全医院是否意味着更高的感染风险？

今天的医院花了很多时间和努力，保护他们的患者在住院时促进新的感染 - 尤其是最危险的类型，这些类型甚至可能威胁到首先向医院发送到医院的问题。他们还仔细地跟踪了这些医院收购的感染（HAI），甚至在获得较低的速率时甚至通过Medicare系统获得更多报酬。

据密歇根大学和兰德研究人员称，这种大规模努力一直缺少关键要素。追踪措施都没有考虑到医院在住院期间的全部措施，患者收购了感染也就是说，有多少比例的病床上有病人，以及由此而来的工作人员有多勉强。

现在，该团队制定了一种方法，即他们希望导致对患者安全的重要因素更加统一。

在一篇新的论文中医院医学杂志，他们分享了对真实世界数据使用这种方法的第一个结果，这与被称为“c . diff”或艰难梭状芽胞杆菌．

虽然它看起来很明显，一个富勒医院会意味着更高的风险c . diff在患者中，研究发现情况恰恰相反。

患者c . diff当医院在患者被录取时，当医院在中间占用时，感染风险最高。当研究人员看着患者留下的平均入住时，风险c . diff当医院占25％至75％的含量为25％至75％，感染率超过3倍，而占用率低于25％或超过75％。

该研究在2008年至2012年间，在加利福尼亚州的327家医院中使用了558,829名患者排放的数据。它的重点是患者来到医院的急诊室以照顾心脏病发作，心力衰竭或肺炎。

总之，2,045名患者开发了一个c . diff到达医院后被感染。研究人员调整了所有研究中存在差异的许多因素耐心，包括年龄，性别，收入，教育等等。

这项研究的数据来自加州全州健康规划和发展办公室病人出院数据集，该数据跟踪了加州所有有执照的普通急症护理医院的出院记录。

这项研究是在该州于2006年制定了最低护士与病人比率后进行的，以确保护士配备充足。

领导作者Mahshid Abir，M.D.M.Sc.，U-M和Rand，衡量医院入住的新方法考虑了医院实际开放和人员的床单，而不是他们许可运营的许可。

这种更精确的方法是通过查看每家医院的普查数据计算出来的，可以用来跟踪与住院率有关的多种病人结果。研究人员通过查看四个月时间内每天的最大人口普查数据，估算出医院的实际床位容量。这使得他们可以考虑到床位供应的变化，例如当医院关闭单位或由于季节变化而减少人员配备时。

该团队将入住率分为四个水平：低（0至25％），两类中等阶级（25％至50％，51％至75％），高（完全满76％）。

Abir和她的同事们注意到，欧洲及其他地区的其他研究表明，当医院人满为患时，甲型肝炎的发病率会更高，但这些研究使用的是经许可的病床数，没有排除病人到医院时已经感染的因素。

“我们的初始结果表明了医院入住和结果之间的复杂关系，并提供了进一步的评估，”ABIR表示，当医院在高或低占用时可能会被触发或修改的医院方案。

她和她的合著者呼吁由感染控制官员收集医院占用率数据，以便在检查医院获得性感染和对病人健康和安全的其他可预防威胁时，可以使用更精确的占用率数据。

"The theory that infection rates will go up with occupancy, because of staff cutting corners with steps like handwashing, may seem logical but this model shows it's not as simple as that," says Abir, who leads the U-M Acute Care Research Unit and is a member of the U-M Institute for Healthcare Policy and Innovation. "The impacts of emergency department crowding on patient outcomes have been studied extensively, but the effects of occupancy levels on inpatients has been neglected—despite the fact that a crowded ED is often a function of high inpatient occupancy. Some hospitals may be implementing operational factors during high occupancy that improve HAIs; we need to study what those are."

该团队也在查看之间的联系医院占用和患者死亡率以及其他结果，以及加州护士人员配备比率要求的影响。

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