基于多模态神经网络的新型冠状病毒感染患者继发医院感染的预测模型分析

作     者：徐璐 周兴蓓 吴静 魏渊 谈慧颖 黄菊 邹圣强 沈硕 XU Lu;ZHOU Xing-bei;WU Jing;WEI Yuan;TAN Hui-ying;HUANG Ju;ZOU Sheng-qiang;SHEN Shuo

作者机构：镇江市第三人民医院(江苏大学附属镇江三院)江苏镇江212000 江苏大学药学院江苏镇江202000 

出 版 物：《抗感染药学》 (Anti-infection Pharmacy)

年 卷 期：2024年第21卷第5期

页      面：474-478页

学科分类：1004[医学-公共卫生与预防医学(可授医学、理学学位)] 100401[医学-流行病与卫生统计学] 10[医学] 

基　　金：国家重点研发计划(编号:2020YFE0205100) 镇江市社会发展指导性科技计划项目(编号:FZ2022104) 镇江市重点研发计划(社会发展)面上项目(编号:SH2021075) 

主　　题：新型冠状病毒感染 医院感染 预测模型 多模态神经网络 多因素Logistic回归分析 

摘      要：目的:基于多模态神经网络,构建新型冠状病毒感染(COVID-19)患者继发医院感染的预测模型,为临床患者继发医院感染的防治提供参考。方法:选取2022年8月1日—2023年1月20日镇江市第三人民医院收治的2519例COVID-19患者作为研究对象,收集患者的年龄、既往病史、住院时间、抗菌药物使用、行机械通气等信息,采用多模态神经网络预测模型分析患者继发医院感染的影响因素,并与传统的多因素Logistic回归分析模型进行比较。结果:2519例COVID-19患者中发生医院感染的有312例,感染发生率为12.39%;Logistic回归分析结果显示,COVID-19患者继发医院感染与年龄、是否有高血压病史和呼吸系统疾病史、是否有经验性使用抗菌药物和免疫抑制剂、是否行机械通气具有相关性(P65岁、有高血压病史、有呼吸系统疾病史、住院时间7 d、经验性使用抗菌药物、行机械通气是患者继发医院感染的独立危险因素(P0.05);多模态神经网络预测结果显示,住院时间、呼吸系统疾病史、年龄、经验性使用抗菌药物和机械通气是患者继发医院感染的5个最大的危险因素,其训练样本、检验样本和坚持样本的准确度分别为87.49%、86.31%和90.28%;多模态神经网络预测模型和多因素Logistic回归分析模型的接受者操作特征曲线的曲线下面积分别为0.879和0.852,并且Delong检验结果显示二者之间存在统计学差异(P0.05)。结论:多模态神经网络预测模型和多因素Logistic回归分析模型均可以较好地预测COVID-19患者继发医院感染的相关风险,但多模态神经网络预测模型的预测结果更好。