【摘 要】
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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
【机 构】
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浙江省人民医院(杭州医学院附属人民医院)医院感染管理部
【基金项目】
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浙江省软科学研究计划项目（2018C25021）；
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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1 546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。
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