呼吸内科重症患者呼吸机相关性肺炎(VAP)的危险因素及护理策略分析.docx

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呼吸内科重症患者呼吸机相关性肺炎(VAP)的危险因素及护理策略分析

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【摘要】:目的:探讨呼吸内科重症患者发生呼吸机相关性肺炎(Ventilator-associatedpneumonia,VAP)的危险因素及护理策略。方法:选择2017年1月~2019年5月我院呼吸内科在机械通气期间发生VAP的60例重症患者与未发生VAP的60例患者,设置为观察组、对照组,分析呼吸内科重症患者发生VAP的危险因素。结果:经单因素、多因素Logistics线性回归分析后发现,年龄、昏迷、误吸、机械通气时间是呼吸内科重症患者发生VAP的危险因素(P0.05)。结论:呼吸内科重症患者在机械通气期间发生的VAP与年龄、昏迷、误吸、机械通气时间等危险因素有关,临床应根据呼吸内科重症患者VAP的危险因素制定针对性护理策略。

【关键词】:呼吸内科;机械通气;呼吸机相关性肺炎;危险因素;护理

呼吸内科重症患者往往需采取机械通气治疗,但在机械通气治疗期间,这类患者具有较高的VAP风险,一旦发生VAP,患者病情往往会加重,增加了其死亡风险[1],故临床需对呼吸内科重症患者的VAP进行积极防治。本研究针对60例呼吸内科重症疾病伴VAP患者与60例呼吸内科重症疾病不伴VAP患者进行比较,分析呼吸内科重症患者发生VAP的危险因素,探讨其护理策略。

1资料与方法

1.1一般资料

选择2017年1月~2019年5月我院呼吸内科在机械通气期间发生VAP的60例重症患者与未发生VAP的60例患者,设置为观察组、对照组,观察组的年龄为32~75岁,平均(56.49±9.57)岁,有男37例、女23例;对照组的年龄为22~76岁,平均(48.17±8.02)岁,有男35例、女25例。

观察组与对照组的临床资料均保存完整,研究经伦理学委员会批准。

1.2方法

对两组患者的临床资料进行回顾性研究,对导致呼吸内科重症患者发生VAP的危险因素进行单因素分析、多因素Logistics线性回归分析,分析指标有年龄(≧60岁或60岁)、性别(男或女)、昏迷(有或无)、误吸(有或无)、机械通气时间(≧3d或3d)。

1.3统计学方法

应用SPSS软件(版本号为22.0),单因素分析中的所有资料均整理成计数资料形式,行χ2检验,P0.05时有统计学意义,再对单因素分析中P0.05的变量进行多因素Logistics线性回归分析,以α=0.05作为检验水准。

2结果

2.1单因素分析

在单因素分析中,观察组与对照组的年龄、昏迷、误吸、机械通气时间方面比较均存在统计学差异(P0.05),而观察组与对照组的性别分布比较无统计学差异(P0.05)。见表1:

表1单因素分析(例)

因素

观察组(n=60)

对照组(n=60)

χ2

P

年龄

≧60岁

23

12

4.881

0.027

60岁

37

48

性别

37

35

0.139

0.709

23

25

昏迷

18

7

6.114

0.013

42

53

误吸

11

2

6.988

0.008

49

58

机械通气时间

≧3d

25

13

5.546

0.019

3d

35

47

2.2多因素Logistics线性回归分析

对表1中P0.05的变量进行多因素Logistics线性回归分析后发现,年龄、昏迷、误吸、机械通气时间是呼吸内科重症患者发生VAP的危险因素(P0.05)。见表2:

表2多因素Logistics线性回归分析

因素

β

S.E

Wald

P

OR

95%CI

年龄

0.352

1.378

4.169

0.006

2.507

1.246~3.187

昏迷

0.329

1.346

4.408

0.004

2.379

1.140~3.278

误吸

0.358

1.401

4.389

0.005

2.696

1.145~3.352

机械通气时间

0.347

1.359

4.260

0.002

2.406

1.352~3.069

3讨论

呼吸内科重症患者病情危重,往往伴随有呼吸困难状况,临床上需对这类患者实施机械通气治疗,以辅助患者吸氧,避免其因缺氧症状而致休克甚至死亡。在呼吸内科重症患者接受机械通气治疗时,病原体易入侵患者呼吸道而引发VAP,VAP是一种机械通气治疗期间常见的并发症,一旦发生VAP,会加重患者病情,对其预后十分不利[2],故临床主张对呼吸内科重症患者机械通气治疗期间的VAP进行积极预防。

明确呼吸内科重症患者发生VAP的危险因素是制定科学合理预防对策的关键,本研究针对伴与不伴VAP的呼吸内科重症患者各60例进行回顾性研究,对VAP危险因素进行单因素、多因素Logistics线性回归分析后发现

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