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10.3969/j.issn.1671-8348.2020.23.024

重症患者多重耐药菌感染的影响因素及预测模型分析

引用
目的 探讨重症患者多重耐药菌感染的影响因素及预测模型构建.方法 选取2017年12月至2019年6月该院ICU中的患者198例为研究对象,收集所有患者疑似感染标本并进行药敏试验,根据是否感染多重耐药菌分为观察组与对照组.比较两组Charlson并发症指数(CCI)、急性生理和慢性健康评分Ⅱ(APACHⅡ)、急性生理评分(APS)、序贯器官衰竭评分(SOFA)、免疫受损情况,统计患者机械通气、留置气管插管、留置深静脉置管、留置导尿及留置ICU时间,并收集患者进入ICU时白细胞计数、血清清蛋白、凝血结果、血清肌酐及Child-Pugh肝功分级情况,使用Logistic回归模型分析其独立危险因素,建立列线图预测模型并验证其效能.结果 观察组患者在APACHⅡ、APS、免疫受损比例、抗生素使用时间、机械通气时间、留置气管插管时间、留置ICU时间、凝血时间延长比例、Child-Pugh C级比例上明显高于对照组(P<0.05),观察组有效首次使用抗生素比例明显低于对照组(P<0.05);APACHⅡ(OR=2.404,P=0.004)、APS(OR=1.681,P=0.018)、机械通气时间(OR=2.528,P=0.049)、留置气管插管时间(OR=7.058,P=0.005)、留置ICU时间(OR=8.293,P<0.001)、凝血时间延长(OR=14.591,P<0.001)是多重耐药发生的独立危险因素,列线图预测感染发生的C-index为0.902(95%CI:0.867~0.966),列线图模型预测与实际观察的相关性较好.结论 基于APACHⅡ、APS、机械通气时间、留置气管插管时间、留置ICU时间、凝血时间延长建立的列线图可有效预测重症患者多重耐药菌的感染.

多重耐药菌、重症监护病房、感染、危险因素、列线图

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R459.7(治疗学)

浙江省医药卫生科技计划项目20157340

2020-12-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

3966-3970

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重庆医学

1671-8348

50-1097/R

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2020,49(23)

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