SSI监测中的漏报率控制策略

SSI监测中的漏报率控制策略演讲人01SSI监测中的漏报率控制策略02引言：SSI监测与漏报率的严峻挑战引言：SSI监测与漏报率的严峻挑战作为医院感染防控体系的重要组成部分，手术部位感染（SurgicalSiteInfection，SSI）监测是评估医疗质量、保障患者安全的核心环节。SSI不仅延长患者住院时间、增加医疗费用，还可能导致严重并发症甚至死亡，其防控效果直接反映医院感染管理水平的优劣。然而，在实际监测工作中，漏报——即实际发生的SSI未被及时、准确上报——已成为困扰全球感染控制领域的难题。据世界卫生组织（WHO）统计，全球SSI发生率约为2%-5%，而实际漏报率可能高达30%-50%；我国某三甲医院2022年的数据显示，院内SSI漏报率达22.6%，这意味着每5例SSI中就有1例未被纳入监测体系。引言：SSI监测与漏报率的严峻挑战漏报率的失控将导致一系列严重后果：一方面，基于失真数据的SSI风险评估可能偏离实际，使防控措施“靶向不准”，例如将低风险科室的资源过度投入，而忽略高风险环节的改进；另一方面，漏报会掩盖感染暴发线索，延误干预时机，威胁患者群体安全。我曾参与过某医院SSI监测质控工作，在数据核查时发现一例典型漏报：一名接受胆囊切除术的患者术后7天切口红肿、渗液，主管医生未上报感染，仅给予换药处理，直至患者高热、血常规异常才紧急会诊，最终诊断为深部SSI。追溯发现，该医生对“浅表切口感染”的定义理解偏差，且科室未建立术后感染追踪机制，导致漏报。这一案例让我深刻认识到：控制漏报率不仅是数据准确性的技术问题，更是涉及人员意识、制度设计、技术支撑的系统工程。引言：SSI监测与漏报率的严峻挑战基于此，本文将从监测体系优化、人员能力建设、数据质量控制、技术赋能、多部门协作及持续改进机制六个维度，系统阐述SSI监测中的漏报率控制策略，以期为感染控制从业者提供可落地的实践参考，推动SSI监测从“被动上报”向“主动发现”转变，从“经验判断”向“数据驱动”升级。03监测体系的全流程优化：从源头减少漏报的可能监测体系的全流程优化：从源头减少漏报的可能漏报的本质是“未被识别”或“未被记录”，而监测体系的漏洞是导致这一结果的核心原因。要控制漏报率，首先需构建覆盖术前、术中、术后的全流程监测网络，通过标准化、前置化、精细化的体系设计，让感染线索“无处遁形”。监测标准的统一化：消除认知差异与执行偏差不同科室、不同人员对SSI诊断标准的理解差异，是漏报的重要诱因。例如，部分医生认为“切口仅轻微红肿，未化脓不属于感染”，而根据《医院感染诊断标准（试行）》（2001年），切口红肿伴疼痛或压痛即可诊断为浅表切口感染；又如，对于“无植入物的手术切口”，部分医生未关注“术后30天内”的时间窗，导致迟发性感染被漏报。因此，监测标准的统一化是控制漏报的基础前提。1.国家指南的本地化落地：以国家卫生健康委员会发布的《手术部位感染预防与控制技术指南（2010年）》为核心，结合医院实际制定《SSI监测实施细则》，明确不同类型手术（清洁、清洁-污染、污染、污秽-污染切口）的诊断标准、监测时限（如无植入物手术监测至术后30天，有植入物手术监测至术后1年）及记录要求。例如，针对“深部器官/腔隙感染”，需在细则中列出“引流液培养阳性、术中发现脓肿、再次手术干预”等具体判定指标，避免主观判断。监测标准的统一化：消除认知差异与执行偏差2.可视化标准工具的应用：制作“SSI诊断速查卡”，将抽象标准转化为直观流程图或表格，张贴于医生办公室、护士站及病历车旁。例如，速查卡可按“浅表切口-深部切口-器官/腔隙”分层列出“症状体征（红肿、热痛、脓性分泌物等）”“实验室检查（白细胞计数、C反应蛋白）”“微生物学证据”三大维度，并标注“满足任一维度即需上报”的提示。我院自2021年推行速查卡后，浅表切口感染的漏报率从18.3%降至9.7%。3.跨科室标准培训与考核：将SSI诊断标准纳入新员工岗前培训、科室年度感染控制考核及三基考试范畴，通过“理论授课+病例讨论+情景模拟”组合模式强化认知。例如，在情景模拟中设置“术后第5天切口渗液但体温正常的患者”，要求现场判断是否为SSI并说明依据；对考核不合格人员实施“一对一复训+追踪考核”，直至达标。监测节点的前置化：打破“术后上报”的时间壁垒传统SSI监测多依赖术后回顾性上报，而感染症状可能在术后数日甚至数周才显现，医生因工作繁忙易忽略追踪，导致漏报。为此，需将监测节点从“术后”向“术前”“术中”延伸，构建“全周期风险预警”体系。1.术前风险评估：锁定高危人群：在术前访视环节，由感染控制专职人员联合麻醉医生、手术医生共同评估患者SSI风险，重点记录“糖尿病控制不佳（空腹血糖＞7.8mmol/L）、低蛋白血症（白蛋白＜30g/L）、手术时间＞75百分位数、ASA评分≥Ⅲ级、免疫抑制剂使用”等高危因素，并录入电子病历系统。系统自动标记“高危患者”，提示术后加强监测频率（如术后3天内每日评估切口情况）。2023年，我院通过术前风险评估，将高危患者的SSI上报率提升了42%。监测节点的前置化：打破“术后上报”的时间壁垒2.术中关键指标记录：阻断感染传播链：手术器械护士需实时记录“手术开始时间、结束时间、术中出血量、植入物类型及数量、术中是否调整抗生素”等关键指标，这些数据是判断SSI风险的重要依据。例如，若某类手术的平均手术时间为60分钟，而某次手术耗时120分钟，系统将自动触发“长时手术预警”，提示术后密切观察。同时，要求手术医生在手术记录中明确“切口等级”（如Ⅱ类切口）及“是否术中污染”，为术后感染诊断提供原始依据。3.术后动态追踪：建立“三级随访”机制：-一级（责任护士）：术后每日评估切口外观（红肿、渗液、硬结等）、体温及血常规变化，发现异常立即上报医生；监测节点的前置化：打破“术后上报”的时间壁垒-二级（感控专员）：术后第3天、第7天通过电子病历系统自动调取高危患者数据，电话或床旁复核切口情况；-三级（感染管理科）：术后30天内定期抽查所有手术患者病历，重点核查“未上报感染患者”的记录是否完整，必要时联系患者确认康复情况。监测内容的精细化：捕捉“隐性”感染线索SSI并非均表现为典型的“化脓、发热”，部分患者仅表现为切口轻微渗液、体温轻度波动或白细胞计数轻度升高，这些“隐性线索”易被忽略。通过细化监测内容，可提升早期识别能力。1.量化指标纳入监测：除定性描述外，引入“切口红肿直径（mm）”“渗液量（ml/24h）”“疼痛评分（VAS）”等量化指标，设定预警阈值。例如，切口红肿直径＞5mm或VAS评分＞4分（10分制），系统自动弹出“疑似感染”提示，要求医生记录处理措施。我院普外科自2022年采用量化评估后，因“轻微症状”漏报的SSI减少了65%。监测内容的精细化：捕捉“隐性”感染线索2.非典型症状的识别培训：针对“糖尿病患者的SSI可能无红肿表现”“老年患者的SSI可能仅表现为嗜睡”等非典型情况，开展专项培训。例如，组织内分泌科医生讲解“糖尿病切口愈合特点”，神经内科医生讲解“老年感染不典型表现”，帮助临床人员拓宽认知边界。3.微生物学检测的规范化：对疑似SSI患者，规范采集切口分泌物、组织或引流液标本，避免“仅凭经验使用抗生素而不送检”。要求实验室在24小时内反馈结果，并将阳性结果实时推送至感染管理科及临床科室，确保“有感染证据即上报”。04人员能力与意识提升：构建“人防”核心防线人员能力与意识提升：构建“人防”核心防线监测体系的高效运行离不开人员的主动参与。临床医生是SSI诊断和上报的第一责任人，护士是术后观察的直接执行者，感染控制专职人员是质量监管的核心推动者。只有三者的能力与意识同步提升，才能从根本上减少漏报。分层分类培训：精准匹配人员需求不同岗位人员对SSI监测的职责与能力要求存在差异，需实施“分层分类、靶向培训”，避免“一刀切”。分层分类培训：精准匹配人员需求临床医生：强化“诊断-上报”闭环意识-低年资医生：重点培训SSI诊断标准、鉴别诊断（如切口脂肪液化与浅表感染的区分）及上报流程。通过“老带新”制度，由高年资医生带教新入职医生，每季度开展1次“SSI病例讨论会”，分析漏报案例的原因及改进措施。-高年资医生：侧重“风险意识”培养，强调“即使切口外观正常，若患者出现不明原因发热，也需排查SSI”。例如，针对“心脏术后患者”，需告知其“纵隔感染可能表现为胸痛、低氧血症，而非切口症状”，避免因“切口无异常”而漏报深部SSI。分层分类培训：精准匹配人员需求护理人员：提升“观察-记录”专业能力-手术室护士：培训术中无菌技术执行监督（如手术衣浸湿后及时更换、器械台管理）、术中指标记录规范及术中感染风险预警。-病房护士：强化术后切口观察技巧（如如何辨别正常愈合与早期感染）、疼痛评估方法及患者健康教育（如“告知患者出现异常症状及时呼叫护士”）。我院自2023年开展“护士伤口造口专科培训”后，由护士早期发现并上报的SSI占比从38%提升至61%。3.感染控制专职人员：锻造“质控-指导”专业能力要求专职人员掌握流行病学调查方法、数据分析技能（如SPSS、R语言）及医院感染法规政策，定期组织“SSI监测数据分析会”，通过漏报率趋势图、科室排名等可视化数据，向临床科室反馈问题并提供改进建议。责任到人与绩效考核：压实“最后一公里”责任“责任不清”是导致漏报的常见原因，需明确各岗位职责，并将漏报率纳入绩效考核，形成“人人有责、失职必究”的管理机制。责任到人与绩效考核：压实“最后一公里”责任建立“三级责任主体”制度21-首诊医生/主刀医生：为SSI诊断与上报的第一责任人，负责术后患者感染症状的识别、诊断及系统上报；-感染管理科：为全院SSI监测的管理责任人，负责制定监测方案、组织培训、数据汇总及全院通报。-科室感控小组：为科室SSI监测的监管责任人，每周核查本科室上报数据，开展漏报自查，每月向感染管理科提交《SSI监测质控报告》；3责任到人与绩效考核：压实“最后一公里”责任实施“正向激励+负向约束”绩效考核-正向激励：对“全年无漏报”“主动发现并上报复杂SSI”的个人及科室，给予绩效加分（如加1-2分/次）、评优优先资格或专项奖励（如感染控制基金）。例如，我院设立“SSI监测之星”奖项，每月评选10名先进个人，给予500元/人奖励，有效激发了上报积极性。-负向约束：对“因主观原因导致漏报”（如诊断标准知晓但未上报）的个人，扣减当月绩效（如扣0.5-1分/次）；对连续3个月漏报率超标的科室，取消科室年度“感染控制先进”评选资格，并由科室主任向医务科提交书面整改报告。案例警示与经验分享：用“身边事”教育“身边人”空洞的说教难以触动人心，需通过“真实案例”增强人员的责任意识与风险认知。案例警示与经验分享：用“身边事”教育“身边人”定期开展“漏报案例复盘会”每季度选取1-2例典型漏报案例（如“因未重视术后低热导致深部SSI漏报，引发患者脓毒症”），邀请当事医生、护士及科室主任共同参与，分析漏报环节（如观察不仔细、上报不及时）、原因（如意识淡薄、流程不清）及改进措施。通过“自我反思+集体讨论”，让当事人及旁观者吸取教训。案例警示与经验分享：用“身边事”教育“身边人”建立“SSI经验分享库”收集全院“成功上报的复杂SSI案例”（如“术后2周突发切口渗液，结合培养结果确诊为耐药菌感染”），整理成《SSI监测案例集》，通过院内OA系统、感染控制公众号发布，供临床人员学习参考。例如，某骨科医生通过学习“人工关节置换术后迟发性感染”案例，掌握了“对术后3个月仍有关节疼痛的患者需排查深部感染”的技巧，成功发现1例漏报。05数据质量控制：筑牢漏报“过滤网”数据质量控制：筑牢漏报“过滤网”数据是SSI监测的核心，若采集不规范、核查不严格、分析不深入，即使人员意识再强，也难以控制漏报率。需构建“采集-核查-分析”三位一体的数据质量控制体系，确保数据的真实性、准确性与完整性。数据采集标准化：减少“录入误差”与“信息缺失”数据采集是漏报的第一道关口，若采集内容不全、格式混乱，易导致后续核查困难。需通过结构化表单、电子病历系统（EMR）优化等方式，规范数据采集流程。数据采集标准化：减少“录入误差”与“信息缺失”推广“SSI监测专用表单”设计包含“患者基本信息、手术信息（切口类型、手术时长、植入物）、术后评估（切口情况、体温、血常规）、诊断依据、上报情况”等模块的电子表单，嵌入EMR系统。医生在术后必须完整填写表单才能完成病历归档，系统对“必填项未填”“逻辑矛盾项”（如“未上报感染”但“切口有脓性分泌物”）进行实时拦截。例如，若医生勾选“切口有渗液”但未选择“是否上报感染”，系统将弹出提示：“请确认是否为SSI并上报”。数据采集标准化：减少“录入误差”与“信息缺失”统一数据编码与字典采用国际通用标准（如ICD-10编码手术分类、LOINC编码检验项目）对数据进行标准化处理，避免因“同一症状不同表述”导致统计偏差。例如，“切口红肿”统一编码为“R23.3”，“脓性分泌物”编码为“L02.0”，系统可自动汇总同类数据，减少人工统计错误。数据采集标准化：减少“录入误差”与“信息缺失”定期开展“数据质量自查”感染管理科每月抽取10%的手术患者病历，核查数据采集的完整性（如“手术时长、植入物信息”是否漏填）、准确性（如“切口等级”与手术记录是否一致）与及时性（如“术后24小时内是否完成初始评估”），对发现的问题及时反馈给科室整改。数据核查机制化：构建“人工+智能”双重防线单靠人工核查难以覆盖所有数据，需结合智能化工具，实现“全量筛查+重点复核”，提升核查效率与准确性。数据核查机制化：构建“人工+智能”双重防线人工核查：重点科室与高危患者-重点科室：对SSI漏报率较高的科室（如胃肠外科、胸外科），每月抽取30%的手术病历进行人工核查；-高危患者：对术前评估为“高危”（如糖尿病、免疫抑制）的患者，进行100%病历复核，重点核查“术后30天内未上报感染患者”的记录是否完整。数据核查机制化：构建“人工+智能”双重防线智能核查：基于规则的自动预警01在EMR系统中设置“漏报预警规则”，当患者满足以下任一条件时，系统自动标记为“疑似漏报”，推送给感染管理科：-术后体温＞38.0℃持续3天，但无切口感染上报记录；02-切口有脓性分泌物、培养阳性，但未上报SSI；0304-使用抗生素＞5天（无其他明确感染灶），但无感染诊断记录。我院自2022年上线智能核查系统后，漏报率从21.4%降至8.7%，且核查效率提升60%。05异常数据溯源化：找到“漏报症结”所在发现漏报数据后，不能仅停留在“上报”层面，需深入分析原因，避免“屡犯”。异常数据溯源化：找到“漏报症结”所在建立“漏报原因分类台账”将漏报原因分为“主观因素”（如意识淡薄、怕麻烦）、“客观因素”（如标准理解偏差、工作繁忙）、“系统因素”（如上报流程繁琐、提醒缺失）三大类，每类细分具体原因（如“医生认为轻微红肿不算感染”“护士未掌握深部感染症状”），并记录责任人员、科室及发生时间。异常数据溯源化：找到“漏报症结”所在实施“一对一整改追踪”对因“主观因素”漏报的人员，由感染管理科主任进行诫勉谈话，要求提交书面检讨；对因“客观因素”漏报的人员，组织专项培训并考核；对因“系统因素”漏报的，协调信息科优化流程（如简化上报步骤、增加提醒频次）。每季度对整改效果进行评估，对未整改到位的科室或个人加大考核力度。06技术赋能：智能化监测工具的应用技术赋能：智能化监测工具的应用随着医疗信息化的发展，人工智能、大数据、移动医疗等技术为SSI监测提供了新思路。通过技术赋能，可实现对感染风险的早期预测、异常情况的实时提醒及数据的智能分析，从“被动应对”转向“主动防控”。（一）电子病历（EMR）系统优化：实现“数据自动抓取”与“流程智能引导”传统EMR系统中，SSI上报需医生手动填写表单，易因遗忘或繁琐导致漏报。通过对EMR系统进行优化，可减少人工干预，提升上报依从性。关键数据自动抓取将“手术时间、切口类型、植入物使用”等关键指标与EMR系统中的手术记录、麻醉记录自动关联，医生上报SSI时，系统自动填充这些数据，减少手动录入工作量。例如，某医生在系统中选择“阑尾切除术”后，系统自动抓取“手术时长65分钟、Ⅱ类切口”等信息，仅需补充“术后症状、诊断依据”即可完成上报。上报流程智能引导对“未上报感染”的患者，系统在术后第3天、第7天自动弹出“SSI评估提醒”，并引导医生按“症状评估→实验室检查→微生物学检测→诊断上报”流程操作。若医生点击“无异常”，系统要求记录评估依据（如“切口愈合良好，体温正常”），避免“随意勾选”导致的漏报。上报流程智能引导人工智能（AI）辅助识别：提升“早期诊断”准确率SSI的早期症状隐匿，依赖人工经验判断易出现偏差。AI技术通过分析海量病历数据、影像学资料及生命体征，可辅助医生识别感染风险，减少漏报。基于自然语言处理（NLP）的病历分析利用NLP技术自动提取EMR中的非结构化数据（如病程记录中的“切口红肿、渗液”“患者主诉切口疼痛”），结合结构化数据（体温、白细胞计数），构建“SSI风险预测模型”。当模型判断患者感染风险＞70%时，自动向医生发送“疑似SSI”预警，并附上相似病例的历史诊疗方案。我院与某科技公司合作开发的NLP模型，对浅表切口感染的早期识别率达89.3%，较人工诊断提升21.5%。基于计算机视觉的切口图像分析通过移动设备拍摄切口照片，上传至AI图像识别系统，系统可自动分析“红肿范围、渗液量、肉芽组织生长情况”等指标，与正常愈合切口对比，判断是否存在感染。例如，某护士术后为患者拍摄切口照片，AI分析显示“红肿直径12mm，渗液量2ml/24h”，判定为“轻度感染风险”，提示医生进一步检查。该技术已在我院普外科试点，因“图像异常”上报的SSI占比达34%。基于计算机视觉的切口图像分析移动端监测工具：实现“实时上报”与“动态追踪”移动端工具（如手机APP、小程序）可打破时间与空间限制，让医护人员随时随地完成数据上报与患者随访，提升监测效率。“SSI监测”APP的设计与应用0504020301开发集“术后评估、感染上报、知识查询、数据统计”于一体的APP，主要功能包括：-实时评估：护士在床旁通过APP勾选“切口情况、体温、疼痛评分”等指标，系统自动生成评估报告并推送至医生端；-一键上报：医生确诊SSI后，通过APP选择“感染类型、严重程度、可能原因”，数据实时同步至感染管理科数据库；-知识库查询：内置SSI诊断标准、防控指南及案例库，方便医护人员随时查阅。我院自2023年推广该APP后，平均上报时间从原来的4.2小时缩短至0.8小时，且周末、节假日的上报率提升58%。患者端随访小程序的引入对于出院患者，通过微信小程序推送“切口自我评估指南”，指导患者每日观察“红肿、渗液、发热”等症状，若有异常可直接上传照片并填写症状描述，由感染管理科专职人员审核后反馈给主管医生。这一模式弥补了“出院后随访缺失”的漏洞，2023年通过小程序发现并上报的迟发性SSI达12例，占全年迟发性SSI的35%。07多部门协作与信息共享：打破“数据孤岛”多部门协作与信息共享：打破“数据孤岛”SSI监测涉及临床科室、检验科、影像科、信息科、感染管理科等多个部门，若各部门数据不互通、责任不协同，易导致“信息孤岛”与“监管盲区”。需构建“多部门联动”机制，实现数据共享与责任共担。临床科室与感控科：建立“双向反馈”机制临床科室是SSI监测的“前线”，感染管理科是“指挥中心”，二者需紧密配合，形成“发现问题-分析问题-解决问题”的闭环。临床科室与感控科：建立“双向反馈”机制感控科向临床科室“精准反馈”感染管理科每月向各科室发送《SSI监测月报》，内容包括“本科室SSI发生率、漏报率、主要感染类型、高危因素及全院对比数据”，并附上“改进建议”。例如，针对“骨科SSI发生率高于全院平均水平”的问题，建议“术前严格控制血糖、术中减少手术时间、术后规范使用抗生素”。临床科室与感控科：建立“双向反馈”机制临床科室向感控科“及时反馈”临床科室定期向感控科反馈监测中遇到的“难点问题”（如“术后发热原因复杂，难以区分是否为SSI”“上报流程繁琐影响工作效率”），由感控科协调资源解决。例如，针对“上报流程繁琐”问题，感控科联合信息科开发了“一键上报”功能，将上报步骤从原来的8步简化为3步。检验科与影像科：提供“微生物学”与“影像学”证据检验科与影像科是SSI诊断的“技术支撑部门”，需及时、准确地提供感染证据，为临床诊断提供依据。检验科与影像科：提供“微生物学”与“影像学”证据检验科：缩短“阳性结果报告时间”对切口分泌物、组织等标本，检验科需优先处理，确保24小时内反馈细菌培养结果；对“危急值”（如耐甲氧西林金黄色葡萄球菌MRSA感染），需立即电话通知临床医生及感染管理科。同时，定期向感染管理科报送“SSI病原体分布及耐药率数据”，为医院抗菌药物合理使用提供参考。检验科与影像科：提供“微生物学”与“影像学”证据影像科：强化“深部感染影像识别”对疑似深部或器官/腔隙感染的患者（如术后发热、切口疼痛），影像科需优先安排CT、MRI等检查，并重点关注“切口周围积液、软组织肿胀、气体影”等感染征象。报告需明确提示“符合SSI影像表现”，避免因“描述模糊”导致临床医生漏诊。跨机构数据共享：构建“区域防控网络”SSI防控不仅是单个医院的责任，需通过区域数据共享，实现“早发现、早预警、早干预”。跨机构数据共享：构建“区域防控网络”区域SSI监测平台的建立在卫健委主导下，建立区域内医院SSI监测数据平台，各医院定期上报“SSI发生率、漏报率、病原体耐药性”等数据，平台自动生成“区域感染风险地图”，标识出“高发医院、高发术式、高危病原体”。例如，某省卫健委通过平台发现“省内5家医院因使用同批次骨科植入物，SSI发生率异常升高”，立即启动调查，最终确认植入物灭菌不合格，及时召回并更换，避免了感染扩散。跨机构数据共享：构建“区域防控网络”跨机构经验交流与协作定期组织“区域SSI防控研讨会”，分享各医院的“漏报控制经验”（如“智能监测系统应用”“多部门协作模式”），对“高漏报医院”实施“一对一帮扶”。例如，某市级三甲医院通过帮扶县级医院完善“术前风险评估表”，使其SSI漏报率从35%降至15%。08持续改进机制：基于PDCA循环的动态优化持续改进机制：基于PDCA循环的动态优化漏报率控制并非一蹴而就，而是需要“计划-执行-检查-处理”（PDCA）循环的持续改进，根据监测数据与反馈不断优化策略，适应临床需求变化。计划（Plan）：基于数据设定“可量化目标”每年度初，感染管理科需结合上一年度SSI监测数据（如漏报率、主要漏报原因）及医院发展规划，制定本年度“漏报率控制目标”及“实施方案”。1.目标设定：参考国家医院感染管理质量控制指标（如“三甲医院SSI漏报率应＜10%”），结合医院实际设定目标。例如，某医院2022年漏报率为22.6%，2023年目标设定为“≤15%”，2024年目标为“≤10%”。2.方案制定：针对上一年度主要漏报原因（如“医生标准理解偏差占45%”），制定专项改进措施（如“开展诊断标准专题培训”“引入AI辅助诊断”），明确责任部门、完成及时限。例如，针对“标准理解偏差”，计划在2023年Q1完成全员培训，Q2上线速查卡，Q3开展情景模拟考核。执行（Do）：全员参与落实改进措施各责任部门按照方案要求，严格落实各项改进措施，感染管理科定期跟踪进展，协调解决执行中的问题。1.临床科室执行：科室感控小组组织本科人员学习培训，落实“术后动态追踪”“数据规范采集”等措施，每周上报执行情况。2.职能部门支持：信息科负责EMR系统优化与智能工具开发；检验科、影像科优先处理SSI相关标本与检查；感染管理科开展现场指导与问题解答。检查（Check）：多维度评估改进效果通过“数据监测+现场核查