论文部分内容阅读
研究背景神经源性膀胱(Neurogenic Bladder,NGB)患者易出现泌尿系感染(Urinary Tract Infection,UTI)。预防UTI的发生对于改善疾病管理效果有重大意义。但目前尚缺乏NGB患者UTI风险预测工具和膀胱管理平台。研究目的1.构建神经源性膀胱患者泌尿系感染(NGB-UTI)预测模型,为NGB患者提供UTI风险筛查工具。2.构建NGB管理平台,为NGB患者提供在线管理平台。3.基于NGB管理平台,探讨NGB-UTI预测模型的临床应用效果。研究方法1.分析2012年1月～2019年5月期间在3家三甲医院就诊的NGB患者数据资料。其中两家医院收集的数据为训练集,用于构建NGB-UTI预测模型;另一家医院收集的数据为验证集,用于验证该模型。训练集通过单因素和多因素分析,筛选出UTI危险因素,并基于R软件构建NGB-UTI预测模型。C-index,Calibration,DCA决策曲线等指标用于评估NGB-UTI预测模型的预测能力。根据Youden指数最大点确定NGB-UTI预测模型高风险人群的界限值。2.以膀胱管理为主题,基于患者需求分析,结合临床实践指南/专家共识,初步拟定膀胱管理平台的模块和内容。再结合专家咨询建议进一步修改平台内容,最终形成NGB管理平台。并通过系统性可用性量表(System Usability Scale,SUS)对NGB管理平台进行可用性测试评价。3.线上招募符合纳入排除标准的NGB患者进入NGB管理平台,由NGB-UTI预测模型将患者分为高危组和低危组患者。通过为期16周的平台管理,观察2组患者并发UTI情况,探讨NGB-UTI预测模型的临床应用效果。研究结果1.纳入的337例NGB患者UTI发生率为45.7%。由住院时间、排尿方式、血白细胞、尿白细胞、尿液pH值构成的NGB-UTI预测模型C-index为0.921(95%CI:0.87396～0.96804)。采用Bootstrap 1000抽样进行内部交叉验证,得到校准C-index为0.8905541。此外,DCA>0.02的范围内,该模型有很好的净受益率。验证集对NGB-UTI预测模型进行验证,C-index为0.817。2.我们构建的NGB管理平台包括风险评估、健康知识、膀胱管理、问卷调查、排尿日记、在线咨询、个人中心7个模块。19例NGB患者通过SUS对NGB管理平台进行可用性评价,结果显示SUS评分55～92.5分,平均80.39±10.00 分。3.纳入的55例NGB患者通过16周平台管理,UTI发生率为14.5%。高危组有6例患者发生UTI,低危组有2例患者发生UTI。NGB-UTI预测模型敏感度 75.0%、特异度 87.2%、准确度为 85.4%、Kappa 为 0.515。结论本研究构建的NGB-UTI预测模型借助低成本、易采集的指标就能估算UTI发生风险;构建的NGB管理平台有较好的可用性评分。本研究还基于NGB管理平台探讨NGB-UTI预测模型的临床应用效果,结果显示该模型在临床应用中有较好的预测效果。