目的:利用尿常规指标构建尿路感染(urinary tract infection,UTI)病原菌革兰染色特征风险预测模型,并对模型预测效能进行验证.方法:回顾性分析本院2017年1月-2022年3月尿培养阳性的UTI患者148例.所有患者行标本采集和检测,根据细菌革兰染色特征,排除感染两种或两种以上病原菌的患者,将所有UTI患者分为G+菌组和G-菌组.分析所有患者尿培养G-菌及G+菌分布情况.比较G-菌组及G+菌组尿常规指标.通过二元Logistic回归分析构建UTI病原菌革兰染色特征风险预测模型,并对模型预测效能进行验证.结果:148例患者共检出154株病原菌,其中6例检出2种病原菌.154株病原菌中G-菌104株,占比67.53％,G+菌50株,占比32.47％.排除感染多种病原菌患者后,余142例(G-菌组92例,G+菌组50例).G-菌组NIT阳性率、LEU 3+～4+占比、细菌计数、WBC计数、离心涂片革兰染色G-菌阳性率均高于G+菌组(P<0.05).二元Logistc回归分析结果显示,NIT阳性、细菌计数、离心涂片革兰染色G-菌,均为G-菌引起UTI的影响因素(P<0.05),建立Logistic回归模型,P=1/{1+exp[-(-3.610+2.569×NIT-0.123×LEU+0.008×细菌计数+0.010×WBC计数+2.520×离心涂片革兰染色)]}.AUC为0.734(0.614,0.853),与随机面积0.500比较差异有统计学意义(P<0.05).分别取预测概率0.514(Youden指数最大)和0.500两个切割点,当切割点为0.514,预测敏感度为76.09％,特异度为74.00％,准确度为75.35％,Youden指数为0.501.当切割点为0.500,模型预测敏感度为73.91％,特异度为68.00％,准确度为71.83％,Youden指数为0.419.结论:UTI患者G-菌检出率较高,构建的G-菌感染风险预测模型有较高预测价值,可提示临床针对UTI患者选取合适的治疗药物.

尿路感染;预测模型;革兰阴性菌;革兰阳性菌;影响因素

张兴华;兰海波

大同市第五人民医院 山西 大同 037000;大同市第一人民医院

中外医学研究

[1]张兴华;兰海波-.基于尿常规指标尿路感染病原菌革兰染色特征风险预测模型的建立与验证)[J].中外医学研究,2022(18):69-73

610+2,LEU+0

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