急诊重症监护病房住院患者医院感染的预测模型研究

目的构建急诊重症监护病房(EICU)医院感染的预测模型,为医院感染患者的早期识别及干预提供依据。方法收集2017—2020年某大型三甲综合医院EICU住院患者的医院感染相关资料。以2017—2019年数据作为训练集,建立logistic回归预测模型,并采用Hosmer-Lemeshow检验评价模型拟合效果;以2020年数据作为测试集评价模型的外部验证能力。采用受试者操作特征(ROC)曲线分析模型的预测价值。结果纳入EICU住院患者1546例,发生医院感染111例,医院感染率为7.18%。多因素logistic回归分析结果显示,住院时间>7 d(OR=21.845,95%CI:7.901~60.398)、使用呼吸机(OR=3.405,95%CI:1.335~8.682)和手术(OR=1.854,95%CI:1.121~3.064)是发生医院感染的危险因素。预测模型为p=ey/(1+ey),y=-6.105+(3.084×住院时间)+(1.225×使用呼吸机)+(0.617×手术)。训练集和测试集的ROC曲线下面积分别为0.806(95%CI:0.774~0.838)和0.723(95%CI:0.623~0.823)。将训练集拟合模型的截断值0.065代入测试集,获得灵敏度为0.739,特异度为0.642。结论本研究建立的EICU住院患者医院感染预测模型准确性较好,对于医院感染高危患者具有一定的预测价值。