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目的 本研究通过分析重症监护室(ICU)患者发生医院获得性肺炎(HAP)的独立危险因素,旨在构建并验证个体化预测ICU患者发生HAP风险的列线图模型.方法 将2016年1月~2020年1月在新疆维吾尔自治区人民医院急救中心住院的患者纳入本研究,并将648例研究对象随机分为建模队列(75%)与验证队列(25%).应用单因素及多因素Logistic回归分析建模组数据,分析ICU患者出现HAP的独立危险因素.应用R软件构建预测ICU患者发生HAP风险的列线图模型,并对该模型进行验证.结果 多因素Logistic回归分析显示年龄、性别、是否机械通气、是否鼻胃管置入、是否患有脑卒中、是否患有充血性心力衰竭和是否患有COPD是ICU患者出现HAP的独立危险因素(P<0.05).对该模型进行内部和外部的验证,建模队列中AUC值为0.822(95% CI: 0.843~0.801);验证队列中AUC值为0.793(95%CI:0.829~0.757).无论是建模队列还是验证队列的校准曲线均提示该预测模型具有良好稳定性.结论 该列线图可较为准确的预测ICU患者发生HAP的个体化风险,具有较高的潜在临床应用价值.

作者:麦合甫热提·乌甫尔;祖力菲亚·艾克木;穆叶赛·尼加提

来源:西南国防医药 2020 年 30卷 9期

知识库介绍

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作者:
麦合甫热提·乌甫尔;祖力菲亚·艾克木;穆叶赛·尼加提
来源:
西南国防医药 2020 年 30卷 9期
标签:
重症监护室 医院获得性肺炎 预测 列线图
目的 本研究通过分析重症监护室(ICU)患者发生医院获得性肺炎(HAP)的独立危险因素,旨在构建并验证个体化预测ICU患者发生HAP风险的列线图模型.方法 将2016年1月~2020年1月在新疆维吾尔自治区人民医院急救中心住院的患者纳入本研究,并将648例研究对象随机分为建模队列(75%)与验证队列(25%).应用单因素及多因素Logistic回归分析建模组数据,分析ICU患者出现HAP的独立危险因素.应用R软件构建预测ICU患者发生HAP风险的列线图模型,并对该模型进行验证.结果 多因素Logistic回归分析显示年龄、性别、是否机械通气、是否鼻胃管置入、是否患有脑卒中、是否患有充血性心力衰竭和是否患有COPD是ICU患者出现HAP的独立危险因素(P<0.05).对该模型进行内部和外部的验证,建模队列中AUC值为0.822(95% CI: 0.843~0.801);验证队列中AUC值为0.793(95%CI:0.829~0.757).无论是建模队列还是验证队列的校准曲线均提示该预测模型具有良好稳定性.结论 该列线图可较为准确的预测ICU患者发生HAP的个体化风险,具有较高的潜在临床应用价值.