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目的 构建老年患者中央导管相关血流感染(CLABSI)风险预测评分模型,为筛选高危人群,有效预防与控制老年患者血流感染提供依据.方法 依据纳入排除标准,收集2015年1月1日-2017年12月31日住院期间曾留置中央导管的老年患者病例资料,按照7∶3的比例随机分为建模组和验证组(随机种子为20180708),对建模组数据进行危险因素识别,构建logistic回归模型,根据β值赋予各危险因素相应的分值,建立感染风险评分模型,利用受试者工作特征(ROC)曲线评价模型的预测准确度;依据建立的感染风险评分模型对验证组病例进行评分,利用ROC曲线评价模型的预测准确度.利用R软件构建决策曲线.结果 logistic回归分析结果表明:本次住院手术次数≥3次、住ICU日数≥2 d、中心静脉置管日数≥7 d、使用抗菌药物等是老年患者发生CLABSI的独立危险因素;风险评分模型中相应的分值分别为3、4、4、9分,得分13~17分为高风险人群;评分模型在建模组数据中ROC曲线下面积(AUC)为0.74;依据验证组患者风险得分情况绘制ROC曲线,曲线下面积(AUC)为0.70.决策曲线显示,在阈值0.01~0.05区间内风险评分模型的净获益较高.结论 建立的风险评分模型具有较好的判别效度和应用价值,可用于老年患者CLABSI的易感高危人群识别,做到早期预防与控制.

作者:王力红;魏楠;赵霞;张京利;赵会杰;马文晖;韩叙

来源:中国感染控制杂志 2019 年 18卷 3期

知识库介绍

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作者:
王力红;魏楠;赵霞;张京利;赵会杰;马文晖;韩叙
来源:
中国感染控制杂志 2019 年 18卷 3期
标签:
中央导管相关血流感染 风险预测 危险因素 老年患者 评分模型 central line-associated bloodstream infection risk prediction risk factor elderly patient scoring model
目的 构建老年患者中央导管相关血流感染(CLABSI)风险预测评分模型,为筛选高危人群,有效预防与控制老年患者血流感染提供依据.方法 依据纳入排除标准,收集2015年1月1日-2017年12月31日住院期间曾留置中央导管的老年患者病例资料,按照7∶3的比例随机分为建模组和验证组(随机种子为20180708),对建模组数据进行危险因素识别,构建logistic回归模型,根据β值赋予各危险因素相应的分值,建立感染风险评分模型,利用受试者工作特征(ROC)曲线评价模型的预测准确度;依据建立的感染风险评分模型对验证组病例进行评分,利用ROC曲线评价模型的预测准确度.利用R软件构建决策曲线.结果 logistic回归分析结果表明:本次住院手术次数≥3次、住ICU日数≥2 d、中心静脉置管日数≥7 d、使用抗菌药物等是老年患者发生CLABSI的独立危险因素;风险评分模型中相应的分值分别为3、4、4、9分,得分13~17分为高风险人群;评分模型在建模组数据中ROC曲线下面积(AUC)为0.74;依据验证组患者风险得分情况绘制ROC曲线,曲线下面积(AUC)为0.70.决策曲线显示,在阈值0.01~0.05区间内风险评分模型的净获益较高.结论 建立的风险评分模型具有较好的判别效度和应用价值,可用于老年患者CLABSI的易感高危人群识别,做到早期预防与控制.