引用本文： 汪峻葵, 潘杰, 白亚君, 谢娟, 张淑华, 唐春莲. 分科室医院感染月发病率控制范围的制定及应用. 华西医学, 2022, 37(3): 382-387. doi: 10.7507/1002-0179.202102093 复制
医院感染预防与控制（以下简称“感控”）质量改进的基础是通过医院感染监测获得感染发病率，将其用于判断基线和发展趋势，从而提供预警和控制信息，及早发现医院感染流行风险，并反馈给临床医生和利益相关者，有针对性地实施合适的感控措施[1]。对于监测指标的利用，目前卫生行政部门仅在《三级综合医院医疗服务能力指南（2016 年版）》中要求院内感染发病率应≤10%[2]，由于不同地区、规模、级别医院的医院感染发病率不同[3]，各医院的信息系统缺乏统一的信息采集标准和运行规则[4]，同时各医疗机构感控专职人员对医院感染监测基本理论和方法的理解与掌握存在差异[5]，在实际工作中更需要因地制宜地建立相应的控制范围，作为预警和质量控制（质控）的参考标准。医学参考值指绝大多数“正常人”各种指标观测值的波动范围，可作为判定正常和异常的参考标准，该指标在医学各个领域中广泛推广，包括对卫生标准等相关指标的制定[6]。本研究以南充市中心医院探索性实践为例，探讨利用医学参考值范围原理制定分科室医院感染月发病率控制范围及其在临床工作中的实践效果，为基层医院的感控工作提供思路和实践经验。
1 资料与方法
1.1 研究对象
1.1.1 研究现场
本研究选取南充市中心医院为研究现场。该医院始建于 1937 年，集医疗急救、科研教学、康复保健为一体，开放床位 2300 张，设置临床科室 35 个；2019 年全年门诊量 167 万人次，出院患者 8.9 万人次，手术 5.1 万台次。该医院自 2015 年起已建立完善的医院感染信息系统，覆盖科室全面，2016 年起能获得完整稳定的医院感染监测数据。
1.1.2 研究人群
① 测试集调查对象：2016 年 1 月 1 日－2018 年 12 月 31 日的所有住院患者，共 226217 例；② 实践集调查对象：2019 年 1 月 1 日－12 月 31 日的所有住院患者，共 89052 例。
1.2 医院感染判断方法和医院感染月发病率的计算
根据 2001 年版《医院感染诊断标准（试行）》[7]进行医院感染的判断。
医院感染月发病率的计算公式为：医院感染月发病率=某月新发生医院感染人数/同期住院患者数×100%。
1.3 测试集基础观测数据的确定
纳入标准：2016 年 1 月及之前建立的临床科室，拥有 36 个月的医院感染月发病率监测数据。排除标准：医院感染发生的月份数不足 5 个月（即医院感染月发病率为 0 的月份数≥31）的临床科室。
1.4 控制范围的制定原理
1.4.1 医院感染月发病率的正态性探索
测试集以各科室 36 个月的分科室医院感染月发病率为基础观测数据，对每个科室分别进行正态性探索。同时满足以下 3 点，则该科室基础观测数据符合正态分布：① 数据直方图大致符合中间多、两边对称的分布；② Q-Q 图数据点基本位于对角线的直线上或其周围，且在直线两边的点分布比较均匀；③ Shapiro-Wilk 检验（S-W 检验）的 P>0.05。
1.4.2 医学参考值范围原理及计算
医院感染发病率过高属于异常，应设置单侧参考值范围。对于正态分布的数据，在正态曲线下区间［0，
+1.64s）内的面积为 95%，故计算 
+1.64s 作为观测值的预警限值；区间［0，
+2.33s）内的面积为 99%，故计算 
+2.33s 作为观测值的控制限值。对于偏态分布的数据，利用百分位数法计算观测数据的第 95 百分位数值（P95）和第 99 百分位数值（P99）分别作为观测值的预警限值和控制限值[6]。
1.5 实践方法
2019 年 1 月开始，每个月将当月各科室医院感染月发病率与设置的预警限值和控制限值比较。若仅超出预警限，则下发整改通知提醒科室，要求科室自我分析、改进并反馈；若超出控制限值，则感控专职人员分析感染率变化情况和病例信息，并前往科室进行现场调查，剖析原因提出相应的整改措施，从而降低感染风险的发生。
1.6 统计学方法
使用蓝蜻蜓医院感染管理系统 6.0 进行数据收集和导出。使用 Excel 2016 软件对数据进行整理。使用 SPSS 13.0 软件的 Explor 功能进行正态性探索、kappa 值的计算和检验，双侧检验水准 α=0.05；使用 Frequencies 功能进行 
、s、P95 和 P99 的计算。kappa 值在（0，0.2］为极低一致性，（0.2，0.4］为一般一致性，（0.4，0.6］为中度一致性，（0.6，0.8］为高度一致性，（0.8，1.0］为完全一致。
2 结果
2.1 正态性检验结果
正态性检验结果显示，骨科、神经外科、肾病内科、重症医学科 A 区、重症医学科 B 区和肿瘤中心的医院感染月发病率数据符合正态分布，其余科室的医院感染月发病率数据均未通过正态性检验。见表1。
表1
2016 年 1 月－2018 年 12 月各临床科室医院感染月发病率正态性检验结果
2.2 控制范围的建立、应用及效能检验
不同分布科室的医院感染月发病率的预警限值和控制限值及 2019 年全年医院感染月发病率情况见表2。
表2
各科月医院感染发病率的预警限、控制限和 2019 年各科室医院感染月发病率（%）
2019 年全年不同科室医院感染月发病率共有 17 个数据异常波动。其中 14 个（82.4%）数据仅超过预警限值，除肝胆胰脾外科 1 月和新生儿科 5 月在下发整改后次月仍超预警限值外，其余科室通过下发整改通知的方式，均降低至预警限值以下，初次警戒干预有效率为 83.3%（10/12）。肝胆胰脾外科 2 月和新生儿科 6 月继续通过整改通知进行干预，要求科室再次自我分析危险因素并改进，次月医院感染发病率降至预警限值以下，二次警戒干预有效率为 100.0%（2/2）。骨科 8 月、心胸外科 10 月和神经外科 11 月医院感染发病率超过控制限值，经现场调查干预后，次月医院感染发病率均降低至预警限值以下，现场干预有效率为 100.0%（3/3）。
复核 2019 年全年医院感染监测数据，排查医院感染聚集性事件；同时汇总 2019 年全年临床科室报告医院感染管理科调查处理的医院感染相关事件资料，汇总整理发现 2019 年全年共出现 6 起有明确高风险因素的医院感染事件，该类因素若不及时进行干预极有可能引起医院感染事件的暴发，其分别出现在新生儿科 6 月、骨科 8 月、神经外科 8 月和 11 月、心胸外科 4 月和 10 月。风险事件与预警结果的关系如表3。
表3
风险事件与预警结果的关系表
通过计算，控制范围发现风险事件的灵敏度为 83.3%，特异度为 96.2%，阳性预测值为 29.4%，阴性预测值为 99.7%，符合率为 96.0%，一致性为中度（kappa=0.419，P<0.001）。
3 讨论
由于医院感染具有季节性，对于医院感染病例监测数据的运用，国内学者倾向于进行统计预测，研究的热点集中于时间序列模型[8-10]，但是时间序列模型需要对非零、平稳的时间序列进行建模，大部分研究仅停留在全院医院感染发病率研究的层面上，很难深入单个科室，尤其是医院感染月发病率常为 0 的科室，再者其限制条件较为苛刻，对于复杂的临床实际很难一一符合[11]。同时多项研究显示，目前感控专职人员多数为护理专业人员，比例为 45.96%～60.52% 不等，而预防医学专业人员仅占 12.46%～19.19%[12-13]，数据处理能力相对较弱，且不同医院的感染情况相差较大[3]，在无较强处理能力的信息系统的协助下，基层医院仅通过医院感染发病率前后变化趋势比较，难以充分利用数据信息。不少感控专职人员结合自身工作实践对控制范围的建立也作出过探索：段雯婷等[14]利用儿科医院全院 2014 年－2015 年每月医院感染发病率获得医院感染发病率的 
和 s，制定质控限（
+s 为临界限，
+2s 为警告限，
±3s 为失控限），并绘制 Levey-Jennings 质控图，作为发现异常医院感染、及时分析原因和提出改进措施的依据；袁巧等[15]曾使用重症医学科 18 个月的医院感染月发病率为基础数据，利用参考值范围原理，以 
+1.64s 为警戒限，
+2.33s 为控制限，建立重症医学科的医院感染监控范围；莫元春等[16]曾利用 2015 年－2017 年各临床科室医院感染例次发病率等 6 个指标的 
和 s，通过分别设置 
+s 和 
+2s 作为预警值和控制值，结合奖惩制度，以此来降低医院感染发病率。考虑到不同科室各有特点，医院感染发生差异较大，数据分布情况各不相同，同时本研究显示，更多科室既往医院感染发病率呈偏态分布，单纯把医院感染月发病率数据看成正态分布略有偏颇，故科学制定一套适用所有科室的控制范围还需要更多的探索。若制定的范围阈值太高，不能及时发现问题，而过低则会增加干预成本，消耗有限的人力物力和医疗资源。
本研究将医院感染月发病率作为研究对象，利用医学参考值范围制定原理，通过对不同科室既往医院感染发病率数据分布情况的探索，分别制定正态和非正态分布感染月发病率的控制范围，并通过运用实践，验证该范围可以预警异常医院感染发病率，具有较高的灵敏度（83.3%）和特异度（96.2%）。其阳性预测值为 29.4%，提示每出现 1 次异常波动情况，有接近 1/3 的概率潜在引起医院感染暴发的危险因素，对于遏制暴发这种重大事件，每次异常波动仍需加强警惕。本研究中警戒干预（83.3%）和现场干预（100.0%）的有效率均较高，在及时、有效地反馈和干预后，医院感染潜在和新发风险因素能有效控制，对于遏制严重医院感染事件的发生发展具有现实意义。再者，该范围指标科学明确，制定方法较为简便，原理易懂，利于基层感控专职人员制定和向临床医务人员解释。
从本研究中异常值的分布可以看出，骨科、肝胆胰脾外科、神经外科、心胸外科、新生儿科医院感染月发病率多次超过预警限值。造成这种情况的原因，一部分是新的高危风险因素的出现，如心胸外科新技术的运用；一部分是管理方式的欠缺，如骨科医务人员在某一个月集中休年假，在岗医务人员过劳工作，无菌操作得不到保障；一部分是临床科室不能自我发现风险点，如新生儿科再次超过预警限求助于医院感染管理科，医院感染管理科调查发现与重复使用器械清洗消毒不当有关；一部分是临床科室自我干预不足，如神经外科 8 月科室已自查初步发现问题，但是管理不善，在 11 月超过控制限；最后有一部分原因未明，可能存在多项潜在危险因素综合作用的情况，如：如肝胆胰脾外科 1 年之内多次仅超过预警限值，这需要在人力物力足够时进行风险评估等措施对高危环节和高危因素进行挖掘，通过风险评估，运用事件树分析法及危险与可操作性研究、失效模式和效应分析等方法，识别危险，再利用风险矩阵法和风险指数对风险进行评级，发现感控工作中的薄弱点，确定高危环节和高危因素，明确控制目标和最佳控制点，以二八原则为基础，利用有限的资源开展最有价值的感控措施，不断提高医院感染管理水平[17-18]。
本研究的局限性：首先，本研究使用指标为医院感染发病率，同一患者不同部位感染无法被识别，会弱化对医院感染严重程度的判断，故在之后的实践中可以采取医院感染发病例次率这一指标改进。其次，由于医院处于发展阶段，收治患者的数量、结构、病种以及采取的治疗方式和医院感染控制方式都在逐步提高，其医院感染发病率必然会受到影响。如全国医院感染监测网 2001 年－2014 年共开展 7 次全国医院感染现患率调查工作，其调查结果显示：2001 年、2003 年、2005 年、2008 年、2010 年、2012 年、2014 年我国医院感染现患率分别为 5.22%、4.81%、4.77%、4.04%、3.60%、3.22%、2.67%[19-25]，医院感染现患率稳步降低。若纳入太早的数据会使制定标准朝较高水平偏倚，尤其是医院感染监测初步完善的基层医院和新成立不久的临床科室，在技术逐步稳定后，其医院感染发病情况常常出现稳步降低的可能。故医院感染月发病率的控制范围也应随医院的发展变化处于动态更新中，即每年应进行一次更新，新的一年里，重新用近期数据制定新的控制范围（如本研究中，2020 年时，剔除 2016 年数据，纳入 2019 年数据，重新制定控制范围）。再者，由于新成立科室和发生医院感染小于 5 个月的科室样本量过小，本研究中未对其制定范围，须在之后的研究和实践中加以制定和运用。最后，由于本研究医院在 2016 年初有稳定的覆盖全院的医院感染管理系统的监测数据，至 2018 年末开始研究时多数科室有完善的 36 个月的医院感染病例监测资料，故在推广时，特别是基层医院，稳定监测的医院感染数据不足时，可以采用 1 年或者 2 年数据进行设置。
综上所述，制定分科室医院感染月发病率控制范围可以识别潜在的医院感染风险，利于感控专职人员实现精准感控。该方法科学合理，简便易操作，对于基层统计人员和信息系统缺乏的医疗机构，只需在日常医院感染综合性监测的基础上，利用 SPSS 软件简单操作计算出 
、s、P95 和 P99 这 4 个指标便可人工制定控制范围。如文中提到该方法也存在一些不足，需要感控工作者在实践运用的过程中逐步探索和完善。
利益冲突：所有作者声明不存在利益冲突。
医院感染预防与控制（以下简称“感控”）质量改进的基础是通过医院感染监测获得感染发病率，将其用于判断基线和发展趋势，从而提供预警和控制信息，及早发现医院感染流行风险，并反馈给临床医生和利益相关者，有针对性地实施合适的感控措施[1]。对于监测指标的利用，目前卫生行政部门仅在《三级综合医院医疗服务能力指南（2016 年版）》中要求院内感染发病率应≤10%[2]，由于不同地区、规模、级别医院的医院感染发病率不同[3]，各医院的信息系统缺乏统一的信息采集标准和运行规则[4]，同时各医疗机构感控专职人员对医院感染监测基本理论和方法的理解与掌握存在差异[5]，在实际工作中更需要因地制宜地建立相应的控制范围，作为预警和质量控制（质控）的参考标准。医学参考值指绝大多数“正常人”各种指标观测值的波动范围，可作为判定正常和异常的参考标准，该指标在医学各个领域中广泛推广，包括对卫生标准等相关指标的制定[6]。本研究以南充市中心医院探索性实践为例，探讨利用医学参考值范围原理制定分科室医院感染月发病率控制范围及其在临床工作中的实践效果，为基层医院的感控工作提供思路和实践经验。
1 资料与方法
1.1 研究对象
1.1.1 研究现场
本研究选取南充市中心医院为研究现场。该医院始建于 1937 年，集医疗急救、科研教学、康复保健为一体，开放床位 2300 张，设置临床科室 35 个；2019 年全年门诊量 167 万人次，出院患者 8.9 万人次，手术 5.1 万台次。该医院自 2015 年起已建立完善的医院感染信息系统，覆盖科室全面，2016 年起能获得完整稳定的医院感染监测数据。
1.1.2 研究人群
① 测试集调查对象：2016 年 1 月 1 日－2018 年 12 月 31 日的所有住院患者，共 226217 例；② 实践集调查对象：2019 年 1 月 1 日－12 月 31 日的所有住院患者，共 89052 例。
1.2 医院感染判断方法和医院感染月发病率的计算
根据 2001 年版《医院感染诊断标准（试行）》[7]进行医院感染的判断。
医院感染月发病率的计算公式为：医院感染月发病率=某月新发生医院感染人数/同期住院患者数×100%。
1.3 测试集基础观测数据的确定
纳入标准：2016 年 1 月及之前建立的临床科室，拥有 36 个月的医院感染月发病率监测数据。排除标准：医院感染发生的月份数不足 5 个月（即医院感染月发病率为 0 的月份数≥31）的临床科室。
1.4 控制范围的制定原理
1.4.1 医院感染月发病率的正态性探索
测试集以各科室 36 个月的分科室医院感染月发病率为基础观测数据，对每个科室分别进行正态性探索。同时满足以下 3 点，则该科室基础观测数据符合正态分布：① 数据直方图大致符合中间多、两边对称的分布；② Q-Q 图数据点基本位于对角线的直线上或其周围，且在直线两边的点分布比较均匀；③ Shapiro-Wilk 检验（S-W 检验）的 P>0.05。
1.4.2 医学参考值范围原理及计算
医院感染发病率过高属于异常，应设置单侧参考值范围。对于正态分布的数据，在正态曲线下区间［0，+1.64s）内的面积为 95%，故计算 +1.64s 作为观测值的预警限值；区间［0，+2.33s）内的面积为 99%，故计算 +2.33s 作为观测值的控制限值。对于偏态分布的数据，利用百分位数法计算观测数据的第 95 百分位数值（P95）和第 99 百分位数值（P99）分别作为观测值的预警限值和控制限值[6]。
1.5 实践方法
2019 年 1 月开始，每个月将当月各科室医院感染月发病率与设置的预警限值和控制限值比较。若仅超出预警限，则下发整改通知提醒科室，要求科室自我分析、改进并反馈；若超出控制限值，则感控专职人员分析感染率变化情况和病例信息，并前往科室进行现场调查，剖析原因提出相应的整改措施，从而降低感染风险的发生。
1.6 统计学方法
使用蓝蜻蜓医院感染管理系统 6.0 进行数据收集和导出。使用 Excel 2016 软件对数据进行整理。使用 SPSS 13.0 软件的 Explor 功能进行正态性探索、kappa 值的计算和检验，双侧检验水准 α=0.05；使用 Frequencies 功能进行 、s、P95 和 P99 的计算。kappa 值在（0，0.2］为极低一致性，（0.2，0.4］为一般一致性，（0.4，0.6］为中度一致性，（0.6，0.8］为高度一致性，（0.8，1.0］为完全一致。
2 结果
2.1 正态性检验结果
正态性检验结果显示，骨科、神经外科、肾病内科、重症医学科 A 区、重症医学科 B 区和肿瘤中心的医院感染月发病率数据符合正态分布，其余科室的医院感染月发病率数据均未通过正态性检验。见表1。
表1
2016 年 1 月－2018 年 12 月各临床科室医院感染月发病率正态性检验结果
2.2 控制范围的建立、应用及效能检验
不同分布科室的医院感染月发病率的预警限值和控制限值及 2019 年全年医院感染月发病率情况见表2。
表2
各科月医院感染发病率的预警限、控制限和 2019 年各科室医院感染月发病率（%）
2019 年全年不同科室医院感染月发病率共有 17 个数据异常波动。其中 14 个（82.4%）数据仅超过预警限值，除肝胆胰脾外科 1 月和新生儿科 5 月在下发整改后次月仍超预警限值外，其余科室通过下发整改通知的方式，均降低至预警限值以下，初次警戒干预有效率为 83.3%（10/12）。肝胆胰脾外科 2 月和新生儿科 6 月继续通过整改通知进行干预，要求科室再次自我分析危险因素并改进，次月医院感染发病率降至预警限值以下，二次警戒干预有效率为 100.0%（2/2）。骨科 8 月、心胸外科 10 月和神经外科 11 月医院感染发病率超过控制限值，经现场调查干预后，次月医院感染发病率均降低至预警限值以下，现场干预有效率为 100.0%（3/3）。
复核 2019 年全年医院感染监测数据，排查医院感染聚集性事件；同时汇总 2019 年全年临床科室报告医院感染管理科调查处理的医院感染相关事件资料，汇总整理发现 2019 年全年共出现 6 起有明确高风险因素的医院感染事件，该类因素若不及时进行干预极有可能引起医院感染事件的暴发，其分别出现在新生儿科 6 月、骨科 8 月、神经外科 8 月和 11 月、心胸外科 4 月和 10 月。风险事件与预警结果的关系如表3。
表3
风险事件与预警结果的关系表
通过计算，控制范围发现风险事件的灵敏度为 83.3%，特异度为 96.2%，阳性预测值为 29.4%，阴性预测值为 99.7%，符合率为 96.0%，一致性为中度（kappa=0.419，P<0.001）。
3 讨论
由于医院感染具有季节性，对于医院感染病例监测数据的运用，国内学者倾向于进行统计预测，研究的热点集中于时间序列模型[8-10]，但是时间序列模型需要对非零、平稳的时间序列进行建模，大部分研究仅停留在全院医院感染发病率研究的层面上，很难深入单个科室，尤其是医院感染月发病率常为 0 的科室，再者其限制条件较为苛刻，对于复杂的临床实际很难一一符合[11]。同时多项研究显示，目前感控专职人员多数为护理专业人员，比例为 45.96%～60.52% 不等，而预防医学专业人员仅占 12.46%～19.19%[12-13]，数据处理能力相对较弱，且不同医院的感染情况相差较大[3]，在无较强处理能力的信息系统的协助下，基层医院仅通过医院感染发病率前后变化趋势比较，难以充分利用数据信息。不少感控专职人员结合自身工作实践对控制范围的建立也作出过探索：段雯婷等[14]利用儿科医院全院 2014 年－2015 年每月医院感染发病率获得医院感染发病率的 和 s，制定质控限（+s 为临界限，+2s 为警告限，±3s 为失控限），并绘制 Levey-Jennings 质控图，作为发现异常医院感染、及时分析原因和提出改进措施的依据；袁巧等[15]曾使用重症医学科 18 个月的医院感染月发病率为基础数据，利用参考值范围原理，以 +1.64s 为警戒限，+2.33s 为控制限，建立重症医学科的医院感染监控范围；莫元春等[16]曾利用 2015 年－2017 年各临床科室医院感染例次发病率等 6 个指标的 和 s，通过分别设置 +s 和 +2s 作为预警值和控制值，结合奖惩制度，以此来降低医院感染发病率。考虑到不同科室各有特点，医院感染发生差异较大，数据分布情况各不相同，同时本研究显示，更多科室既往医院感染发病率呈偏态分布，单纯把医院感染月发病率数据看成正态分布略有偏颇，故科学制定一套适用所有科室的控制范围还需要更多的探索。若制定的范围阈值太高，不能及时发现问题，而过低则会增加干预成本，消耗有限的人力物力和医疗资源。
本研究将医院感染月发病率作为研究对象，利用医学参考值范围制定原理，通过对不同科室既往医院感染发病率数据分布情况的探索，分别制定正态和非正态分布感染月发病率的控制范围，并通过运用实践，验证该范围可以预警异常医院感染发病率，具有较高的灵敏度（83.3%）和特异度（96.2%）。其阳性预测值为 29.4%，提示每出现 1 次异常波动情况，有接近 1/3 的概率潜在引起医院感染暴发的危险因素，对于遏制暴发这种重大事件，每次异常波动仍需加强警惕。本研究中警戒干预（83.3%）和现场干预（100.0%）的有效率均较高，在及时、有效地反馈和干预后，医院感染潜在和新发风险因素能有效控制，对于遏制严重医院感染事件的发生发展具有现实意义。再者，该范围指标科学明确，制定方法较为简便，原理易懂，利于基层感控专职人员制定和向临床医务人员解释。
从本研究中异常值的分布可以看出，骨科、肝胆胰脾外科、神经外科、心胸外科、新生儿科医院感染月发病率多次超过预警限值。造成这种情况的原因，一部分是新的高危风险因素的出现，如心胸外科新技术的运用；一部分是管理方式的欠缺，如骨科医务人员在某一个月集中休年假，在岗医务人员过劳工作，无菌操作得不到保障；一部分是临床科室不能自我发现风险点，如新生儿科再次超过预警限求助于医院感染管理科，医院感染管理科调查发现与重复使用器械清洗消毒不当有关；一部分是临床科室自我干预不足，如神经外科 8 月科室已自查初步发现问题，但是管理不善，在 11 月超过控制限；最后有一部分原因未明，可能存在多项潜在危险因素综合作用的情况，如：如肝胆胰脾外科 1 年之内多次仅超过预警限值，这需要在人力物力足够时进行风险评估等措施对高危环节和高危因素进行挖掘，通过风险评估，运用事件树分析法及危险与可操作性研究、失效模式和效应分析等方法，识别危险，再利用风险矩阵法和风险指数对风险进行评级，发现感控工作中的薄弱点，确定高危环节和高危因素，明确控制目标和最佳控制点，以二八原则为基础，利用有限的资源开展最有价值的感控措施，不断提高医院感染管理水平[17-18]。
本研究的局限性：首先，本研究使用指标为医院感染发病率，同一患者不同部位感染无法被识别，会弱化对医院感染严重程度的判断，故在之后的实践中可以采取医院感染发病例次率这一指标改进。其次，由于医院处于发展阶段，收治患者的数量、结构、病种以及采取的治疗方式和医院感染控制方式都在逐步提高，其医院感染发病率必然会受到影响。如全国医院感染监测网 2001 年－2014 年共开展 7 次全国医院感染现患率调查工作，其调查结果显示：2001 年、2003 年、2005 年、2008 年、2010 年、2012 年、2014 年我国医院感染现患率分别为 5.22%、4.81%、4.77%、4.04%、3.60%、3.22%、2.67%[19-25]，医院感染现患率稳步降低。若纳入太早的数据会使制定标准朝较高水平偏倚，尤其是医院感染监测初步完善的基层医院和新成立不久的临床科室，在技术逐步稳定后，其医院感染发病情况常常出现稳步降低的可能。故医院感染月发病率的控制范围也应随医院的发展变化处于动态更新中，即每年应进行一次更新，新的一年里，重新用近期数据制定新的控制范围（如本研究中，2020 年时，剔除 2016 年数据，纳入 2019 年数据，重新制定控制范围）。再者，由于新成立科室和发生医院感染小于 5 个月的科室样本量过小，本研究中未对其制定范围，须在之后的研究和实践中加以制定和运用。最后，由于本研究医院在 2016 年初有稳定的覆盖全院的医院感染管理系统的监测数据，至 2018 年末开始研究时多数科室有完善的 36 个月的医院感染病例监测资料，故在推广时，特别是基层医院，稳定监测的医院感染数据不足时，可以采用 1 年或者 2 年数据进行设置。
综上所述，制定分科室医院感染月发病率控制范围可以识别潜在的医院感染风险，利于感控专职人员实现精准感控。该方法科学合理，简便易操作，对于基层统计人员和信息系统缺乏的医疗机构，只需在日常医院感染综合性监测的基础上，利用 SPSS 软件简单操作计算出 、s、P95 和 P99 这 4 个指标便可人工制定控制范围。如文中提到该方法也存在一些不足，需要感控工作者在实践运用的过程中逐步探索和完善。
利益冲突：所有作者声明不存在利益冲突。
