【摘 要】
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目的通过对革兰阴性菌（Gram-negative bacteria,GNB）科室分布、标本分布、耐药性和同源性进行分析,明确革兰阴性菌的分布情况和耐药谱,并使用Logistic回归和人工神经网络两种算法分别构建碳青霉烯类耐药革兰阴性菌（Carbapenem-resistant gram-negative bacteria,CR-GNB）感染预测模型,比较后筛选出最优模型,为革兰阴性菌的防治提供科学
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目的通过对革兰阴性菌（Gram-negative bacteria,GNB）科室分布、标本分布、耐药性和同源性进行分析,明确革兰阴性菌的分布情况和耐药谱,并使用Logistic回归和人工神经网络两种算法分别构建碳青霉烯类耐药革兰阴性菌（Carbapenem-resistant gram-negative bacteria,CR-GNB）感染预测模型,比较后筛选出最优模型,为革兰阴性菌的防治提供科学依据。方法本研究采用现况研究的方法,分析2019年1月-2021年12月内蒙古自治区某三甲医院分离到的5816株革兰阴性菌的流行特征及耐药情况;将2020年8月-10月收集到的38株临床菌株和11株环境菌株进行脉冲凝胶电泳实验并分析其同源性;选取2019年1月-2021年10月的4216例GNB感染患者,收集其临床资料并按照时间顺序分为建模组和验证组,建模组数据用于CR-GNB感染危险因素筛选和构建Logistic回归及人工神经网络预测模型,验证组数据用于预测效果检验,使用受试者工作特征曲线下面积（Area Under the ROC,AUC）和Hosmer-Lemeshow拟合优度检验对模型的区分度和校准度进行评价。结果1、2019年-2021年三年间,内蒙古自治区某三甲医院共检出8828株病原菌,其中革兰阴性菌5816株,占比65.9%,GNB数量居医院感染病原菌首位,且占比呈逐年下降趋势（χ2=12.844,P＜0.05）;从三年间革兰阴性菌总体检出情况来看,排名前四位的依次为大肠埃希菌1614株（27.8%）、鲍曼不动杆菌1264株（21.7%）、铜绿假单胞菌1139株（19.6%）和肺炎克雷伯菌1075株（18.5%）;分年度对比发现,2019年-2021年GNB构成比差异具有统计学意义（χ2=160.030,P＜0.05）。2、革兰阴性菌感染患者平均年龄为73（60,86）岁,男性比例高于女性;痰和尿液是GNB的主要标本来源,其中3026株分离自痰标本,占52%,1516株分离自尿液标本,占26.1%;检出GNB前五位的科室依次为干部保健病房、神经外科、ICU、呼吸内科和普通外科,构成比分别为31.0%、11.6%、8.7%、7.5%、7.3%。3、大肠埃希菌除对左氧氟沙星（71.3%）和环丙沙星（77.1%）耐药率较高外,对多数抗菌药物较敏感;鲍曼不动杆菌对多数抗菌药物的耐药率高于70%;铜绿假单胞菌仅对呋喃妥因（98.8%）耐药率较高;肺炎克雷伯菌对哌拉西林（69.2%）耐药率稍高。4、38株临床菌株和11株环境菌株PFGE分型共得到11个聚类（A-K聚类）、28个克隆型别和45个带型,所有菌株的相似性在42.72%～100%之间,其中K聚类菌株数最多。5、多因素Logistic回归结果显示,ICU住院（OR=2.645）、呼吸系统疾病（OR=2.498）、联用抗菌药物（OR=2.451）、使用呼吸机（OR=2.240）、尿管插管（OR=1.798）、使用碳青霉烯类药物（OR=1.683）及性别（OR=1.432）是CR-GNB感染的独立危险因素。6、在建模组中Logistic回归模型的预测准确率76.1%,RBF人工神经网络模型预测准确率81.5%,两模型准确率相比差异具有统计学意义（χ2=56.631,P＜0.05）;在验证组中Logistic回归模型的预测准确率77.6%,RBF人工神经网络模型预测准确率80.8%,两模型准确率相比差异具有统计学意义（χ2=4.431,P＜0.05）。结论2019年-2021年,革兰阴性菌是该院主要病原菌,构成比呈逐年下降趋势。GNB感染男性居多,且以老年人为主。痰标本和尿液标本是GNB的主要标本来源。干部保健病房、神经外科、ICU、呼吸内科和普通外科是GNB的主要检出科室,应加强重点科室清洁消毒和感染监测。GNB对常见抗菌药物呈不同程度耐药,临床医生应根据药敏结果合理选择抗生素。同源性结果提示GNB在该院存在患者间及患者与环境间的交叉传播。ICU住院、呼吸系统疾病、联用抗菌药物、使用呼吸机、尿管插管、使用碳青霉烯类药物及性别是CR-GNB感染的独立危险因素。人工神经网络模型对于CR-GNB感染的预测效能优于Logistic回归模型。
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