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0.89795％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.