基于Kaiser Permanente败血症风险计算器的中国新生儿早发型败血症模型的建立题录

目的利用Kaiser Permanente败血症风险计算器和实验室指标构建并验证新生儿早发型败血症(EOS)临床预测模型。方法回顾性纳入2020年1月至2022年6月于郑州大学第一附属医院新生儿科住院的出生胎龄≥34周的新生儿, 收集病例临床资料。基于多因素回归分析筛选预测因子, 利用R软件和RStudio软件构建列线图模型。采用Hosmer-Lemeshow检验、受试者工作特征曲线、临床决策曲线(DCA曲线)评价模型。结果共纳入769例患儿, 包括EOS组107例(其中培养证实5例, 临床诊断102例), 非EOS组662例。筛选出胎龄、出生体重、体温、白细胞、C反应蛋白、降钙素原、胎膜早破≥18 h、B族链球菌感染、呼吸机应用、产前应用抗生素10个变量纳入列线图。预测模型表现出良好的区分能力(曲线下面积:0.834, 95%CI:0.771～0.896)和一致性。DCA曲线分析表明当阈值概率在6%～95%时, 采取相应治疗措施可以得到净收益。结论基于Kaiser Permanente败血症风险计算器, 结合实验室检查为中国新生儿人群开发并验证了新生儿EOS的临床预测模型, 供临床诊...