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

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2 503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(1 752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。

基于MIMIC-Ⅳ数据库数据构建重症监护病房金黄色葡萄球菌血流感染预后决策树模型

目的 基于MIMIC-Ⅳ数据库构建用于评估重症监护病房(ICU)金黄色葡萄球菌血流感染(SABI)患者病情和预后的决策树模型。方法 从MIMIC-Ⅳ数据库中提取1 030例ICU中SABI患者人口学信息和相关实验室指标检测数据。以患者是否发生住院死亡为主要结局。按3∶1的比例将纳入的患者分为训练集(773例)和验证集(257例)。基于训练集数据构建随机森林模型,并根据重要性评分筛选出变量,构建决策树模型。将模型纳入验证集进行验证。结果 血钾离子(K^(+))、血钠离子(Na^(+))、肌酐(Cr)、阴离子间隙(AG)、血清钙离子(Ca^(2+))、血细胞比容(HCT)、血红蛋白(Hb)、国际标准化比值(INR)重要性评分得分较高,基于这8项指标构建决策树模型。该模型判断ICU中SABI患者预后(死亡率)的受试者工作特征(ROC)曲线下面积为0.769 4。结论 构建了ICU中SABI患者病情和预后评估决策树模型,有助于快速识别该类患者中的高危死亡者,以提示临床及时调整治疗方案,改善患者预后。

ICU患者肺炎克雷伯菌血流感染的特点、新型诊断及治疗方案研究进展

肺炎克雷伯菌(Kp)在重症监护室(ICU)中引起的血流感染(BSI)近年来因发病率和病死率的惊人上升而引起人们的关注。随着患者的增加以及大量研究的开展,目前临床上对ICU内Kp-BSI的特点有了更加深入的探究,而且宏基因组二代测序技术、微滴式数字PCR以及机器学习等新型病原学诊断技术的发展,为ICU内Kp-BSI病原学诊断开辟了新的视野。同时,新型抗生素的研发以及多种治疗措施的改进和实施有望降低ICU内Kp-BSI患者的病死率。故本文就ICU-Kp-BSI的发生特点、新型的诊断和治疗手段进行综述,并对今后研究方向进行展望,旨在为临床诊治ICU-Kp-BSI提供新思路。