์์ อุบัติการณ์และปัจจัยที่มีความสัมพันธ์กับการติดเชื้อในโรงพยาบาลในผู้ป่วย Sepsis และ Septic Shock: การศึกษาย้อนหลัง ในโรงพยาบาล ๕๐ พรรษา มหาวชิราลงกรณ จังหวัดอุบลราชธานี
Nosocomial Infection Incidence and Associated Factors among Patients with Sepsis and Septic Shock: A Retrospective Study in 50 Pansa Maha Vajiralongkorn Hospital, Ubon Ratchathani
คำสำคัญ:
การติดเชื้อในโรงพยาบาล, อุบัติการณ์สะสม, ปัจจัยที่มีความสัมพันธ์, ภาวะติดเชื้อในกระแสเลือด, ภาวะช็อกจากการติดเชื้อ, : Nosocomial Infection, Cumulative Incidence, Associated Factors, Sepsis, Septic Shockบทคัดย่อ
บทคัดย่อ
การติดเชื้อในโรงพยาบาลเพิ่มภาระการเจ็บป่วย ระยะเวลานอนโรงพยาบาล และค่าใช้จ่าย โดยผู้ป่วย Sepsis และ Septic Shock อาจมีความเสี่ยงสูงจากความรุนแรงของโรค การใช้หัตถการ และการรักษาในหอผู้ป่วยวิกฤต
วัตถุประสงค์: 1) เพื่อศึกษาอุบัติการณ์สะสมของการติดเชื้อในโรงพยาบาล และ 2) เพื่อศึกษาปัจจัยที่มีความสัมพันธ์กับการติดเชื้อในโรงพยาบาลในผู้ป่วย Sepsis และ Septic Shock
วิธีการศึกษา: การศึกษาแบบย้อนหลังเชิงกลุ่ม (Retrospective Cohort Study) ใช้เวชระเบียนผู้ป่วยอายุรกรรม อายุ 14 ปีขึ้นไปที่ได้รับการวินิจฉัย Sepsis หรือ Septic Shock จำนวน 1,045 ราย ระหว่างวันที่ 1 ตุลาคม 2564 ถึง 30 กันยายน 2567 โดยศึกษาประชากรทั้งหมดที่เข้าเกณฑ์ การติดเชื้อในโรงพยาบาลนิยามเป็นการติดเชื้อที่เกิดหลังรับไว้รักษาอย่างน้อย 48 ชั่วโมง วิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติเชิงพรรณนา การทดสอบไคสแควร์หรือ Fisher's exact test การถดถอยโลจิสติกแบบตัวแปรเดี่ยว และการถดถอยโลจิสติกแบบพหุตัวแปร ตัวแปรที่มี p < 0.25 จากการวิเคราะห์ตัวแปรเดี่ยวร่วมกับตัวแปรสำคัญทางคลินิกถูกพิจารณาเข้าสู่แบบจำลอง
ผลการศึกษา: ผู้ป่วย 1,045 ราย ประกอบด้วย Sepsis 181 ราย (ร้อยละ 17.32) และ Septic Shock 864 ราย (ร้อยละ 82.68) พบการติดเชื้อในโรงพยาบาล 223 ราย คิดเป็นอุบัติการณ์สะสมร้อยละ 21.34 (95% CI 18.96-23.93) หรือร้อยละ 0.98 เมื่อเทียบกับผู้ป่วยอายุรกรรมทั้งหมดในช่วงเดียวกัน ในแบบจำลองมาตรฐานพบความสัมพันธ์ของเชื้อ Acinetobacter baumannii (aOR 506.10; 95% CI 65.66-3,901.25), Klebsiella pneumoniae (aOR 143.06; 95% CI 28.00-730.98), เชื้ออื่น ๆ 57.39 เท่า (95% CI; 6.35-518.53, p=0.000) และระยะเวลานอนโรงพยาบาล 7-30 วัน (aOR 187.81; 95% CI 26.25-1,344.00) และมากกว่า 30 วัน (aOR 8.80; 95% CI 2.68-28.83), p < 0.001 อย่างไรก็ตาม ชนิดเชื้อและระยะเวลานอนโรงพยาบาลเป็นตัวแปรที่อาจเกิดพร้อมหรือหลังการติดเชื้อ และค่า aOR ที่สูงมากพร้อมช่วงความเชื่อมั่นกว้างบ่งชี้ความไม่เสถียรของแบบจำลอง จึงยังไม่อาจตีความเป็นปัจจัยเสี่ยงเชิงเหตุผล
สรุป: อุบัติการณ์สะสมของการติดเชื้อในโรงพยาบาลในผู้ป่วย Sepsis และ Septic Shock เท่ากับร้อยละ 21.34 ตัวแปรทางคลินิกและการรักษาที่ประเมินก่อนการติดเชื้อไม่พบความสัมพันธ์อย่างเป็นอิสระหลังปรับตัวแปรกวน ส่วนความสัมพันธ์ของชนิดเชื้อและระยะเวลานอนโรงพยาบาลควรใช้เพื่อการเฝ้าระวังและสร้างสมมติฐาน ไม่ใช่ยืนยันความเป็นเหตุเป็นผล
คําสําคัญ: การติดเชื้อในโรงพยาบาล, อุบัติการณ์สะสม, ปัจจัยที่มีความสัมพันธ์, ภาวะติดเชื้อในกระแสเลือด, ภาวะช็อกจากการติดเชื้อ
เอกสารอ้างอิง
1. World Health Organization. Surveillance of health care-associated infections at national and facility levels: practical handbook [Internet]. 2024 [cited 2026 Apr 10]. Available from: https://iris.who.int/bitstream/handle/10665/379248/9789240101456-eng.pdf?sequence=1
2. World Health Organization. Global report on infection prevention and control 2024 [Internet]. 2024 [cited 2026 Apr 10]. Available from: https://www.who.int/publications/i/item/9789240103986
3. สุชีวา วิชัยกุล, กนกกาญจน์ เมฆอนันต์ธวัช. ปัจจัยที่มีผลต่อการติดเชื้อในโรงพยาบาลในหอผู้ป่วยเด็ก. วารสารวิจัยทางวิทยาศาสตร์สุขภาพ พฤษภาคม – สิงหาคม 2564; 15(2): 124-37.
4. Stewart S, Robertson C, Pan J, Kennedy S, Haahr LL, Manoukiand S, et al. Impact of healthcare-associated infection on length of stay. J Hosp Infect 2021; 114: 23-31. doi: 10.1016/j.jhin.2021.02.026. PubMed PMID: 34301393.
5. ศูนย์ข้อมูลเฝ้าระวังการติดเชื้อในโรงพยาบาลและเชื้อดื้อยาต้านจุลชีพ. อุบัติการณ์การติดเชื้อในโรงพยาบาลภาพรวมของประเทศไทยระหว่างปี พ.ศ. 2565-2567 จำแนกตามเขตสุขภาพ [อินเตอร์เน็ต]. 2567 [เข้าถึงเมื่อ 10 เมษายน 2569]. เข้าถึงได้จาก https://www.nicc-ipcprogram.org/
6. Evans L, Rhodes A, Alhazzani W, Antonelli M, Coopersmith CM, French C, et al. Surviving sepsis campaign: international guidelines for management of sepsis and septic shock 2021. Intensive Care Med 2021; 47(11): 1181-247. doi: 10.1007/s00134-021-06506-y. PubMed PMID: 34599691.
7. Isigi SS, Parsa AD, Alasoah I, Mahmud I, Kabi R. Predisposing factors of nosocomial infections in hospitalized patients in the United Kingdom: Systematic review. JMIR Public Health Surveill 2023; 9: e43743. doi: 10.2196/43743. PubMed PMID: 38113098.
8. เกรียงไกร โกวิทางกูร, นันทิพัฒน์ พัฒนโชติ, ณรงค์ชัย สังซา, จุธาลักษณ์ แก้วมะไฟ, พงษ์เดช สารการ. ปัจจัยที่มีความสัมพันธ์ต่อการติดเชื้อแบคทีเรียในกระแสเลือดในผู้ป่วยผู้ที่เข้ารับการรักษาในหอผู้ป่วยวิกฤต โรงพยาบาลร้อยเอ็ด จังหวัดร้อยเอ็ด. ศรีนครินทร์เวชสาร 2560; 32(2): 111-18.
9. Zhou F, Li H, Gu L, Liu M, Xue CX, Cao B, et al. Risk factors for nosocomial infection among hospitalized severe influenza A(H1N1)pdm09 patients. Respir Med 2018; 134: 86-91. doi: 10.1016/j.rmed.2017.11.017. PubMed PMID: 29413513.
10. Garvey M. Hospital Acquired Sepsis, Disease Prevalence, and Recent Advances in Sepsis Mitigation. Pathogens 2024; 13(6): 461. doi: 10.3390/pathogens13060461. PubMed PMID: 38921759.
11. กระทรวงสาธารณสุข. ตัวชี้วัดที่ 029: อัตราตายผู้ป่วยติดเชื้อในกระแสเลือดแบบรุนแรงชนิด community-acquired: ปี 2567 [อินเตอร์เน็ต]. 2567 [เข้าถึงเมื่อ 10 เมษายน 2569]. เข้าถึงได้จาก: https://healthkpi.dms.go.th/kpi2/kpi/index/?id=2097&kpi_year=2567
12. สำนักงานเขตสุขภาพที่ 10. ตัวชี้วัดที่ 029: อัตราตายผู้ป่วยติดเชื้อในกระแสเลือดแบบรุนแรงชนิด community-acquired เขตฯ 10: ปี 2567 [อินเตอร์เน็ต]. 2567 [เข้าถึงเมื่อ 10 เมษายน 2569].
เข้าถึงได้จาก: https://healthkpi.dms.go.th/kpi2/kpi/index/?id=2097&lv=2&z=10&kpi_year=2567
13. Cohen J. Statistical power analysis for the behavioral sciences. 2nd ed. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates; 1988.
14. Wang Y, Ren J, Yao Z, Wang W, Wang S, Duan J, et al. Clinical impact and risk factors of intensive care unit-acquired nosocomial infection: a propensity score-matching study from 2018 to 2020 in a Teaching Hospital in China. Infect Drug Resist 2023; 16: 569-79. doi: 10.2147/IDR.S394269. PubMed PMID: 36726386.
15. Zeng H, Liu R, Cheng C, Yang N, Luo L, Long S, et al. Distribution of pathogenic bacteria and drug resistance in ICU of a Newly Built Hospital. Infect Drug Resist 2024; 17: 4945-54. doi: 10.2147/IDR.S478614. PubMed PMID: 39539742.
16. Guan Y, Fu GH. A double-penalized estimator to combat separation and multicollinearity in logistic regression. Mathematics 2022; 10(20): 3824. doi: 10.3390/math10203824.
17. Lewis RM, Battey HS. On inference in high-dimensional logistic regression models with separated data. Biometrika 2024; 111(3): 989–1011. doi: 10.1093/biomet/asad065.
18. Kosmidis I, Lunardon N. Empirical bias-reducing adjustments to estimating functions. J R Stat Soc Series B Stat Methodol 2024; 86(1): 62–89. doi: 10.1093/jrsssb/qkad083.
19. Taye ZW, Abebil YA, Akalu TY, Tessema GM, Taye EB. Incidence and determinants of nosocomial infection among hospital admitted adult chronic disease patients in University of Gondar Comprehensive Specialized Hospital, North–West Ethiopia, 2016–2020. Front Public Health 2023; 11: 1087407. doi: 10.3389/fpubh.2023.1087407. PubMed PMID: 36908459.
20. Ait Hssain A, Vahedian-Azimi A, Ibrahim AS, Hassan IF, Azoulay E, Darmon M. Incidence, risk factors and outcomes of nosocomial infection in adult patients supported by extracorporeal membrane oxygenation: a systematic review and meta-analysis. Crit Care 2024; 28(1): 158. doi: 10.1186/s13054-024-04946-8. PubMed PMID: 38730424.
21. มาลีทิพย์ อาชีวกุลมาศ, กิตติรัตน์ สวัสดิ์รักษ์, วรรณวณัช วรรธนะมณีกุล, ศันสนีย์ ชัยบุตร, ฐานันดร์ ฐานวิเศษ. ปัจจัยเสี่ยงของการติดเชื้อดื้อยา Acinetobacterbaumannii ในโรงพยาบาลชัยภูมิ. ชัยภูมิเวชสาร เมษายน 2559; 36(1): 5-15.
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2026 ยโสธรเวชสาร
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความที่ได้รับการตีพิมพ์เป็นลิขสิทธิ์ของยโสธรเวชสาร
