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
Development and External Validation of an Evidence-based Risk Prediction Model for Multidrug-resistant Bacterial Infections in ICU Patients作者机构:上海交通大学医学院公共卫生学院上海市200025 上海交通大学附属第一人民医院医院感染科上海市200080 上海交通大学附属第一人民医院科研处上海市200080
出 版 物:《中国全科医学》 (Chinese General Practice)
年 卷 期:2022年第25卷第12期
页 面:1441-1448页
学科分类:1007[医学-药学(可授医学、理学学位)] 100705[医学-微生物与生化药学] 1004[医学-公共卫生与预防医学(可授医学、理学学位)] 1001[医学-基础医学(可授医学、理学学位)] 100103[医学-病原生物学] 10[医学]
主 题: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
摘 要: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+0.086X_(1)〔性别(男)〕+0.191X_(2)(住院史)+0.392X_(3)(从外院转入)+1.723X_(4)(ICU住院天数)+0.315X_(5)(其他感染)+0.385X_(6)(慢性阻塞性肺疾病)+0.131X_(7)(糖尿病)+0.536X_(8)(肾脏疾病)+0.285X_(9)(肾衰竭)+0.565X_(10)(透析)+0.148X_(11)(机械通气)+0.742X_(12)(中央静脉导管)+0.336X_(13)(导尿管)+3.483X_(14)(抗菌药物使用种类)+0.174X_(15)(抗菌药物使用史)+0.975X_(16)(使用碳青霉烯类药物)+1.151X_(17)(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。