换一批肺移植受者术后医院感染Nomogram预测模型的构建与验证
Construction and validation of nomogram predictive model for postopera-tive healthcare-associated infection in lung transplant recipients
摘要目的 探讨肺移植受者(LTRs)术后医院感染发生的危险因素,构建列线图(nomogram)预测模型.方法 回顾性分析2019年1月—2023年12月无锡市人民医院接受肺移植手术的患者临床资料,分为训练集(n=506)和验证集(n=218).通过LASSO回归筛选独立危险因素,纳入多因素logistic回归,构建nomogram预测模型.采用受试者工作特征(ROC)曲线、Hosmer-Lemeshow拟合优度和决策曲线评价模型区分度、校准度和临床适用度.结果 共506例LTRs,201例发生医院感染,发病率为39.72％.感染部位以下呼吸道为主,病原体以革兰阴性杆菌(鲍曼不动杆菌)为主.最终筛选出年龄大、使用体外膜肺氧合(ECMO)、双肺移植、手术时长＞3 h、连续发热日数长、血常规异常次数多和联合使用抗菌药物日数长为肺移植术后医院感染的独立危险因素.ROC曲线分析结果显示,训练集的曲线下面积(AUC)为0.74(95％CI:0.70～0.78),验证集为0.71(95％CI:0.64～0.78).Hosmer-Lemeshow测试结果显示,预测的医院感染概率和实际医院感染概率间差异无统计学意义(P＞0.05).临床决策曲线结果表明,模型在7％～71％的阈值概率值下具临床收益.结论 本研究构建的nomogram预测模型可有效评估LTRs术后感染风险,模型稳定,具有较高的临床应用价值,可为术后感染防控提供科学参考.
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关键词
肺移植受者手术后感染医院感染nomogram预测模型LASSO回归多因素logistic回归预测模型验证lung transplant recipientpostoperative infectionhealthcare-associated infectionnomogram predic-tive modelLASSO regressionmultivariate logistic regressionpredictive model validation
栏目名称
DOI
10.12138/j.issn.1671-9638.20256898
发布时间
2025-06-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
江苏省科技重点研发计划社会发展基金项目（BE2022697）
江苏省医院协会医院管理创新研究基金项目（JSYGY3-2023-326）
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