【摘 要】
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目的:通过分析南昌市某三级甲等医院肺炎克雷伯菌（Klebsiella Pneumoniae,KP）感染现状及危险因素,探讨南昌市KP感染的独立危险因素,应用机器学习方法构建KP感染的预测模型。为KP预防策略的制定提供数据支持,以期降低南昌市KP感染率,对临床预防及预后改善有重要的指导意义。方法:采用回顾性研究的方法,通过大数据中心记录结合查阅患者病例、电话回访的形式,依照纳入排除标准对病例组和对照
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目的:通过分析南昌市某三级甲等医院肺炎克雷伯菌（Klebsiella Pneumoniae,KP）感染现状及危险因素,探讨南昌市KP感染的独立危险因素,应用机器学习方法构建KP感染的预测模型。为KP预防策略的制定提供数据支持,以期降低南昌市KP感染率,对临床预防及预后改善有重要的指导意义。方法:采用回顾性研究的方法,通过大数据中心记录结合查阅患者病例、电话回访的形式,依照纳入排除标准对病例组和对照组患者进行信息资料收集。收集2018-2021年南昌市1295例KP感染病例数据（剔除重复送检病例）。分析应用1:1病例对照研究,其中病例组（N=1295）和对照组（N=1295）。第一步对两组的相关信息资料进行描述性统计。第二步对两组信息资料进行单因素分析,筛选出引起KP感染相关的危险因素,在进行Lasso回归分析减少过拟合,接着采用多因素Logistic回归分析对选定的危险因素进行评价,确定KP感染的独立危险因素,将以选定的独立危险因素作为构建预测模型的特征。第三步应用Logistics模型、XG boost模型、Light GBM模型、随机森林模型、Ada Boost模型、高斯朴素贝叶斯模型、神经网络模型分别构建KP感染的预测模型,测试集选择比例为15%,剩余85%样本来构建预测模型,进行10折交叉验证,将测试集外的样本等分为10份,进行10次训练,每次以其中9份作为训练集,1份作为验证集进行内部验证,来验证模型是否拟合成功。通过分析模型测试集AUC值、准确度、校准曲线、决策曲线DCA等指标综合评价各种预测模型的性能以及效果。选取南昌市另一家三甲医院KP感染数据（病例组N=331和对照组N=331）,运用交叉验证方法验证模型效果作外部验证。结果:1.KP检出率呈上升趋势,从2018年的8.88%增长到2021年的12.12%。从痰液中检出最多为608株、其次是尿液276株。感染部位占比最大是肺部感染,其次是尿路感染。对临床常用抗生素耐药性逐年提升,KP对头孢曲松（50.11%）头孢唑林（56.77%）耐药性最高,对亚胺培南（5.67%）厄他培南（8.92%）最敏感。在抗菌药物占比、使用率、使用强度方面病例组均大于对照组;KP主要分布科室集中在神经外科（12.90%）,其次为呼吸与危重症病科（12.28%）。2.导致KP感染独立危险因素为年龄、住院次数、住院天数、高脂血症、冠心病、高血压、中心静脉管。3.基于XG boost算法构建的KP感染预测模型效果最优,其ROC曲线面积=0.867,准确度=0.779。结论:KP感染率逐年增加,临床医生及护士应首先区别高危患者如住院时间过长,年龄偏大,基础疾病较严重,长时间应用抗菌药物的患者,可应用文中介绍的XG boost预测模型进行早期筛查,针对感染高危患者及时采取预防措施,防患于未然并及时发现早期症状,早期给予针对性治疗至关重要。同时加强对侵入型操作如置尿管或胃管,气管插管、气管切开,无创通气、血液净化等的院感防控,从源头解决KP定植感染问题,配合科学合理应用抗菌药物,避免耐药菌株或多重耐药菌株的产生影响治疗效果,有效改善感染患者预后,减少死亡率。
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