一个结构方程模型使用患者特征和伤口微生物组合的组成来预测慢性伤口愈合时间

科学领域:

• 伤口愈合研究研究研究
• 微生物组的分析
• 医学中的预测建模.

背景情况:

• 慢性伤口的发展是多因素的,涉及病因,宿主因素和伤口微生物群.
• 目前的理解缺乏这些因素的清晰等级来预测治愈结果.
• 基于生物膜的伤口护理是一种治疗慢性伤口的临床方法.

研究的目的:

• 开发慢性伤口愈合的解释和预测框架.
• 确定伤口病因学,宿主特征和伤口微生物组在预测愈合中的相对重要性.
• 验证结构方程模型 (SEM) 用于预测伤口愈合.

主要方法:

• 使用565名慢性伤病患者的数据开发了一个结构方程模型 (SEM).
• 基于DNA测序的伤口微生物组数据被整合为潜在变量.
• 为了微生物组数据集成,使用了一种新的包裹优化程序 (R库parcelR).

主要成果:

• 该SEM确定了与改善愈合相关的微生物组潜在结构.
• 包括特定物种 (Anaerococcus vaginalis,Finegoldia magna,Pseudomonas aeruginosa),吸烟,伤口体积,,排泄物,,颗粒和病因.
• 该模型解释了最初队列中46%的愈合时间变化,其中微生物组贡献最多.
• 在独立队列 (n=79) 中的模型验证预测了~60%的愈合时间变化.

结论:

• 开发的SEM为了解和预测慢性伤口愈合提供了一个强大的框架.
• 伤口微生物组是影响愈合时间的关键因素.
• 该模型作为临床上有用的伤口管理预测工具的基础.