使用先前医疗保健暴露的公共卫生风险模型识别了与医疗保健相关的病原体载体

科学领域:

• 传染性疾病 传染性疾病
• 公共卫生 公共卫生
• 医疗流行病学 医疗流行病学

背景情况:

• 早期识别患有多药耐药生物体 (MDROs) 的患者对于有效的感染控制干预至关重要.
• 对MDRO的预测模型的评估有助于资源配置和患者管理.

研究的目的:

• 评估公共卫生风险模型的预测性能,用于在入院时识别耐卡巴胺肠道细菌 (CRE) 和其他MDROs.
• 将模型的准确性与传统的临床查策略进行比较.

主要方法:

• 一个医疗重症监护室 (MICU) 患者队列的回顾性分析,对MDRO运输进行了查.
• 将患者接触与州医院出院数据联系起来,以分配公共卫生风险模型概率得分.
• 使用曲线下的面积 (AUC) 评估模型歧视,并与传统方法比较灵敏度,特异性和选所需数量 (NNS).

主要成果:

• 公共卫生风险模型对抗卡巴因的肠道细菌 (AUC 0.82) 和其他与医疗保健相关的MDROs,如抗卡巴因的*Pseudomonas aeruginosa* (AUC 0.82) 和抗万素的肠球菌 (AUC 0.76) 的强有力的预测能力.
• 该模型显示,对于具有社区储库的MDROs,预测准确性较低,例如第三代抗头菌素的肠杆菌 (AUC 0.61) 和抗甲基西林的*金黄色葡萄球菌* (AUC 0.59).
• 在相当于选所需数量的情况下,该模型实现了显著更高的灵敏度 (68%),而不是传统的选策略 (41%).

结论:

• 使用来自州公共卫生数据集的患者级医疗保健暴露数据的风险模型可以有效地识别在入院时患有与医疗保健相关的MDROs风险的重症患者.
• 这种预测方法增强了特定MDRO的早期检测,支持有针对性的感染预防工作.