细菌性重症肺炎患儿继发抗生素相关性腹泻预测模型的构建和验证
2022-11-30 安徽省妇幼保健院儿科 安徽医学 发表于江苏省
目的 分析细菌性重症肺炎患儿继发抗生素相关性腹泻(AAD)的危险因素,构建细菌性重症肺炎患儿继发AAD个性化的预测模型,并进行验证。方法 选取2018年3月至2020年5月安徽省妇幼保健医院儿科收治的
细菌性重症肺炎患儿继发抗生素相关性腹泻预测模型的构建和验证
2022-11-30
目的 分析细菌性重症肺炎患儿继发抗生素相关性腹泻(AAD)的危险因素,构建细菌性重症肺炎患儿继发AAD个性化的预测模型,并进行验证。方法 选取2018年3月至2020年5月安徽省妇幼保健医院儿科收治的细菌性重症肺炎患儿237例,依据AAD发生情况分为AAD组(n=81)和非AAD组(n=156)。收集并比较两组患儿的临床资料,筛选患儿继发AAD的影响因素,采用R软件(R 3.6.1)绘制继发AAD的列线图预测模型,并进行验证。结果 多因素logistic回归分析显示,年龄≤2岁(OR=2.803,95%CI:1.480~5.308)、白细胞计数≥15×10~9/L(OR=2.532,95%CI:1.331~4.816)、C反应蛋白≥5 mg/L(OR=2.014,95%CI:1.052~3.858)、抗生素使用时间≥5 d(OR=2.775,95%CI:1.445~5.331)、联用抗生素(OR=4.036,95%CI:2.118~7.691)、使用头孢哌酮-舒巴坦钠(OR=2.329,95%CI:1.077~5.034)、使用哌拉西林-他唑巴坦(OR=2.663,95%CI:1.220~5.811)是患儿继发AAD的危险因素(P<0.05)。构建预测细菌性重症肺炎患儿继发AAD的模型,经受试者工作特征曲线下面积(AUC为0.811,95%CI:0.754~0.869)和内部验证后的Harrell’s C-index(0.788)证实,该模型具有较好的区分度和预测稳定性,Hosmer-Leweshow拟合优度检验(χ~2=8.240,P=0.411)及校准曲线提示列线图模型具有较好的校准度。临床决策分析曲线表明,当AAD发生的阈值概率处于0.08~0.70时,采用列线图模型的临床净获益水平最高。结论 基于细菌性重症肺炎患儿继发AAD的7项独立风险因素,构建细菌性重症肺炎患儿继发AAD个性化的预测模型,能较为可靠地预测细菌性重症肺炎患儿继发AAD的发生概率。