基于MIMIC-IV数据库中发生血流感染的危重疾病患者相关数据构建革兰阴性菌血流感染风险预测模型

• Published in: 山东医药 Vol. 64; no. 3; pp. 51 - 55
• Main Authors: 陈秋宇, 秦泽辉, 刘享田, 叶莉萍, 田行瀚
• Format: Magazine Article
• Language: Chinese
• Published: 滨州医学院第二临床医学院,山东烟台 264000%潍坊医学院附属医院重症医学科%烟台毓璜顶医院重症医学科 2024
• Subjects: 血流感染; infection risk prediction model; Gram-negative bacterial bloodstream infection; 列线图; bloodstream infection; Medical Information Mart for Intensive Care IV database; 革兰阴性杆菌血流感染; nomogram; 感染风险预测模型; 革兰阴性杆菌感染; 重症医学信息数据库; Gram-negative bacterial infection
• ISSN: 1002-266X
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-266X.2024.03.010

R515; 目的 基于重症医学信息数据库(MIMIC-IV)中发生血流感染的危重疾病患者相关数据构建预测危重疾病患者革兰阴性菌血流感染发生风险预测模型,以期为预测危重疾病患者发生革兰阴性菌血流感染风险提供新的方法.方法 收集MIMIC-IV中2503例发生血流感染的危重疾病患者的临床资料及实验室检查指标[血常规(红细胞、白细胞、血小板等)、血生化(钾离子、钙离子、氯离子、碳酸氢根、阴离子间隙和尿素氮等)、凝血功能指标(INR、PT、PTT)]数据.将所有危重疾病患者以7∶3的比例分为训练集(1752例)和验证集(751例).在训练集中使用LASSO回归初步筛选出危重疾病患者发生革兰阴性菌血流感染的影响因素,并将筛选出来的影响因素行多因素Logistic回归分析,建立危重疾病患者革兰阴性菌血流感染风险预测模型(列线图模型).在训练集和验证集中通过受试者工作特征曲线(ROC)、校准曲线和决策曲线(DCA)分别对列线图模型的区分度、一致性、临床适用性进行评价.结果 年龄、患有肿瘤、肝胆系统疾病、嗜酒史、钾离子、钙离子、碳酸氢根、阴离子间隙和尿素氮为危重疾病患者发生革兰阴性菌血流感染风险的影响因素,基于以上影响因素采用Logistic回归分析,构建列线图模型.训练集和验证集中,列线图模型预测危重疾病患者发生革兰阴性菌血流感染的ROC下面积分别为0.711(95%CI 0.667～0.756)、0.705(95%CI 0.678～0.733);校准曲线表明列线图模型预测革兰阴性菌血流感染发生的结果与实际结果之间具有良好的一致性(P = 0.764);DCA显示列线图模型具有良好的临床适用性.结论 成功构建了预测危重疾病患者发生革兰阴性菌血流感染风险的列线图模型,该模型预测性能较好,能有效识别血流感染高风险危重疾病患者.