自动化尿酵母细胞计数用于ICU患者的风险分层:诊断性能和临床实用性

科学领域:

• 临床诊断 临床诊断 临床诊断
• 微生物学 微生物学
• 密集护理医学是密集护理的医学.

背景情况:

• кандидурия是一种常见的ICU并发症,需要早期检测才能有效管理.
• 传统诊断依赖于尿液培养,这具有显著的周转时间.
• 自动化尿液分析为快速,经济高效的查提供了潜力.

研究的目的:

• 评估自动化尿液酵母状细胞计数 (YLCC) 的诊断性能,用于识别高风险ICU患者.
• 为确定临床风险分层的最佳YLCC切割值.
• 为了比较YLCC与传统的尿病诊断方法.

主要方法:

• 对317名成年ICU患者进行了回顾性队列研究.
• 使用Sysmex UF-1000i自动化尿液分析仪测量YLCC.
• 接收器操作特征 (ROC) 曲线分析用于诊断性能评估.

主要成果:

• 在71.3%的患者中检测到YLCC阳性,阳性反应的中位时间为5天 (比培养早12天).
• 最佳YLCC切线>1.35细胞/μL显示AUC=0.71,灵敏度=82.0%,特异性=54.3%.
• 升高的YLCC (>1.35细胞/μL) 与明显更高的死亡率相关 (25.2%对5.8%),并且是一个独立的预测因子 (aOR=4.09).

结论:

• 自动化YLCC是一种快速,具有成本效益的查工具,用于早期识别高风险的ICU患者.
• >1.35细胞/μL的切线允许通过常规尿液分析进行有效的风险分层.
• 在速度和临床实用性方面,YLCC在基于培养的方法上具有显著的优势.