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预测重症肺炎患者发生鲍曼不动杆菌多重耐药的风险列线图模型建立
文献摘要：
目的 探讨重症肺炎患者发生鲍曼不动杆菌多重耐药(Acinetobacter baumannii multi-drug resistance,ABMR)的风险列线图模型建立.方法 选取2015年5月至2020年5月我院ICU收治的鲍曼不动杆菌阳性的重症肺炎150例,根据是否发生鲍曼不动杆菌多重耐药分为发生组和未发生组.调取所有患者一般资料,采用Logistic多因素回归分析筛选出影响重症肺炎患者发生ABMR的危险因素,利用R软件建立相应的列线图预测模型,并对模型的预测性与准确度进行验证.结果 Logistic回归分析结果显示,年龄、机械通气、APACHE Ⅱ评分、抗生素种类、ICU时间、碳青霉烯类用药史为重症肺炎患者发生ABMR的危险因素(P＜0.05).基于以上6项指标建立的重症肺炎患者发生ABMR列线图预测模型,模型的验证结果显示,该模型的一致性指数(C-index)为0.863,受试者工作特征曲线下面积显示AUC为0.831(95％CI0.769～0.893),提示该列线图模型具有精准的预测能力.结论 对于重症肺炎患者需要及时考虑年龄、机械通气、APACHE Ⅱ评分、抗生素种类、ICU时间、碳青霉烯类用药史等因素综合评估重症肺炎患者发生ABMR的发生率,以提高重症肺炎患者发生ABMR的诊断效能,具有较高的临床价值.
文献关键词：
重症肺炎;鲍曼不动杆菌;多重耐药;列线图;风险因素
中图分类号：
作者姓名：
王鹏;宋秋鸣
作者机构：
安徽医科大学合肥第三临床医学院(合肥市第三人民医院),合肥230022
文献出处：
引用格式：
[1]王鹏;宋秋鸣-.预测重症肺炎患者发生鲍曼不动杆菌多重耐药的风险列线图模型建立)[J].中国抗生素杂志,2022(04):399-404
A类：
B类：
重症肺炎患者,鲍曼不动杆菌,多重耐药,风险列线图模型,Acinetobacter,baumannii,multi,drug,resistance,ABMR,我院,ICU,调取,多因素回归分析,建立相应,列线图预测模型,机械通气,APACHE,碳青霉烯类,受试者工作特征曲线,特征曲线下面积,CI0,预测能力,诊断效能,临床价值
AB值：
0.172402
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