换一批心血管植入型电子器械囊袋感染的影响因素分析与预测模型构建
Construction and Validation of a Prediction Model for Pocket Infection of Cardiovascular Implantable Electronic Devices
摘要目的:分析心血管植入型电子器械(CIED)囊袋感染的影响因素,并运用最小绝对值收敛和选择算子(LASSO)回归构建预测模型.方法:回顾性分析 2018 年 1 月 1 日至 2021 年 5 月 31 日在中国医学科学院阜外医院接受CIED植入的 2 530 例患者的临床资料,根据是否发生CIED囊袋感染,将患者分为感染组(n=87)与非感染组(n=2 443).在建模过程中,将整体数据集按 8∶2 比例随机分为训练集(n=2 024)和验证集(n=506).分析 3 年内囊袋感染发生率及与囊袋感染相关的患者、设备及手术等因素,运用LASSO回归构建预测模型,并采用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)检验模型的预测性能.结果:CIED囊袋感染 3 年总发生率为 3.44%(87/2 530).LASSO回归筛选出 10 项特征变量用于构建CIED囊袋感染预测模型,10 项特征变量中 6 项危险因素为囊袋血肿史、切口愈合不佳、既往囊袋感染次数、住院天数、肝功能异常、术前/术中置入性管路/设备;4 项保护因素为高血压、糖化血红蛋白、植入设备类型、心房颤动.ROC曲线分析显示,该预测模型的AUC为 0.923(95%CI:0.832～1.000),灵敏度为 84.2%,特异度为 99.4%.Hosmer-Lemeshow拟合优度检验P<0.001,提示模型拟合效果良好.结论:临床需要关注CIED囊袋感染,本研究构建的纳入 10 个特征变量的预测模型能有效预测囊袋感染,对于临床早期筛查高风险患者有一定指导意义.
更多相关知识
关键词
心血管植入型电子器械囊袋感染影响因素LASSO回归预测模型cardiovascular implantable electronic devicepocket infectioninfluencing factorsLASSO regressionpredictive model
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1000-3614.2026.02.011
发布时间
2026-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
- 浏览6
- 被引0
- 下载7
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
