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目的 分析恶性肿瘤化疗患者中心静脉置管发生相关感染的危险因素,并构建预测模型.方法 选取2020年6月-2022年10月上海交通大学医学院附属瑞金医院收治的247例接受化疗的恶性肿瘤患者,根据患者中心静脉置管感染情况,分为感染组25例和未感染组222例,回顾性收集患者临床资料.单因素及多因素Logistic回归分析中心静脉置管相关感染的危险因素并建立预测模型,绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析模型的预测价值.结果 247例恶性肿瘤化疗患者发生中心静脉置管相关感染25例,感染率为10.12%;多因素Logistic分析结果显示,合并糖尿病、平均维护间隔时间≥7 d为中心静脉置管相关感染的危险因素(P<0.05);将上述因素纳入危险因素预测模型:Logit(P)=-11.412+0.622×合并糖尿病+0.519×平均维护间隔时间≥7 d,ROC曲线提示预测价值较高,曲线下面积(AUC)为0.933,敏感性为91.07%、特异性为92.98%.结论 恶性肿瘤化疗患者中心静脉置管相关感染发生率较高,合并糖尿病、平均维护间隔时间≥7 d与置管相关感染的发生息息相关,构建的危险因素模型具有较高的预测价值.

作者:杨柳;朱容嘉;齐峰;常星;朱卉

来源:中华医院感染学杂志 2023 年 33卷 18期

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作者:
杨柳;朱容嘉;齐峰;常星;朱卉
来源:
中华医院感染学杂志 2023 年 33卷 18期
标签:
恶性肿瘤 化疗 中心静脉置管相关感染 危险因素 模型 预测价值 Malignant tumor Chemotherapy Central venous catheter-associated infection Risk factor Model Predictive value
目的 分析恶性肿瘤化疗患者中心静脉置管发生相关感染的危险因素,并构建预测模型.方法 选取2020年6月-2022年10月上海交通大学医学院附属瑞金医院收治的247例接受化疗的恶性肿瘤患者,根据患者中心静脉置管感染情况,分为感染组25例和未感染组222例,回顾性收集患者临床资料.单因素及多因素Logistic回归分析中心静脉置管相关感染的危险因素并建立预测模型,绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析模型的预测价值.结果 247例恶性肿瘤化疗患者发生中心静脉置管相关感染25例,感染率为10.12%;多因素Logistic分析结果显示,合并糖尿病、平均维护间隔时间≥7 d为中心静脉置管相关感染的危险因素(P<0.05);将上述因素纳入危险因素预测模型:Logit(P)=-11.412+0.622×合并糖尿病+0.519×平均维护间隔时间≥7 d,ROC曲线提示预测价值较高,曲线下面积(AUC)为0.933,敏感性为91.07%、特异性为92.98%.结论 恶性肿瘤化疗患者中心静脉置管相关感染发生率较高,合并糖尿病、平均维护间隔时间≥7 d与置管相关感染的发生息息相关,构建的危险因素模型具有较高的预测价值.