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目的:通过单因素和多因素分析筛选出与医院获得性肺炎(hospital‐acquired pneumonia ,HAP)发生相关的危险因素,构建风险预测模型。方法回顾性收集2009年1月-2013年12月医院IC U 539例住院患者临床资料(A组),采用 logistic回归分析筛选危险因素、建立风险预测模型,另外前瞻性收集2014年1-6月ICU 88例住院患者资料(B组),以验证该模型的临床预测价值。结果 A组539例患者中发生H A P215例,单因素分析结果显示,患者年龄、APACHEⅡ评分、患心血管系统疾病及多器官功能障碍综合征(MODS)、心肺复苏术、感染性休克、恶性肿瘤、合并肺外感染、低蛋白血症、C‐反应蛋白(CRP)值及降钙素原(PCT )值高、机械通气、无创通气、输血、预防性使用抑酸药物等在 HAP发生与否的差异有统计学意义;多因素 logistic回归分析结果显示, APACHEⅡ评分、MODS、低蛋白血症、PCT值高、无创通气、输血是HAP发生的独立危险因素;利用B组数据验证该公式预测 HAP灵敏性为85.2%、特异性为75.6%,阳性预测值为80.38%,阴性预测值为83.75%。结论多因素 logistic回归模型能够较好地预测危重患者 HAP发生的风险。

作者:刘晓;何艳凛;邢亚威;陈俊卓;王媛;刘志广;杨兴肖;孔洁羽

来源:中华医院感染学杂志 2015 年 11期

知识库介绍

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作者:
刘晓;何艳凛;邢亚威;陈俊卓;王媛;刘志广;杨兴肖;孔洁羽
来源:
中华医院感染学杂志 2015 年 11期
标签:
医院获得性肺炎 logistic回归分析 风险预测 危重患者 Hospital-acquired pneumonia Logistic regression analysis Risk prediction Critically ill patient
目的:通过单因素和多因素分析筛选出与医院获得性肺炎(hospital‐acquired pneumonia ,HAP)发生相关的危险因素,构建风险预测模型。方法回顾性收集2009年1月-2013年12月医院IC U 539例住院患者临床资料(A组),采用 logistic回归分析筛选危险因素、建立风险预测模型,另外前瞻性收集2014年1-6月ICU 88例住院患者资料(B组),以验证该模型的临床预测价值。结果 A组539例患者中发生H A P215例,单因素分析结果显示,患者年龄、APACHEⅡ评分、患心血管系统疾病及多器官功能障碍综合征(MODS)、心肺复苏术、感染性休克、恶性肿瘤、合并肺外感染、低蛋白血症、C‐反应蛋白(CRP)值及降钙素原(PCT )值高、机械通气、无创通气、输血、预防性使用抑酸药物等在 HAP发生与否的差异有统计学意义;多因素 logistic回归分析结果显示, APACHEⅡ评分、MODS、低蛋白血症、PCT值高、无创通气、输血是HAP发生的独立危险因素;利用B组数据验证该公式预测 HAP灵敏性为85.2%、特异性为75.6%,阳性预测值为80.38%,阴性预测值为83.75%。结论多因素 logistic回归模型能够较好地预测危重患者 HAP发生的风险。