老年骨科创伤病人医院感染风险预测列线图模型的建立与验证北大核心

目的:分析老年骨科创伤病人医院感染的危险因素,建立风险预测模型,并对模型的准确度进行验证。方法:回顾性分析2018年1月—2020年11月在佛山市中医院住院的74例骨科创伤老年病人的基本资料,采用单因素及Logistic多因素回归分析筛选老年骨科创伤病人医院感染的独立危险因素。并基于筛选得到的独立危险因素构建风险列线图模型,并验证模型的精准度。结果:Logistic多因素分析显示,住院时间>2周(OR=3.647)、合并基础疾病(OR=3.077)、未应用抗菌药物(OR=4.402)、侵入性操作(OR=2.583)及意识障碍(OR=2.563)为老年骨科创伤病人医院感染的独立危险因素。基于住院时间、合并基础疾病、未应用抗菌药物、侵入性操作及意识障碍5项独立危险因素建立的预测老年骨科创伤病人医院感染风险的列线图模型的预测能力较好;同时使用Bootstrap内部验证法对老年骨科创伤病人医院感染风险的列线图模型进行验证,C⁃index指数为0.815[95%CI(0.797,0.837)],说明本研究列线图模型具有良好的精准度和区分度。结论:对于因骨科创伤住院的老年病人,应个体化分析住院时间、合并基础疾病、未应用抗菌药物、侵入性操作及意识障碍等因素,评估老年骨科创伤病人医院感染的发生率,进而采取针对性措施保护易感病人,以降低医院感染发生率。     

ICU老年非手术病人静脉血栓栓塞症风险预测模型的构建及验证

目的:调查重症监护室（ICU）老年非手术病人发生静脉血栓栓塞症（VTE）的危险因素，构建列线图预测模型并进行验证。方法:回顾性收集2017年1月—2022年1月滨州市某三级甲等综合医院ICU的524例老年非手术病人的临床资料，根据是否发生VTE将病人分为VTE组和非VTE组，采用Logistic回归分析病人发生VTE的危险因素，并构建和验证列线图预测模型。结果:524例病人中，发生VTE166例，发生率为31.7%。多因素Logistic回归分析结果显示，制动时间、脑卒中、VTE病史、下肢静脉曲张史、使用血管活性药物、D-二聚体、纤维蛋白原是ICU老年非手术病人发生VTE的影响因素。利用上述7个预测因素构建列线图模型，经Bootstrap重复抽样1 000次对列线图模型进行内部验证，绘制校准曲线图显示校正曲线与理想曲线拟合良好，Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果显示，χ2=8.460,P=0.390。C-index为0.869，受试者工作特征曲线下面积为0.871，灵敏度为0.729，特异度为0.891，准确率为81.49%，提示模型的区分度以及准确率较好。临床决策分析曲线...     

ICU获得性肌无力风险预测模型的构建及应用

目的:构建ICU获得性肌无力的风险预测模型并验证应用效果。方法:选取2020年8月—2021年12月广东省4所三级甲等综合医院成人综合重症医学科330例ICU病人作为研究对象，采用自行设计的病例报告表收集病人资料。采用多因素Logistic回归方法构建风险预测模型，对模型进行内部验证和外部验证。基于Logistic回归模型开发微信小程序和绘制列线图。结果:最终纳入ICU住院天数、是否机械通气、年龄、呼吸机使用时间、急性生理与慢性健康状况评分（APACHEⅡ）5个因素构建多因素Logistic回归模型。模型内部验证：受试者工作特征曲线下面积（AUC）为0.879，灵敏度为0.762，特异度为0.838，准确性为0.805；外部验证：AUC为0.755，灵敏度为0.682，特异度为0.740，准确性为0.727。模型的两种临床实际应用方法：小程序得出概率≥0.648时，提示病人有发生ICU获得性肌无力的风险；列线图总得分≥14.2分时，表明病人极有可能发生ICU获得性肌无力。结论:构建的ICU获得性肌无力风险预测模型具有较高的区分度和校准度，微信小程序和列线图两种方法均能帮助临床快速、高效...     

神经外科手术部位感染危险因素及列线图风险预测模型

摘要 目的 探讨神经外科手术部位感染的危险因素，并建立及验证列线图风险预测模型。方法 收集山东省某三甲医院2020年1月1日—12月31日在神经外科接受手术治疗的1 487例患者为研究对象。单因素分析采用χ2检验/Fisher确切概率法，多因素分析采用二元logistic回归，基于回归分析结果建立列线图预测模型，采用Bootstrap法进行内部验证，通过受试者工作特征曲线下面积、校准曲线、Hosmer-Lemeshow检验评估模型的区分度和校准度。结果 神经外科手术部位感染率为12.71%；手术时间≥4 h(OR=3.156,95%CI 2.210~4.507)等5个因素是手术部位感染的独立危险因素，而预防性抗菌药物(OR=0.163,95%CI 0.080~0.331)和激素(OR=0.126,95%CI 0.078~0.203)是手术部位感染的保护因素；建模组ROC曲线下面积为0.825，预测值同实际值基本一致。结论 本研究构建的列线图预测模型具有较好的区分度和校准度。     

癌症患者失志综合征风险预测模型的构建与验证

目的 ：构建癌症患者失志综合征发生风险预测模型,为预防失志综合征提供依据。方法 ：采用便利抽样法,选择2021年11月—2022年6月大连市某三级甲等医院住院的376例癌症患者作为研究对象,通过Logistic回归分析癌症患者失志综合征的危险因素,并绘制列线图,应用受试者操作特征曲线和校准曲线检验模型预测效果。结果 ：癌症患者失志综合征发生率为44.9%,回归分析筛选出6项失志综合征独立风险因素。模型的ROC曲线下面积为0.973(P<0.001),最大约登指数为0.850,灵敏度为0.891,特异度为0.959,绘制校准曲线斜率接近1,模型预测值与实际观测值有较好一致性。结论 ：本研究构建的列线图模型具有较好的区分度和准确度,可为肿瘤科医护人员早期识别失志综合征患者提供依据。     

高龄病人PICC导管相关性上肢深静脉血栓发生风险列线图模型的构建

目的:通过筛选高龄病人经外周静脉穿刺中心静脉置管（PICC）相关性上肢深静脉血栓（DVT）发生的危险因素,建立列线图预测模型,并评估模型的区分度与一致性。方法:采用自制调查表收集2014年1月—2019年12月我院收治的226例PICC置管高龄病人临床资料,统计导管相关性上肢DVT发生率。根据是否发生上肢DVT分为DVT组与非DVT组,采用Logistic回归模型筛选影响上肢DVT发生的危险因素,将危险因素纳入R软件构建预测上肢DVT发生风险的危险因素,通过受试者工作特征（ROC）曲线与拟合优度检验评估预测模型的区分度与一致性。结果:PICC置管高龄病人上肢DVT发生率为20.35%(46/226)。Logistic回归分析结果显示,年龄、合并恶性肿瘤、置管前D-二聚体水平、置管期间手术史是影响高龄PICC置管病人上肢DVT发生的独立危险因素（P<0.05）;列线图模型的ROC曲线下面积为0.777,校准曲线斜率接近1,Hosmer-Lemeshow拟合优度检验χ2=9.637,P=0.291。结论:基于高龄病人PICC导管相关性上肢DVT发生的危险因素建立的列线图模型区分度与一...     

心肺运动试验在肺癌患者术后肺部并发症列线图预后预测模型建立中的应用

摘要 目的：将心肺运动试验（CPET）与临床指标结合以个体化预测肺癌患者胸腔镜肺切除（VATS）术后肺部并发症（PPCs）发生的影响因素，并绘制列线图模型，使预测结果更加直观、可视化。 方法：回顾性分析我院胸外科行VATS的肺癌患者相关数据，通过单因素和多因素Logistic逐步分析法找出PPCs发生的独立影响因素，绘制列线图预测模型，内部验证后绘制校准曲线，作该模型的受试者工作特征曲线（ROC曲线），并计算曲线下面积（AUC）及95%置信区间（CI）。 结果：共纳入患者168例，其中并发症组45例（26.8%），非并发症组123例（73.2%）。单因素分析显示：PPCs的发生与年龄、肿瘤分期、吸烟史、术中出血量、冠心病、VO2peak、VE/VCO2 slope、AT、PetCO2显著相关（P<0.05），与其余因素无关（P>0.05），且并发症组术后住院时间明显超过非并发症组（P<0.05）。多因素分析示：年龄（OR=6.51，95%CI：1.89—22.45，P<0.05）、术中出血量（OR=5.16，95%CI：0.93—1.00，P<0.05）和VE/VCO2 slope（OR=0.96，95%CI：1.64—16.25，P<0.05）是PPCs发生的独立影响因素。构建预测PPCs发生的列线图模型后，再利用ROC曲线进行分析列线图预测模型的区分度，结果示曲线下面积为0.792（95%CI：0.71—0.87），对PPCs预测的灵敏度为76.4%，特异度为77.8%，区分能力较好。Hosmer-Lemeshow χ2=11.595，P=0.170，提示模型预测值与实际观测值之间的差异没有显著性，预测模型有较好的校准能力。 结论：CPET与临床指标相结合，绘制的列线图预测模型，具有良好的精准度，可以更加直观、客观和个体化评估肺癌患者PPCs发生的风险。     

个性化预测血液透析医院感染风险的Nomogram模型建立及护理对策

目的:通过建立Nomogram模型个性化预测血液透析医院感染的风险因素并探究护理对策.方法:选取医院血液净化中心2017年5月—2020年5月收治的150例血液透析病人为研究对象,其中发生医院感染病人54例,未发生医院感染96例,回顾性分析病人的临床资料,采用Logistic回归分析法筛选出血液透析病人发生医院感染的独立风险因素.利用R软件对筛选出的独立风险因素建立列线图预测模型,并对模型的预测性及准确度进行验证.结果:Logistic回归分析显示年龄[OR=3.652,95％CI(1.491,8.948)]、低蛋白血症[OR=4.096,95％CI(1.478,11.355)]、肾炎[OR=5.797,95％CI(2.136,15.732)]、置管时间[OR=4.856,95％CI(1.882,12.535)]、置管部位数[OR=10.911,95％CI(4.004,29.739)]为血液透析医院发生感染的独立危险因素(P<0.05).基于该5项风险因素,建立预测血液透析病人发生医院感染的列线图模型,Calibration验证结果显示预测值与实测值曲线重合度较高,表明该预测模型较实测准确度优良;同时Bootstrap内部验证结果显示,C-index指数高达0.897[95％CI(0.796,0.913)],提示该模型精准度和区分度较好.结论:通过建立风险模型,筛选出的风险因素显示年龄、低蛋白血症、肾炎、置管时间及置管部位数均可能影响血液透析病人发生感染的概率,针对这些风险采取相应的护理对策,可降低医院感染发生率,对病人的预后及保障生命健康有重要的意义.     

个性化预测血液透析医院感染风险的Nomogram模型建立及护理对策

目的:通过建立Nomogram模型个性化预测血液透析医院感染的风险因素并探究护理对策.方法:选取医院血液净化中心2017年5月—2020年5月收治的150例血液透析病人为研究对象,其中发生医院感染病人54例,未发生医院感染96例,回顾性分析病人的临床资料,采用Logistic回归分析法筛选出血液透析病人发生医院感染的独立风险因素.利用R软件对筛选出的独立风险因素建立列线图预测模型,并对模型的预测性及准确度进行验证.结果:Logistic回归分析显示年龄[OR=3.652,95％CI(1.491,8.948)]、低蛋白血症[OR=4.096,95％CI(1.478,11.355)]、肾炎[OR=5.797,95％CI(2.136,15.732)]、置管时间[OR=4.856,95％CI(1.882,12.535)]、置管部位数[OR=10.911,95％CI(4.004,29.739)]为血液透析医院发生感染的独立危险因素(P<0.05).基于该5项风险因素,建立预测血液透析病人发生医院感染的列线图模型,Calibration验证结果显示预测值与实测值曲线重合度较高,表明该预测模型较实测准确度优良;同时Bootstrap内部验证结果显示,C-index指数高达0.897[95％CI(0.796,0.913)],提示该模型精准度和区分度较好.结论:通过建立风险模型,筛选出的风险因素显示年龄、低蛋白血症、肾炎、置管时间及置管部位数均可能影响血液透析病人发生感染的概率,针对这些风险采取相应的护理对策,可降低医院感染发生率,对病人的预后及保障生命健康有重要的意义.     

未成年发热患者流感病毒感染的风险预测模型的建立与验证

摘要:目的分析未成年发热患者发 生甲型流感病毒( influenza A vinus, INFA)感 染的独立危险因素,构建简单、有效的临床预测模型,以预测患者发生INFA感染的风险。方法选取2022年6月13日至7月5日于邵阳学院附属第一医院发热门诊就诊的未成年患者1001例,收集患者的基本资料、血常规、超敏C反应蛋白和鼻咽拭子流感病毒抗原检测结果。首先通过Las-so回归筛选预测因子，然后进行多因素Logistie 回归,建立未成年发热患者发生INFA感染的风险预测模型,并用列线图展示模型。采用ROC曲线和校准曲线评价预测模型的区分度和校准度;使用决策曲线分析(DCA)评估预测模型的临床有效性。采用Boot-strap法重抽样1 000次,对模型进行内部验证。结果年 龄、红细胞压积(HCT)、 血小板分布宽度(PDW)、 血小板压积(PCT)、淋巴细胞数( Lym#)和中性粒细胞数(Neut#)是未成年发热患者发生INFA感染的风险预测因子。依据预测因子绘制列线图,构建临床预测模型。列线图模型的ROC曲线下面积( AUCROO )为0.728( 0.697~0.759) ,敏感性为71.89% ,特异性为64.39% ,约登指数为0.363,内部验证C-指数为0.720。结论构建 的临床预测模型较好,可以为临床医生初步识别INFA感染提供依据。     

安宁疗护护士睡眠障碍预测模型的构建

目的 探讨安宁疗护试点病房护士发生睡眠障碍的影响因素并构建风险预测模型。方法 采用便利抽样法，选取2021年3-7月辽宁省228名安宁疗护试点病房护士为研究对象，通过一般资料问卷、职业倦怠量表(MBI)、疲劳量表(FS-14)、医院焦虑抑郁量表(HADS)及匹兹堡睡眠质量指数(PSQI)问卷调查并收集资料，对数据行单因素和多因素logistic回归分析以筛选睡眠障碍的影响因素，基于主要影响因素构建睡眠障碍动态列线图风险预测模型；采用受试者工作特征曲线ROC曲线下面积(AUC)以及Bootstrap法验证模型效能。结果 慢性病、抑郁、焦虑、躯体疲劳、职业倦怠、年龄、参加安宁疗护培训为主要影响因素；ROC曲线下面积(AUC)为0.921,分类校准曲线贴合紧密。结论 本研究构建的睡眠障碍动态列线图风险预测模型具有较好的区分度和校准度，可用于安宁疗护试点病房护士睡眠障碍筛查。     

老年泌尿外科患者术后谵妄风险列线图模型的构建

目的建立预测老年泌尿外科患者术后谵妄发生风险的列线图模型,为术后谵妄早期识别和治疗提供理论依据。方法回顾性手术治疗的1346例老年患者的临床资料。采用单因素分析和多因素logistic回归模型来分析术后谵妄的预测因素,并根据相关预测因素构建术后谵妄的列线图模型。运用ROC曲线并通过绘制校准图来评估模型的区分度和一致性,使用1000次bootstrapp重采样对模型进行内部验证。结果多因素logistic回归表明,年龄、糖尿病史、Charlson并发症指数、手术时间和美国麻醉医师协会(ASA)分级是老年泌尿外科患者发生术后谵妄的预测因素,并依据上述5个预测因素构建了术后谵妄的风险列线图模型。预测模型的初始曲线下面积(AUC)为0.91,采用重复1000次Bootstrap自抽样方法对模型进行内部验证其AUC为0.90,提示模型区分度良好。校正曲线以及Hosmer-Lemeshow拟合优度检验提示模型预测值与实际观察值之间差异无统计学意义(χ²=7.75,P>0.05),表明该列线图模型校准度良好。结论根据年龄、糖尿病病史、Charlson并发症指数、手术时间以及ASA分级等5个预测因素建立的列线图模型在预测泌尿外科手术老年患者术后谵妄方面具有潜在的临床应用价值,但该模型在常规使用前需要进行外部验证。     

老年维持性血液透析病人跌倒预测模型的构建北大核心

目的:探讨老年维持性血液透析病人发生跌倒的风险因素,构建风险预测模型。方法:选取2021年7月—2022年6月在河北省某3所三级甲等医院血液净化中心(室)接受门诊血液透析治疗的442例老年病人为研究对象,调查病人的一般资料、认知功能、衰弱情况、功能性步行能力和社交参与水平等,分析老年维持性血液透析病人跌倒的影响因素,构建列线图预测模型,采用Hosmer⁃Lemeshow检验和受试者工作特征(ROC)曲线检验模型的拟合优度及预测效果。结果:Logistic回归分析结果显示,性别、年龄、透析龄、血清清蛋白、贫血、糖尿病、透析中频发低血压、使用助行工具、衰弱、抑郁、功能性步行能力、小腿围、认知功能是老年维持性血液透析病人跌倒的影响因素(均P<0.05)。列线图模型Hosmer⁃Lemeshow检验,χ^(2)=6.486,P=0.593,ROC曲线下面积为0.893,敏感度和特异度分别为81.0%和82.3%。结论:本研究构建的列线图预测模型可以较好地预测老年维持性血液透析病人发生跌倒的风险,可为临床及时采取预防性干预措施提供参考。     

腹部消化系统手术患者术中低体温风险预测模型的构建与验证

目的 探索腹部消化系统手术患者术中低体温的影响因素，构建预测模型，并对其预测效果进行检验。方法 使用方便抽样法，抽取我院2021年12月—2022年7月的395例接受腹部消化系统手术患者，根据手术过程中是否发生低体温分为低体温组（n=242）和非低体温组（n=153）。根据Logistic回归结果确定术中低体温影响因素，建立风险预测模型并绘制列线图，对模型进行区分度、校准度及临床有效性评价检验。结果 最终纳入手术间洁净度、手术分级、麻醉时间和手术开始时患者基础体温作为模型构建指标。模型最佳截断值为0.477时，ROC曲线下面积为0.901，灵敏性为0.793，特异性为0.830，约登指数为0.623，预测模型区分度较好；Hosmer-Lemeshow检验结果 χ2=3.938,P=0.863，预测模型校准度较好；DCA决策曲线显示，该模型临床有效性较好。结论 构建的术中低体温风险预测模型对腹部消化系统手术患者术中低体温的发生具有较高的预测价值，可为手术团队人员对高风险患者及时采取低体温防治措施提供依据。     

肝硬化伴医院感染碳青霉烯类耐药肠杆菌目细菌自发性细菌性腹膜炎病情转归预测模型及预测效能

目的 分析肝硬化伴医院感染碳青霉烯类耐药肠杆菌目细菌(CRE)自发性细菌性腹膜炎(SBP)病情转归的相关影响因素，构建转归预测模型，并分析其预测效能。方法 选取2017年1月—2022年1月东南大学附属中大医院江北院区收治的200例肝硬化伴医院感染CRE的SBP患者，根据病情转归分为病死组(90例)、生存组(110例)，采用多因素logistic回归方程分析病情转归的相关影响因素，运用R语言绘制预测病情转归的列线图模型，采用受试者工作特征(ROC)曲线分析模型的预测效能，采用区分度和校准度分析预测结果与实际发生率的符合度。结果 病死组顽固性腹水、肝性脑病、肝癌患者多于生存组，腹水白细胞、腹水中性粒细胞、血肌酐高于生存组(P<0.05)；多因素logistic回归分析显示，顽固性腹水、肝性脑病、肝癌、腹水白细胞、腹水中性粒细胞、血肌酐均是病情转归的独立相关影响因素(P<0.05)；基于以上各相关因素，绘制预测病情转归的列线图模型，该模型的C指数(C-index)为0.971，表明该列线图预测模型具有较佳的预测能力，采用ROC曲线评价预测病情转归列线图模型的预测效能显示，其AU...     

老年恶性淋巴瘤化疗患者并发感染预测模型的建立与验证

目的探讨老年恶性淋巴瘤化疗患者并发感染的影响因素, 构建风险预测模型, 并验证其有效性。方法采用便利抽样法选取2019年1月—2021年8月入住温州医科大学附属第一医院血液科的92例恶性淋巴瘤老年患者为研究对象, 收集患者年龄、性别、营养风险、日常生活活动能力(ADL)、合并症以及感染发生情况、感染治疗时间和预后, 分析老年恶性淋巴瘤化疗患者并发感染的独立危险因素, 构建风险预测模型及列线图, 进行Bootstrap内部验证。结果 Logistic回归分析结果显示, ADL评分、营养筛查评分、查尔森合并症指数(CCI)评分是老年恶性淋巴瘤化疗患者并发感染的独立危险因素(P<0.05);构建老年恶性淋巴瘤化疗患者并发感染的预测模型, 即Z=0.983×CCI评分+1.075×营养筛查评分+0.645×ADL评分-5.115;预测模型列线图C-index为0.785 (95%CI:0.692～0.879), 区分度良好;经Bootstrap内部验证校正曲线显示, 列线图模型预测可能性绝对误差为0.028, 一致性良好。结论针对ADL评分、营养筛查评分、CCI评分这些易于获取和评价的危...     

脑肿瘤切除手术患儿术中压力性损伤风险预测模型的构建

目的 分析儿童脑肿瘤术中压力性损伤(intraopratively acquired pressure injuries,IAPIs)的危险因素，建立其风险列线图模型，为儿童脑肿瘤IAPIs预防策略提供依据。方法 收集2019年8月至2021年2月接受脑肿瘤手术治疗460例患儿临床资料。通过单因素和Logistic分析IAPIs发生风险因素，用R软件构建其列线图模型，利用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve, ROC)下面积判断列线图模型预测能力，并计算一致性指数(index of concordance, C-index)评价模型区分度，绘制校准曲线评估预测结果与实际结果一致性。结果 Logistic分析显示：年龄、术中出血、术中体温、术中使用升压药、手术时间是IAPIs独立危险因素(均P<0.05);ROC提示列线图模型有较好区分度；内部验证C-index值为0.956,外部验证C-index值为0.981;校准曲线显示预测结果与实际结果之间有较好一致性。结论 本研究分析脑肿瘤切除手术患儿术中压力性损伤相关风险因素...     

烧伤康复期患者睡眠障碍风险列线图预测模型的构建及验证

目的 探讨烧伤康复期患者发生睡眠障碍的危险因素,在此基础上建立睡眠障碍风险列线图预测模型,并验证。方法 选取2020年2月-2022年10月在我科治疗的烧伤康复期患者共150例。根据患者有无发生睡眠障碍,分为无睡眠障碍组(n=46)和有睡眠障碍组(n=100)。采用二分类logistic回归筛选发生睡眠障碍的风险因素,并据此构建发生睡眠障碍风险预测模型,绘制受试者工作特征曲线(ROC),计算最佳阈值及曲线下面积(AUC),对列线图模型预测的区分度进行评价。同时通过Bootstrap方法进行抽样验证,使用一致性系数对模型的预测性能进行评价,评估模型的预测误差。结果 最终进入模型的预测因子为每日关注体像时间(OR=1.76)、疲劳症状影响生活活动能力严重度(OR=1.36)、社会支持总分(OR=0.79)、创伤后应激障碍量表(PCL-C)总分ROC曲线结果显示：所有独立危险因素联合对于烧伤康复期住院患者睡眠障碍的AUC值最大,为0.946(OR=1.90,95%CI:0.93～0.99),灵敏度和特异度分别为0.95和0.87。发生睡眠障碍风险预测模型列线图校准曲线显示,校正前后的一致性相...     

恶性乳腺非肿块型病变超声特征分析及列线图预测模型构建

目的 筛查恶性乳腺非肿块型病变（non-mass-like lesions,NML）的危险因素，构建NML病变恶性风险预测列线图模型。方法 回顾性分析577例乳腺NML病变患者的临床资料及超声图像特征，筛查恶性NML病变的危险因素，构建列线图预测模型，绘制该模型的ROC曲线和校准曲线并行Hosmer-Lemeshow拟合优度检验。结果 年龄、病变可触及、微钙化、后方回声衰减、结构扭曲、血流信号丰富和腋窝淋巴结异常是恶性NML病变的危险因素。基于上述变量构建的列线图预测模型AUC为0.869，灵敏度为74.5%，特异度为86.8%；校准曲线显示模型预测概率与实际概率之间具有良好的一致性，平均绝对误差=0.007;Hosmer-Lemeshow拟合优度检验显示差异无统计学意义。结论 基于患者临床资料和超声图像特征构建的NML恶性风险预测模型具有较高的临床应用价值、校准度和稳定性，可以协助超声医生对NML的诊断及危险分层。     

耐碳青霉烯类肺炎克雷伯菌感染风险预测模型的构建

目的 探讨耐碳青霉烯类肺炎克雷伯菌(CRKP)感染的危险因素及应用Rstudio统计学软件建立列线图预测模型,并进行验证。方法 回顾性分析2021年1月至2022年4月入住襄阳市第一人民医院发生肺炎克雷伯菌感染的494例患者的临床资料,在二元Logistic回归分析的基础上建立风险预测模型,并通过Rstudio统计软件建立列线图模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线、临床决策曲线评价模型并通过验证组验证模型。结果 抗菌药物使用时间≥4 d、机械通气≥96 h、住院时间>30 d、入院时已经存在肺部感染以及碳青霉烯类药物的使用均是住院患者发生CRKP感染的独立危险因素(P<0.05)。CRKP风险评估模型在建模组和验证组数据中ROC曲线的曲线下面积(AUC)分别为0.775(95%CI:0.720～0.830)和0.766(95%CI:0.710～0.822)。校准曲线显示该模型具有较好的校准度。临床决策曲线显示该模型有较好的临床效用。结论 基于上述5个危险因素构建的风险预测模型能较为准确地预测住院患者CRKP感染风险,可对CRKP感染高危人群进行有效识别。