https://scholars.lib.ntu.edu.tw/handle/123456789/156655
DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor | 戴玉慈 | zh-TW |
dc.contributor | Dai, Yu-Tzu | en |
dc.contributor | 臺灣大學:護理學研究所 | zh-TW |
dc.contributor.author | 呂淑華 | zh-TW |
dc.contributor.author | Lu, Shu-Hua | en |
dc.creator | 呂淑華 | zh-TW |
dc.creator | Lu, Shu-Hua | en |
dc.date | 2009 | en |
dc.date.accessioned | 2010-05-05T09:25:35Z | - |
dc.date.accessioned | 2018-07-07T01:23:25Z | - |
dc.date.available | 2010-05-05T09:25:35Z | - |
dc.date.available | 2018-07-07T01:23:25Z | - |
dc.date.issued | 2009 | - |
dc.identifier.other | U0001-0508200921495200 | en |
dc.identifier.uri | http://ntur.lib.ntu.edu.tw//handle/246246/180436 | - |
dc.description.abstract | 背景:燒是感染的重要徵象,然而臨床上某些個案身受感染,卻缺乏明顯發燒反應,稱之模糊鈍化發燒反應,可能因此而延誤診斷及治療。而關於影響發燒反應的研究,多以老化或年齡為主軸進行探究。關於非年齡因素僅止於論述性敘說缺乏實證性研究。故本研究以發燒反應病理生理機制及體溫調節機轉為理論依據,探討身體遭受急性感染時,影響發燒反應之相關因素。的:立影響發燒反應即感染開始期體溫與發燒強度之相關因素。計:回溯性、重複測量、比較和相關預測的設計。法:究計劃通過倫理委員會審議後,以北部某醫學中心的感染控制中心為資料庫,回溯2007.01.01 ~ 2008. 6.30之住院病人經血液培養結果陽性,確認院內血流感染者為潛在研究對象,以臨床醫療病歷作為資料來源,自擬病歷資料萃取單為研究工具,以白血球數量、年齡、共病症嚴重度(查爾森合併症指數)、身體活動功能(巴氏指數)、營養狀態(體重、身體質量指數)及菌種類型(血液細菌培養結果)為自變項;探討其對發燒反應的影響,所得結果運用SPSS 15.0版統計軟體分析,以描述性統計呈現個案基本屬性及發燒參數資料分佈,再以t-檢定、單因子變異數分析、雙變項相關分析、回歸分析及廣義線性模式確立影響發燒反應相關因素。果:隨機選樣獲得個案600位,最終有效樣本230位,個案屬性以男性居多(58.8%),年齡自18至94歲,主要診斷以腫瘤最多(46.1%),排名前四類的感染菌種是克雷白氏肺炎菌、金黃色葡萄球菌、大腸桿菌及念珠菌屬。體溫基礎值平均為36.33°C(S.D. 0.32°C),具性別差異性,但不具年齡差異性。感染開始期體溫平均值為38.33°C,感染開始期體溫< 38°C者有48位,佔總個案數20.86% (48/230);多元回歸分析結果白血球數量、共病症嚴重度、體重、菌種類型此4個變項僅能聯合預測感染開始期體溫7.4%的變異量。本研究顯示87.3%(n=199)個案,在感染期間僅有1次發燒事件,考慮時間因素使用廣義估計方程式分析結果顯示白血球數量、年齡、查爾森合併症指數、與菌種類型為影響發燒強度顯著性因子。論與建議:研究以臨床資料為基礎,非僅單一考量年齡因素,納入學理上可能影響因素一同分析,結果發現白血球數量、年齡、合併症嚴重度、身體活動、體重、菌種類型對發燒反應在統計上皆有顯著的影響,由於發燒反應是一種複雜的生理適應反應,因此有許多疑點需要未來研究繼續澄清,尤其是白血球數量與發燒強度之關係方向性;本研究結果可提供臨床觀察急性感染患者發燒反應強弱重要評估參考,並作為未來發燒反應前瞻性研究之基礎,延伸護理研究於深入生理變項及生物護理研究範疇。鍵字:發燒反應、院內血流感染、感染開始期體溫、發燒強度、病歷回顧 | zh-TW |
dc.description.abstract | Background: ever is considered a hallmark sign of infection; however, some patients suffer from infection without manifesting a febrile response. Blunted febrile response can delay diagnosis and treatment and thus result in higher mortality. Most studies have focused on the influence of aging on the febrile response. Few empirical studies of febrile response have addressed non-age-related factors. Therefore this study was based on pathophysiological mechanism of febrile response and body temperature thermoregulation, and explored the factors that affect the febrile response to hospital acquired bloodstream infection.urpose: he aims of this study were to examine factors that affect febrile response including temperature at the onset, and magnitude of fever.esign: he study used a retrospective, repeated measures, comparison, correlational and predictive design.ethod: fter obtaining ethics committee approval, the investigator usedn infection control database of a university hospital in Taipei to select random sample of 600 medical records of bloodstream infection cases reported on patients hospitalized between January 1, 2007 to June 30, 2008. Research instrument was chart abstraction form designed by the author. The independent variables were white blood cell count (WBC), age, severity of co-morbidity (Charlson Comorbidity Index), physical function (Barthel Index), nutritional status (body weight, body mass index, and albumin), and microbial classification (blood culture results). To determine the factors that affect febrile response SPSS 15.0 statistical software package was used to analyze the data. The investigator used descriptive statistics to characterize the demographics and fever parameters of the sample cases. T-tests, ANOVA, Pearson correlation, multiple regression and General Estimating Equation (GEE) were used to analyze the predictive factors.esults: he cases ranged from 18 to 94 years old, 58.8% were male and 46.1% had a primary diagnosis of cancer. The top four categories of identified pathogens were staphylococcus aureus, Escherichia coli, klebsiella pneumoniae and candida spp. The mean baseline temperature was 36.33°C (SD 0.32°C). Although women had slightly higher baseline temperatures compared to men, there was no difference related to age. The mean temperature at the onset of fever was 38.33°C (SD 0.77°C); 48 cases (20.86%) had temperature at the onset lower than < 38°C. Multiple regression analysis results indicated white blood cell count, severity of co-morbidity, body weight, and microbial classification were significant predictors of temperature at the onset. However, these factors predicted only 7.4% of the variance. GEE analysis demonstrated white blood cell count, age, severity of co-morbidity, physical function and microbial classification were significant predictors of the magnitude of fever. Most cases (87.3%) had only one fever episode related to their hospital acquired bloodstream infection episode.onclusions and suggestion: he findings revealed that white blood cell count, age, severity of co-morbidity, physical function, body weight, and microbial classification have different effects on the febrile response. Febrile response is a complex biophysical adaption. For the reason many issues need to be continued investigating in the future. Especially in the relationship between white blood cell count and magnitude of fever is need to research. The findings of the study can provide clinical practitioners information to use the parameters of fever response to assess febrile patients, and can establish the base for prospective studies of the biophysical factors related to fever responses.ey words: febrile response, nosocomial bloodstream infection, temperature at the onset, magnitude of fever, chart review | en |
dc.description.tableofcontents | 目 錄試委員會審定書………………………………………………… i謝………………………………………………………………… ii文摘要…………………………………………………………… iv文摘要…………………………………………………………… vi錄………………………………………………………………… ix目錄……………………………………………………………… xii目錄……………………………………………………………… xiv一章 緒論……………………………………………………… 001一節 研究背景與重要性……………………………………… 001二節 研究問題………………………………………………… 005三節 研究目的………………………………………………… 005二章 文獻查證………………………………………………… 006一節 體溫調節………………………………………………… 006二節 發燒反應………………………………………………… 009三節 影響發燒反應的相關因素……………………………… 014四節 院內血流感染…………………………………………… 033五節 病歷回溯研究法………………………………………… 036三章 研究方法………………………………………………… 044一節 研究設計………………………………………………… 044二節 研究對象及場所………………………………………… 044三節 研究概念架構…………………………………………… 047四節 名詞定義………………………………………………… 048五節 研究工具………………………………………………… 056六節 信度與效度……………………………………………… 072七節 研究步驟………………………………………………… 079八節 資料分析………………………………………………… 080九節 倫理考量………………………………………………… 084四章 研究結果………………………………………………… 085一節 個案基本屬性及疾病治療資料………………………… 085二節 體溫基礎值及相關的影響因素………………………… 095三節 感染開始期體溫及相關的影響因素…………………… 101四節 感染期間發燒強度及相關的影響因素………………… 113五章 討論……………………………………………………… 134一節 影響體溫基礎值之相關因素…………………………… 134二節 影響感染開始期體溫之相關因素……………………… 136三節 影響感染期間發燒強度之相關因素…………………… 143六章 結論及建議……………………………………………… 147一節 結論……………………………………………………… 147二節 研究貢獻………………………………………………… 149三節 研究限制與未來研究建議……………………………… 151考文獻………………………………………………………… 153文部份………………………………………………………… 153文部分………………………………………………………… 153錄……………………………………………………………… 164錄一 資料萃取單……………………………………………… 165錄二 體溫變項萃取常見Q & A……………………………… 187錄三 國立台灣大學醫學院附設醫院倫理委員會同意書…… 191錄四 常態分布檢定莖葉圖…………………………………… 194 目 錄3-4-1 研究變項測量與資料收集工具………………………… 0553-6-1 資料萃取者間一致性信度測試結果分析……………… 0753-6-2 資料萃取者內一致性信度測試結果分析……………… 0773-8-1 資料分析方法一覽表…………………………………… 0834-1-1 未納入個案原因分析一覽表…………………………… 0874-1-2 基本資料………………………………………………… 0884-1-3 主要疾病及診斷分類…………………………………… 0894-1-4 病人單位來源屬性分析………………………………… 0904-1-5 疾病治療相關資料……………………………………… 0924-1-6 血流感染致病菌種分類………………………………… 0944-2-1 不同體溫基礎值取得方式之個案數分佈及平均體溫值 0964-2-2 不同定義方式取得體溫基礎值之單因子變異數分析… 0974-2-3 不同年齡之體溫基礎值比較分析……………………… 0984-2-4 不同性別之體溫基礎值比較分析……………………… 0994-3-1 影響感染開始期體溫之相關因素分析………………… 1044-3-2 各變項對感染開始期體溫之迴歸分析摘要表………… 1054-3-3 影響感染開始期體溫之變項多元迴歸分析摘要表…… 1064-3-4 迴歸分析共線性診斷表………………………………… 1084-4-1 隨時間推移每日體溫最高值的變化分析……………… 1174-4-2 各變項對感染期間每日體溫最高值之影響GEE分析… 1184-4-3 感染期間每日體溫最高值之影響因子GEE分析……… 1194-4-4 不同年齡之每日體溫最高值多重比較分析…………… 1204-4-5 不同程度身體活動功能之每日體溫最高值多重比較… 1214-4-6 不同菌種類型之每日體溫最高值之多重比較………… 1224-4-7 革蘭氏陽性菌感染隨時間推移每日體溫改變量的變化 1234-4-8 革蘭氏陰性菌感染隨時間推移每日體溫改變量的變化 1244-4-9 念珠菌感染隨時間推移每日體溫改變量的變化……… 1254-4-10 隨時間推移每日體溫改變量的變化分析…………… 1264-4-11 研究結果摘要表……………………………………… 127 目 錄2-1-1 體溫恆定回饋機制……………………………………… 0082-3-1 老化過程中恆定維持力減縮趨勢圖…………………… 0162-3-2 影響發燒反應相關因素………………………………… 0323-3-1 研究概念圖……………………………………………… 0474-2-1 體溫基礎值與年齡關係散佈圖………………………… 1004-3-1 感染開始期體溫與白血球數量關係散佈圖…………… 1094-3-2 感染開始期體溫與年齡關係散佈圖…………………… 1094-3-3 感染開始期體溫與共併症嚴重度關係散佈圖………… 1104-3-4 感染開始期體溫與身體活動功能關係散佈圖………… 1104-3-5 感染開始期體溫與體重關係散佈圖…………………… 1114-3-6 感染開始期體溫與身體質量指數關係散佈圖………… 1114-3-7 感染開始期體溫與血清白蛋白關係散佈圖…………… 1124-4-1 隨時間推移每日體溫最高值變化趨勢………………… 1284-4-2 不同年齡隨時間推移每日體溫最高值變化趨勢……… 1294-4-3 不同菌種類型隨時間推移每日體溫最高值變化趨勢… 1304-4-4 隨時間推移每日體溫改變量之變化趨勢……………… 1314-4-5 不同年齡隨時間推移每日體溫改變量之變化趨勢…… 1324-4-6 不同菌種類型隨時間推移每日體溫改變量之變化趨勢 133 | en |
dc.format | application/pdf | en |
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dc.language | zh-TW | en |
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dc.subject | 發燒反應 | zh-TW |
dc.subject | 院內血流感染 | zh-TW |
dc.subject | 感染開始期體溫 | zh-TW |
dc.subject | 發燒強度 | zh-TW |
dc.subject | 病歷回顧法 | zh-TW |
dc.subject | febrile response | en |
dc.subject | nosocomial bloodstream infection | en |
dc.subject | temperature at the onset | en |
dc.subject | magnitude of fever | en |
dc.subject | chart review | en |
dc.subject.classification | [SDGs]SDG3 | - |
dc.title | 影響發燒反應之相關因素研究:以院內血流感染患者為例 | zh-TW |
dc.title | A study on factors that affect the febrile response in patients with nosocomial bloodstream infection | en |
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顯示於: | 護理學系所 |
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