。首先，这是一项单中心研究，样本量有限。未来需要多中心研究来验证该系统的普遍性。其次，该研究仅关注了清洁的物理去除效果。未来的研究应将荧光标记去除率与微生物采样结果相关联，以进一步验证其生物学意义。第三，未来的研究应评估改进的清洁监控是否能降低手术部位感染率，这是最终具有临床意义的结果。总之，双色荧光追踪结合CBI能够精确识别清洁薄弱环节。三色工具包和闭环管理显著提高了清洁合格率，消除了清洁盲点，为手术室环境清洁提供了实用解决方案。
资金支持
本工作得到了赣州市医学领先学科和赣州市科技指导计划项目（编号2025ZSFCE0389）的资助。
