一个基于网络的动态诺米克图,用于预测肺炎患者的甲素耐药葡萄球菌感染风险

科学领域:

• 传染性疾病 传染性疾病
• 医疗信息学 医疗信息学
• 临床预测建模 临床预测建模

背景情况:

• 肺炎带来很大的风险,其中甲素耐药的斯塔菲洛可克菌种类. (MRS) 提出了一个越来越大的挑战.
• 准确预测MRS感染对于及时和适当的患者管理至关重要.

研究的目的:

• 开发一个动态的,基于网络的工具,用于预测肺炎患者的MRS感染风险.
• 在这个人群中确定与MRS感染相关的关键临床预测因素.

主要方法:

• 一项观察性研究与肺炎患者进行了两年.
• 贝叶斯模型的平均和逐步选择确定了独立的预测因素.
• 该模型使用引导重新抽样进行验证,并通过ROC,校准和决策曲线分析进行评估.

主要成果:

• 开发了一种预测模型,确定气管切除/内管切除,皮肤感染,多流液和肺结核是显著的风险因素.
• 该模型在数据集中实现了0.70 (0.63-0.77) 的曲线下面面积 (AUC),在启动样本中达到0.71 (0.64-0.78).
• 确定了0.3的最佳切断值,这是经验性抗生素治疗的推值.

结论:

• 开发的诺莫格拉姆模型有效预测了肺炎患者的MRS感染风险.
• 基于Web的工具提供了一个用户友好的界面,用于临床应用.
• 经验性抗生素治疗建议用于预测风险高于0.3的患者.