背景 既往研究证明多重耐药菌会在重症监护病房(ICU)患者之间交叉传播,患者获得多重耐药菌感染将影响其现有疾病的治疗效果;且临床上对多重耐药菌的检测速度较为缓慢.在此背景下,多重耐药菌感染预测研究应运而生.目的 基于循证理论构建ICU患者多重耐药菌感染风险预测模型,并回顾性收集真实临床数据对模型进行验证.方法 采用Meta分析的方法构建模型,即计算机检索PubMed、EMBase、the Cochrane Library、中国知网、万方数据知识服务平台、中文科技期刊数据库和中华医学期刊全文数据库2012年1月至2020年6月发表的有关ICU患者多重耐药菌感染的文献,提取可分析的危险因素,采用Stata/SE 12.0软件对纳入文献的数据进行Meta分析,确定ICU患者多重耐药菌感染的危险因素,并对各个危险因素的合并效应值进行β值转换构建ICU患者多重耐药菌感染风险预测模型.选取上海市第一人民医院2018年1月至2021年6月入住ICU的成年患者3908例,收集患者的临床资料,构建预测模型,绘制预测模型预测患者多重耐药菌感染的受试者工作特征(ROC)曲线,从而进行预测模型外部验证.结果 共纳入31篇文献,确定17个危险因素.通过换算公式得到预测模型Logit(P)=-2.4763+0.086X1〔性别(男)〕+0.191X2(住院史)+0.392X3(从外院转入)+1.723X4(ICU住院天数)+0.315X5(其他感染)+0.385X6(慢性阻塞性肺疾病)+0.131X7(糖尿病)+0.536X8(肾脏疾病)+0.285X9(肾衰竭)+0.565X10(透析)+0.148X11(机械通气)+0.742X12(中央静脉导管)+0.336X13(导尿管)+3.483X14(抗菌药物使用种类)+0.174X15(抗菌药物使用史)+0.975X16(使用碳青霉烯类药物)+1.151X17(使用氨基糖苷类药物).将3908例患者数据代入预测模型中进行外部验证,结果显示,灵敏度为64.36％,特异度为80.39％,约登指数为0.4474,ROC曲线下面积为0.724.结论 基于循证理论构建包含17个危险因素的ICU患者多重耐药菌感染风险预测模型,该模型预判效果较好,证明基于循证理论构建风险预测模型具有较好的外推性、科学性和实用性,该方案可推广适用于其他疾病的预测研究中.

重症监护病房;多重耐药菌;Logistic模型;预测模型;Meta分析;循证理论

邹倩;耿苗苗;祝延红

200025 上海市,上海交通大学医学院公共卫生学院;200080 上海市,上海交通大学附属第一人民医院医院感染科;200080 上海市,上海交通大学附属第一人民医院科研处

中国全科医学

[1]邹倩;耿苗苗;祝延红-.基于循证理论构建重症监护病房患者多重耐药菌感染风险预测模型及外部验证研究)[J].中国全科医学,2022(12):1441-1448

外部验证研究,4763+0,086X1,191X2,392X3,723X4,315X5,385X6,131X7,536X8,285X9,565X10,148X11,742X12,336X13,483X14,174X15,975X16,151X17

循证理论,理论构建,重症监护病房,多重耐药菌感染,感染风险预测,风险预测模型,ICU,检测速度,预测研究,临床数据,构建模型,EMBase,Cochrane,Library,万方数据,知识服务平台,中文科技期刊,医学期刊,Stata,SE,上海市第一人民医院,月入,入住,成年患者,受试者工作特征,换算公式,Logit,院史,外院,转入,+1,住院天数,慢性阻塞性肺疾病,肾脏疾病,肾衰竭,机械通气,中央静脉导管,导尿管,+3,抗菌药物使用,碳青霉烯类药物,氨基糖苷类药物,患者数据,代入,约登指数,外推,广适

0.151279