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第一章：肿瘤免疫分型的起源 1.肿瘤免疫分型的由来 肿瘤的近代治疗起源于西方，可从18世纪算起。而更远的肿瘤治疗史可追溯到我国宋代。最早描述癌症的特征是《仁斋直指附遗方论》一书中 “癌者上高下深，岩穴之状，颗颗累垂……毒根深藏，穿孔透里” ，意思是说肿瘤像岩石状，有毒根深藏于体内，从这句话可以看出那时对肿瘤的外观描述，基本上与现在的肿瘤类似。人类与肿瘤的斗争已长达上千年，而始终没有取得重大进展。这是因为先前对肿瘤的研究大多集中在肿瘤细胞本身，也就是大家所认识的肿瘤生物学范畴；而随着医疗和科研水平的进步，人们认识到肿瘤异质性很大，尤其是患者之间更无从规律可循，并且肿瘤细胞可在周围环境产生变化之后发生进化，研究肿瘤细胞本身就变得困难重重。因此直到步入20世纪，人们才开始认识到要想战胜肿瘤，我们需要更强大的武器，那就是 人体自身的免疫系统 ，这样的科研导向也就促进了肿瘤免疫学这个热门研究领域的发展。 利用人体免疫系统来杀伤肿瘤 的方式最开始并不被人们看好，一方面是因为利用免疫系统治疗肿瘤的方式没有像手术、化疗那样立竿见影；另一方面是因为最开始科学家对复杂的人体免疫系统的认识并不透彻。随着人们对机体免疫系统的研究越来越深入，肿瘤免疫治疗近二十年才得以慢慢为世人所接受，其中最为引起轰动的是 2018年的诺贝尔医学奖授予了研究肿瘤免疫治疗的两位学者：Allison和Honjo 。他们分别揭示了免疫检查点CTLA-4和PD-1在肿瘤中的作用，从而为免疫治疗药物的临床应用奠定了基础。 免疫检查点抑制剂在很多肿瘤中都取得了良好的响应，这本应该是一个比较理想的结局，然而故事并没有那么简单，并且肿瘤的免疫治疗之路才刚刚开始。随着免疫检查点抑制剂投入到各种肿瘤的大型临床实验中，问题也越来越突出，那就是虽然有些肿瘤患者对免疫检查点抑制剂应答很好，但在另外很多肿瘤患者中免疫检查点抑制剂却根本没有任何疗效。同样的抗体，为什么会出现如此截然不同的结果？科学家开始研究导致这种现象的原因。 图1： 考虑到免疫检查点抑制剂主要是动员自身的免疫细胞来攻击肿瘤，那么很容易就可以想到的是会不会因为患者自身的免疫细胞的功能状态不同，从而对免疫治疗药物的应答不同呢。方向是有了，但似乎离科学家想得到的解释还有点距离。这是因为如果从整个机体的免疫系统出发，那问题就比较复杂，而且不够直接，这个问题直到免疫微环境的提出才得到更好的解决。研究者通过对多种肿瘤的肿瘤微环境分析后发现， 每一种肿瘤，甚至每一位患者的肿瘤浸润免疫细胞都存在差异 ，于是就有研究者根据免疫细胞浸润的特点将肿瘤大致分为 “冷”肿瘤 和 “热”肿瘤 ， 前者肿瘤中浸润的免疫细胞少以及较多比例的是免疫抑制性细胞（Treg,MDSC），对免疫治疗应答反应弱；后者肿瘤中浸润着较多的激活性免疫细胞（CD8+T,Th1），能对免疫治疗药物产生较好的应答反应。 2.肿瘤免疫分型分子机制 “冷”“热”肿 瘤概念的提出是 肿瘤免疫分型的雏形 ，而如果想进一步的理解免疫分型，人们就迫切需要知道究竟是什么原因会引起不同患者肿瘤免疫微环境如此大的差异。 众所周知，人体免疫系统是一个整体，其包括中枢免疫器官胸腺、骨髓以及外周免疫器官淋巴结、脾脏等，它们是各种免疫细胞的驻扎地，还需要淋巴管、血管等完成免疫细胞到局部组织的运输工作。肿瘤中很少有淋巴管，而血管含量丰富。那是不是肿瘤血管的含量是引起免疫细胞浸润的不同呢？答案是否定的，因为血管丰富的肿瘤反而浸润更多的抑制性免疫细胞，促进肿瘤的生长。故事说到这，就需要一些免疫学知识做支撑。 免疫细胞的定向迁徙除了受血管和淋巴管影响外，还需要一类重要的免疫分子：趋化因子以及趋化因子受体。如果将血管比作马路， 趋化因子就是信号灯，它们掌控着各种免疫细胞的走向 。 图2： 科学家通过研究发现，正是 肿瘤中各种趋化因子和趋化因子受体的种类以及含量不同，才会引起不同患者肿瘤浸润免疫细胞的巨大差异 。一些肿瘤细胞也因此利用免疫系统的这个特点，从而释放促进抑制性免疫细胞浸润的趋化因子，并高表达对应的趋化因子受体来吸引抑制性免疫细胞的浸润，从而有利于自身的生长。 第二章：肿瘤免疫分型的全面揭示 1.肿瘤三大免疫分型的提出 肿瘤免疫分型的理念被提出了，但科研不是哲学，光是理念是远远不够的，研究者需要用数据说话。 肿瘤浸润的免疫细胞肿瘤虽多，但大体可以分为两种，一种是可以发挥杀伤肿瘤作用的免疫细胞，如：NK, NKT, CD8+ T细胞；另一类则是发挥抑制免疫细胞杀伤肿瘤功能的细胞，如：Treg, Th1, Th2, M1, M2； 这些免疫细胞中功能最重要的就是T细胞，因为无论是何种形式的免疫细胞调控网络最后都需要T细胞的参与，而且目前各种免疫检查点抑制剂主要也是作用于T细胞来发挥抗肿瘤功能，因此揭示肿瘤浸润的T细胞功能是最重要的。 图3： 对肿瘤免疫分型的研究有很多，其中 比较受研究者广泛认可的就是肿瘤的三大免疫分型： “免疫浸润型” 、 “免疫排斥型” 、 “免疫沙漠型” 。研究者通过对肿瘤组织进行免疫组化染色后发现这三类显著的差异，在“免疫浸润型”肿瘤中，CD8+T细胞可以浸润到肿瘤内部；“免疫排斥型”肿瘤中，虽然也有较高的CD8+T细胞浸润程度，但都是集中在肿瘤外围；而“免疫沙漠型”肿瘤中很少有CD8+T细胞的浸润。 图4： 进一步的研究发现，“免疫浸润型”肿瘤内部表达较高的 MHCI 类分子 ，而另外两种类型的肿瘤中却MHCI分子的表达情况明显降低；此外，“免疫排斥型”的肿瘤外围表达较高的 细胞表面糖蛋白丝氨酸蛋白酶(FAP) ，这个基因主要负责塑造细胞外基质，可调控肿瘤外周形成一层厚厚的基质，从而阻断免疫细胞的浸润。 2.肿瘤免疫分型的量化 三大肿瘤免疫分型的提出为研究者提供了更加确切的证据，但同时也引出一个问题，就是对于很多患者来说被诊断出肿瘤时都已经是晚期；而且如果对每一位患者都进行组织切片，从而进行免疫组化染色来进行肿瘤分型是不切合实际的。因此，研究者在一个大型卵巢肿瘤队列中将数字病理和转录组数据分析进行结合，开发了一种机器学习方法来揭示肿瘤的分子分类和描述肿瘤免疫表型。通过使用随机森林的算法，研究者开发出了一个基于 157个特征基因的分类器 ，根据患者这些基因的表达情况，对患者进行肿瘤免疫特征分类。 图5： 3.影响肿瘤免疫分型的分子机制 “免疫浸润型”的肿瘤细胞表达较高水平的MHCI类分子而低表达FAP基因；而“免疫排斥型”的肿瘤细胞的MHCI类分子明显降低却高表达FAP基因。那么这两种机制有什么关联呢？哪一种才是引起不同肿瘤免疫特征的始动因素？研究者通过分析这两条路径的上下游调控机制，发现 无论是MHCI类分子还是FAP均受一个重要免疫分子的调控，那就是 TGFβ 。原来，肿瘤细胞为了逃脱T细胞的攻击，可以借助肿瘤抑制性免疫细胞(Treg,M2)产生TGFβ，后者一方面可以和肿瘤细胞上的受体结合，下调MHCI类分子；一方面可以和成纤维细胞上的受体结合上调FAP的表达，从而产生胶原蛋白形成厚厚的基质层包围在肿瘤周围，以排斥杀伤性免疫细胞的浸润。 图6： 第三章：肿瘤免疫分型的应用 说完了肿瘤免疫分型的基础知识，那么接下来我就介绍一些最近有关 肿瘤免疫分型的高分文章 ，希望能起到抛砖引玉的效果，引起大家进一步的思考。 应用1：m6A分子调控肿瘤免疫分型 近些年，肿瘤m6A修饰的调控机制也是研究的热门方向。热点碰撞会产生怎样的化学反应呢，下面首先介绍一篇发表在Molecular Cancer (IF:) 的一篇文章，篇名为：m 6 A regulator -mediated methylation modification patterns and tumor microenvironment in filtration characterization in gastric cancer。 图7： 在开始讲解m6A和肿瘤免疫分型的联合分析之前，我先来介绍一些m6A的背景知识。这篇文章首先确定了21个m6A调节因子，包括8个Writers、2个Erasers和11个Readers。图7介绍的是这些分子的细胞分布和基本功能，简单来说m6A是对RNA的一种可逆的修饰方式，依靠Writers对RNA进行修饰，Readers进行m6A修饰信息的读取，当完成特定使命后又可以依靠Erasers对m6A修饰进行删除。 图8： 下面开始讲解这篇文章的主要内容，作者首先根据 m6A调控因子的表达对患者进行分类 ，随后发现这种分类和肿瘤免疫分型有很高的相似度 。于是作者就研究了肿瘤的m6A修饰和免疫分型的关系。最后发现依靠m6A特征基因算出的m6Ascore值在“免疫浸润型”、“免疫排斥型”、“免疫沙漠型”患者中的得分存在明显差异（图8A）。随后在抗PD-L1队列（IMvigor210）和抗PD-1队列（GSE78220）中，低m6Ascore的患者都具有显著的临床疗效(图8B)，并且显著的延长了生存率。此外，低m6Ascore患者的PD-L1明显高表达，这表明在对抗PD-1/L1免疫治疗中有潜在的反应。 总之， 这项研究基于21个m6A调节因子，区分了三个不同的m6A甲基化修饰模式，这三种模式具有明显不同的TME细胞浸润特性。 并且不同的m6A修饰模式之间的mRNA转录组差异与m6A和免疫相关的生物途径显著相关。作者建立了m6A score评分系统来评估每个胃癌患者的m6A修饰模式，从而在预测免疫治疗结果方面具有重要价值。 应用2：单细胞测序揭示卵巢癌免疫特征 单细胞测序是近几年兴起的一项革命性技术，它赋予了研究者在单个细胞水平研究各种细胞功能机制的能力。同样作为近些年高分文章中的常用技术，单细胞测序揭示肿瘤免疫分型会有什么样的惊喜呢，下面我就介绍一篇发表在Cancer cell (IF:) 杂志上的一篇文章，篇名为：Single-cell dissection of cellular components and interactions shaping the tumor immune phenotypes in ovarian cancer 图9： 此研究首先对15名卵巢癌患者的肿瘤样本进行scRNA-seq（图9A），根据已知的细胞类型的标记物来定义细胞类型。结果表明，从整体看不同免疫分型的患者肿瘤细胞差异较大，同一免疫类型的肿瘤细胞能聚类到一起，不同免疫分型的肿瘤细胞差异较大（图9B）；此外，基质细胞（图9C）和免疫细胞（图9D）类型虽然在患者之间转录层面差异不大，但其相对分布情况差异很大，并且与肿瘤的免疫分型并没有明确关联。 文章进一步研究了肿瘤内在特征是否影响免疫浸润模式。分析结果显示，排斥型和浸润型的肿瘤之间没有显著的肿瘤细胞转录差异，但在排斥型和浸润型组合与沙漠型肿瘤之间有29个基因表达显著差异。对于这个结论我认为为排斥型和浸润型应该也有比较大的差异，只是单细胞测序需要制备单细胞悬液，可能破坏了这种结构。因而，用单细胞空间转录组进一步解析这两种免疫分型下的肿瘤细胞功能会更有意义，尤其是揭示免疫排斥型最外周的基质细胞层的特征将会为治疗这类患者提供更直接的参考价值。 基因集合富集分析显示，这些基因主要与增殖途径有关，它们的鉴定是由三种具有增殖分子亚型的沙漠型肿瘤所驱动的。另一方面，浸润型和排斥型肿瘤细胞在干扰素应答通路中显著富集，这主要是由编码主要组织相容性复合体(MHC)I类和II类加工和呈递的基因驱动的。此外，文章还观察到浸润型和排斥型肿瘤细胞中氧化磷酸化途径显著富集。 图10： 最后，作者为了总结这些观察结果，总结出了一个模型，在这个模型中，不同的成分和肿瘤、免疫和间质间的潜在串扰可能会形成不同的肿瘤免疫表型（图10）。模型中，TME中有免疫功能的肿瘤(包括浸润型和排斥型肿瘤)有许多不同于沙漠型肿瘤的共同特征。表达CX3CR1配体的内皮细胞和周细胞也可能参与浸润型和排斥型肿瘤中CX3CR1 肿瘤相关巨噬细胞的募集。浸润型和排斥型肿瘤之间也存在重要差异。在T细胞浸润型肿瘤中，浸润程度可能受到两个因素的影响：浸润型肿瘤细胞呈现出CXCL16的高表达，这可能与CXCR6+T细胞向肿瘤上皮的募集有关；此外，浸润型肿瘤中IL1 CAFs丰富，其可能通过CXCL12/ 14促进CXCR4的表达从而进一步募集T细胞。 这项研究通过 对15个临床卵巢癌患者的单细胞RNA测序分析，深入剖析了TME中不同的细胞、功能表型及其动态相互作用，使肿瘤免疫分型的特征更加丰富。 文章结果强调了可能形成肿瘤免疫表型的潜在分子机制，并可能为改善癌症免疫治疗的临床获益提供了治疗策略。 总结和展望 近些年，关于 肿瘤免疫分型 的机制探索无论是在临床研究还是基础科学研究中都是 炙手可热的方向 ，其产生的研究成果也非常有利于进行临床肿瘤免疫治疗药物的转化。 本文系统的梳理了 肿瘤免疫分型的来源、发展和应用 ，但只是窥全豹之一斑，仍然有很多细节需要大家自行补充。我是做肿瘤免疫基础研究的，近几年，发自内心体会到如今只简单的做经典的基因功能调控机制已很难再冲击高分文章，只有着手于具有潜在的临床应用价值的研究成果才能在如今科研浪潮下拔得头筹，而肿瘤免疫分型的研究正是符合了科研工作者的各种想象。 当然如果你并不是想发高分文章，只是想水几篇SCI，那么做一些较简单的肿瘤免疫分型也是不二选择。但从2021年已经发表的生信文章中可以看出，我们已很难再见到只分析纯肿瘤生物学特征的文章，将近90%的肿瘤生信思路文章或多或少都会联合免疫特征进行分析。如果之前你还不能意识到这个问题，那么阅读完此文的你就抓紧学习肿瘤免疫分型吧，相信在不久的将来也能发表一篇不错的肿瘤免疫分型相关的SCI论文。 [参考文献] Nagarsheth N, Wicha MS, Zou W. Chemokines in the cancer microenvironment and their relevance in cancer Rev Sep;17(9):559-572. doi: . Epub 2017 May 30. Desbois M, Udyavar AR, et al. Integrated digital pathology and transcriptome analysis identifies molecular mediators of T-cell exclusion in ovarian Nov 4;11(1):5583. doi: . Zhang B, Wu Q, Li B, Wang D, Wang L, Zhou YL. m6A regulator-mediated methylation modification patterns and tumor microenvironment infiltration characterization in gastric Mar 12;19(1):53. doi: . Hornburg M, Desbois M, et al. Single-cell dissection of cellular components and interactions shaping the tumor immune phenotypes in ovarian Apr 27:S1535-6108(21)00212-9. doi: . 更多精彩文章欢迎关注生信人公众号 最新文献免费获取，欢迎还珠医科文小程序

近年来,伴随着我国的医疗水平逐渐提高,人们对于医疗护理工作的要求也越来越高。而妇产科护理更是得到了大家的高度重视。下面是我为大家整理的，供大家参考。

0引言

当前伴随医疗水平的不断发展提升，妇产科作为医院中特殊科室因所面临孕产妇、新生儿这一特殊群体有着相对其它科室更高的护理要求，医护人员稍有工作上的疏忽就可能发生护理差错事故病患发生法律、法定规章制度允许范围外的心理、机体结构的损坏、障碍、死亡。如何查找出护理工作中存在的问题与不足，扎实开展优质的护理服务，满足病患与其家属要求是医护人员所面临的重要课题。为最大程度防范护理差错事故的发生，笔者结合自身多年工作经验，对妇产科护理过程中存在的护理隐患进行了详细的分析，并提出针对性的防范措施。现将结果报告如下。

1资料与方法

一般资料

选取2014年1月—2014年12月入住我院妇产科的178例孕产妇，年龄21~45岁平均年龄±，住院时间为3~12天平均时间5±2。全部孕产妇依据随机双盲原则分为观察组与对照组各89例，两组病患“年龄、产次”等一般情况相比较差异无统计学意义P>，具有可比性。

统计学方法

对妇产科历史发生的事故因素进行统计，采用自编调查问卷的方式将护理隐患分为“护理人员因素、孕产妇因素、药品及医疗装置因素”三个主要类别。全部检测资料采用软体进行统计处理分析，使用χ2检验计数资料，使用±s检验计量资料，分析结果P<为差异具有统计学意义，P<为差异有显著统计学意义。

2总结分析妇产科护理的隐患

护理隐患

依据事故总结分析妇产科护理的隐患。

针对护理隐患进行防范措施

增强护患沟通当孕产妇入院时医护人员便与之进行了第1次接触，护理就已经开始。接诊的医护人员代表了医院的整体形象，应主动的对自己进行介绍，并通过运用亲切的语言与微笑有效消除产妇刚进入陌生环境而产生的不安全感，详细询问并记录孕产妇的经产史、既往史等情况。护理过程中，医护人员应始终以“尊重、理解、关心、鼓励”的态度去面对孕产妇，详细为其介绍相关注意事项并进行宣教工作，耐心解答孕产妇与其家属的各种疑问。

营造良好的休息环境“安全、舒适、温馨”的休养环境能够帮助孕产妇放松心情。首先，“新鲜流通的空气、柔和的光线、舒适的床位”能够保证孕产妇有良好的休息环境，病房内应定时进行通风换气，以保持空气新鲜且温度在20。C左右溼度在60%左右。全部孕产妇应穿着宽松的内衣，定期清理换洗床单保持清洁;其次，医院走廊应贴上图文并茂的宣传图片与安全警示标语，做好地面楼梯洗刷间等防滑工作，确保走廊畅通无阻，每位医护人员的照片应上墙，便于孕产妇与其家属的查询。

规范产前、产时、产后各项检查护理措施首先，孕产妇产前应进行各项相关检查，医护人员对于存在“双胎、羊水过多少、前置胎盘、妊娠高血压综合症”等问题孕产妇应强化监护，对于存在“慢性病、凝血功能障碍、妊娠合并症”等问题的孕产妇则应及时建议尽早终止妊娠;其次，医护人员在孕产妇第1产程中密切观察孕产妇的宫缩与胎心情况及宫颈扩张与胎头下降程度，对于一些孕产妇可给予适量镇静剂。第2产程中给予孕产妇正确使用腹压的指导。第3产程中及时准确测量“产后出血量，检查胎盘胎膜是否完整”等情况，给予缩宫素增强孕产妇子宫收缩;产后2小时密切观察血压、脉搏、子宫收缩情况，督促产妇及时排空膀胱，在产后24h内密切对产妇的体温、脉搏、呼吸、血压、心率等进行监护，定期进行会 *** 清洁，并让产妇与婴儿进行面板接触及早吸吮，有效 *** 宫缩。

3结果

2014年1月—2014年12月入住我院妇产科的178例孕产妇共发生5例跌倒、8例先兆子痫、4例胎盘早剥、14例新生儿窒息、6例产后出血、5例切口不愈合。观察组与对照组事故发生率具有显著差异。

4讨论

安全不仅是医疗护理工作的首要问题，也是衡量医院管理水平的重要标准。妇产科护理物件的特殊性与护理工作人员工作上的疏忽都会导致护理事故时有发生，查询妇产科护理存在的隐患并进行针对性的防范，直接关系到孕产妇与新生儿的生命安全与身体健康。笔者认为妇产科的护理工作中，医护工作者必须要有高度的工作责任心与警惕性，始终要以安全为首位，为孕产妇提供一个安全舒适的治疗环境。

妇产科围手术期感染主要是指妇产科患者在手术过程中由于各种因素导致了病菌感染，如果没有得到及时有效的处理则可能影响手术效果和预后，严重的甚至导致手术失败。而导致患者感染的因素众多，需要掌握各项导致感染的因素并采取有针对性的干预措施，以避免或减少感染发生。因此，掌握妇产科围手术期感染原因并及时采取有效的护理干预至关重要。为了进一步分析妇产科围手术期感染产生原因及护理干预措施，本文收集我院2012年11月至2013年11月期间诊治的500例产科患者进行了分组试验，现将研究结果报道如下。

1资料与方法

一般资料：

收集我院2012年11月至2013年11月期间诊治的500例产科患者，按照随机数字表分组的方式将患者分为试验组和对照组，每组各250例，试验组年龄21~46岁，平均年龄±岁，患者的手术型别包括：有59例为子宫肌瘤剔除术，49例卵巢癌根治术，21例子宫全切术，79例剖宫产术，另外42例为其他妇产手术;对照组年龄22~47岁，平均年龄±岁，患者的手术型别包括：有61例为子宫肌瘤剔除术，50例卵巢癌根治术，22例子宫全切术，81例剖宫产术，另外36例为其他妇产手术。两组患者年龄、性别、手术型别等一般资料比较差异不具统计学意义P>。

方法：

对照组患者采用常规护理模式，包括常规口头健康教育、心理护理、遵医用药等等;试验组患者加强护理干预，具体措施包括：

①加强入院宣教：患者入院后及时为其讲解住院环境、管理要求、病情和治疗相关资讯，人院后健康指导向患者介绍住院环境及有关规定，加强与患者的沟通交流，了解患者的心理状态，并采取有效的沟通技巧缓解患者的紧张情绪;

②术前检查，在手术前严格按照规范开展各项检查，全面评估患者的全身情况，并详细为患者说明检查的意义、注意事项等等，如果需要进行特殊检查，则护理人员应陪同患者完成，并及时告知患者检查结果，消除患者的疑虑心理;

③环境护理，预先对手术室进行清洁和消毒，日常工作中注意保持病房环境的干净、整洁、通风和采光，定期进行消毒处理，叮嘱患者养成良好的个人卫生习惯，及时更换衣物，加强对外 *** 的护理，避免发生病菌感染;

④饮食干预，根据患者的病情状况、治疗方式以及体质状况为患者建立合理的饮食方案，加强患者的营养供给，提高机体免疫力，避免抵抗力低下影响手术进行和术后康复;

⑤合理应用抗生素，临床表明，正常女性 *** 中细菌的数目与型别较多，除乳酸杆菌外，其他的病菌均可引起相应的疾病，手术操作往往会引起 *** 微环境变化继而导致菌群失调;对于发生感染的患者可在手术中留取标本并进行药敏试验，根据试验结果选择合适的抗菌药物;

⑥并发症预防，妇产科手术患者往往会出现上呼吸道感染、泌尿系感染、切口感染等并发症。护理人员应重点做好以上并发症的预防，具体措施包括：加强患者的个人卫生处理，如手术前做好面板准备、择期手术前3d常规碘伏消毒 *** ，如果患者有留置尿管需要观察导管的松动情况，进行各项操作的时候应严格按照无菌操作规范进行，避免逆行感染，指导患者掌握正确的深呼吸、咳痰、咳嗽方法，并鼓励患者早期下床活动，日常生活中注意口腔的清洁等等。对两组患者的感染情况进行分析对比。

统计学方法：

资料以软体分析，以率%表示计数资料，比较经χ2检验，以P<为差异有统计学意义。

2结果

研究结果显示，对照组中有124例患者发生感染，感染发生率为，试验组中有36例患者发生感染，感染发生率为，试验组感染发生率明显低于对照组P<。感染发生与手术型别有着密切的联络。

3讨论

通过本次研究发现，导致妇产科患者围手术期感染的原因主要包括以下几个方面：首先是患者的原因，如患者的年龄较大、肥胖、合并有营养不良或者其他慢性疾病，这些因素导致了患者免疫力降低，增加了感染的概率;其次是医护人员因素，如手术器械及手术区域消毒不严格、手术过程中未按照无菌操作规范等导致了细菌入侵而引发了感染;在手术过程中如果电刀使用不当或者切口不当也会导致感染发生，当然，这些因素除了与医护人员专业技术水平有关以外，与医护人员的责任意识也有着密切的联络，需要医院从管理环节上加强。而通过资料表1可以看出，试验组患者的感染发生率显著低于对照组，由此提示了妇产科围手术期感染是可以预防的，需要加强护理干预。如在手术前做好患者的全面评估，根据患者的实际情况制定合适的手术方案，使患者在最佳的状态下开展手术;在进行手术及护理操作过程中严格按照无菌操作规范要求，从而减少细菌的侵入，降低感染发生率;手术后及时评估患者的健康状况，加强面板、口腔等处的护理，在感染发生前做好应对措施，避免感染发生，综合通过以上措施减少感染等并发症发生。本文主要通过分组对照的形式，对我院2012年11月-2013年11月期间诊治的500例产科患者进行了研究分析。通过本次研究发现，导致感染的原因主要为手术型别，同时与临床人员的操作水平、患者自身行为及体质状况有着密切的联络，加强护理干预可有效降低感染发生率。