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目的:基于二元Logistic原理,构建不同革兰氏特征病原菌引起的腹膜透析相关性腹膜炎(PDAP)风险预测模型.方法:根据病原菌革兰氏特征,将所有研究对象分为革兰氏阳性(G+)菌组和革兰氏阴性(G-)菌组,比较两组间临床资料的差异,通过二元Logistic回归并构建G-菌性PDAP风险预测模型,并对模型预测效能进行验证.结果:2015年1月—2022年7月间,我院共发生PDAP 138例次,培养病原菌105株,其中G+菌56株(53.33%)、G-菌43株(40.95%)、真菌6株(5.71%).G-菌组年龄、发热占比、腹痛占比、PCT均明显高于G+菌组,差异有统计学意义(P均<0.05),且均为G-菌性PDAP独立影响因素,OR值分别为1.096、2.716、4.088、2.462(P均<0.05).构建G-菌性PDAP预测模型:P=1/{1+EXP[-(-11.887+0.092×腹痛+0.999×发热+1.408×腹痛+0.901×PCT)]}.预测模型曲线下面积(AUC)为0.768(0.680~0.857),最佳截断值为0.412时,模型预测敏感度为77.50%,特异性为76.47%,与随机面积0.500比较,差异有统计学意义(P<0.05).结论:PDAP病原菌以G+为主,构建的不同革兰氏特征病原菌性PDAP风险预测模型具有较好的预测效能,可以在临床推广.

作者:张淑莲

来源:医学理论与实践 2023 年 36卷 4期

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作者:
张淑莲
来源:
医学理论与实践 2023 年 36卷 4期
标签:
腹膜透析相关性腹膜炎 革兰氏阴性 革兰氏阳性 风险预测模型
目的:基于二元Logistic原理,构建不同革兰氏特征病原菌引起的腹膜透析相关性腹膜炎(PDAP)风险预测模型.方法:根据病原菌革兰氏特征,将所有研究对象分为革兰氏阳性(G+)菌组和革兰氏阴性(G-)菌组,比较两组间临床资料的差异,通过二元Logistic回归并构建G-菌性PDAP风险预测模型,并对模型预测效能进行验证.结果:2015年1月—2022年7月间,我院共发生PDAP 138例次,培养病原菌105株,其中G+菌56株(53.33%)、G-菌43株(40.95%)、真菌6株(5.71%).G-菌组年龄、发热占比、腹痛占比、PCT均明显高于G+菌组,差异有统计学意义(P均<0.05),且均为G-菌性PDAP独立影响因素,OR值分别为1.096、2.716、4.088、2.462(P均<0.05).构建G-菌性PDAP预测模型:P=1/{1+EXP[-(-11.887+0.092×腹痛+0.999×发热+1.408×腹痛+0.901×PCT)]}.预测模型曲线下面积(AUC)为0.768(0.680~0.857),最佳截断值为0.412时,模型预测敏感度为77.50%,特异性为76.47%,与随机面积0.500比较,差异有统计学意义(P<0.05).结论:PDAP病原菌以G+为主,构建的不同革兰氏特征病原菌性PDAP风险预测模型具有较好的预测效能,可以在临床推广.