1、手術部位感染(SSI)是僅次于泌尿系統(tǒng)感染、呼吸系統(tǒng)感染后的第三大醫(yī)院感染原因，約占所有住院患者醫(yī)院感染的13％-18％。同時，SSI是患者術后常見的醫(yī)院感染和并發(fā)癥。外科患者SSI，一旦發(fā)生，控制相對困難，增加醫(yī)療費用，浪費社會醫(yī)療資源，給患者造成巨大痛苦，并帶來一定經濟負擔，影響患者預后與轉歸。因此對SSI進行預測，加強SSI預防和控制至關重要;使SSI的控制防線前移，有效降低SSI的發(fā)生率。這對規(guī)范SSI預防和診治，為臨床有效預防

2、控制SSI提供依據。
　　目的：
　　描述某醫(yī)院外科手術部位感染發(fā)生水平，分析影響手術部位感染的相關因素，建立BP模型，預測外科手術患者發(fā)生手術部位感染的概率，探索預防和控制手術部位感染的措施，為有效控制手術部位感染提供依據。
　　資料與方法：
　　1.樣本選取:某三甲醫(yī)院2012年-2015年外科手術患者為研究對象進行回顧性調查研究。
　　2.基本情況描述分析:發(fā)生切口感染的275例患者為病例組，另按照1

3、∶1比例選取同期、同科室術后無感染266例患者為對照組。進行手術感染部位統(tǒng)計和檢出病原菌統(tǒng)計。
　　3.SPSS17.0軟件分析數據，進行危險因素分析分別對宿主因素和醫(yī)源性因素進行單因素分析，為了剔除因素之間的混雜影響，將單因素分析得到的具有統(tǒng)計學意義的指標納入多因素logistic回歸分析得手術患者SSI的可能危險因素。
　　4.SSI風險預測，針對SSI建立預測神經網絡模型:
　　1)以2012-2014年外科手術

4、患者信息作為訓練樣本，以2015手術患者信息作為測試樣本;本研究中的自變量為手術部位感染相關因素、因變量為是否發(fā)生手術部位感染，構建模型。若數據存在嚴重失衡，為平衡數據我們對發(fā)生手術部位感染的患者擴大倍數，使數據平衡后進行模型預測。
　　2)根據病例組和對照組的相關數據平衡結果，根據訓練數據建立神經網絡模型，形成數據庫，在通過數據庫知識對驗證樣本進行測試并逐步修改完善BP模型參數，用最終完善好的分類模型再分別對2012-2014年

5、的樣本和2015年的樣本進行分類。
　　主要結果：
　　1.本次調查共78643例外科無菌手術患者，發(fā)生手術部位感染275例(0.35％)。
　　2.SSI一表淺切口感染所占比率較高，達28.36％，軟組織感染、深部切口感染和器官腔隙感染緊隨其后。表淺切口感染和深部切口感染的病原菌沒有太大的差異，均以革蘭氏陰性菌為多，革蘭氏陰性和陽性菌在軟組織部位器官腔隙部位的分布接近1∶1。
　　3.單因素分析結果顯示，手術部

6、位感染發(fā)生率與年齡、是否有基礎疾病、急性手術或擇期手術、切口愈合等級、ASA病情等級、是否發(fā)生大出血、切口類型、手術例次、總住院天數、與死亡的關系、麻醉方式、是否植入人工、材料手術時間和預防性使用抗生素均有一定關系。多因素分析結果顯示，年齡、手術類型、切口愈合等級、是否患有基礎性疾病、手術例次、手術時間、ASA病情等級和總住院天數8項因素是手術部位感染的獨立危險因素。按OR值大小，各因素影響程度從強到弱依次為手術（急性或者擇期）、是否患

7、有基礎性疾病、切口類型、ASA病情等級、年齡、住院時間、手術時間、手術例次。
　　4.最終確定的模型參數如下，網絡的錯分率0.038％，平均誤差為0.040％;通過曲線下面積(ROC)為0.943，大于0.9，說明我們建立的BP模型具有極好的預測手術患者是否發(fā)生手術部位感染的能力。
　　結論：
　　SSI相關因素包括手術（急性或者擇期）、是否患有基礎性疾病、切口類型、ASA病情等級、年齡、住院時間、手術時間、手術例次。