【摘 要】
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目的 采用决策树卡方自动交互检测(CHAID)算法、二分类Logistic回归分析出血性脑卒中手术患者医院感染的危险因素,构建风险预测模型并对结果进行比较分析.方法 对2016年1月-2019年12月神经外科812例出血性脑卒中手术患者进行回顾性分析,应用CHAID算法分析医院感染的危险因素,构建决策树模型,与Logistic回归分析进行比较,采用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC),比较两预测模型的效果.结果 共统计纳入出血性脑卒中手术患者812例,其中医院感染238例,医院感染发生率为29.3
【机 构】
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山东大学齐鲁医院医院感染管理处,山东 济南 250012;山东大学护理与康复学院,山东 济南 250012;山东大学齐鲁医院医院感染管理处,山东 济南 250012
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目的 采用决策树卡方自动交互检测(CHAID)算法、二分类Logistic回归分析出血性脑卒中手术患者医院感染的危险因素,构建风险预测模型并对结果进行比较分析.方法 对2016年1月-2019年12月神经外科812例出血性脑卒中手术患者进行回顾性分析,应用CHAID算法分析医院感染的危险因素,构建决策树模型,与Logistic回归分析进行比较,采用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC),比较两预测模型的效果.结果 共统计纳入出血性脑卒中手术患者812例,其中医院感染238例,医院感染发生率为29.31％,决策树和Logistic回归结果分析均显示静脉血栓、留置胃管、使用呼吸机、引流时间(>2 d)是患者医院感染的主要危险因素;Logistic回归模型的AUC是0.762(95％CI:0.762～0.798),风险预测正确率为76.20％;决策树模型的AUC是0.787(95％CI:0.753～0.822),风险预测正确率为74.80％,两模型的预测价值均>0.75,预测效果较好.结论 两模型可从不同的层面挖掘医院感染的危险因素,将两模型有效结合可更充分地了解不同因素之间的相互作用,构建预测模型可以早期筛查高危人群,预防和控制医院感染,进而降低医院感染率.
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目的 探索超大城市应对可能的新型冠状病毒肺炎疫情威胁及应对策略.方法 基于国家新型冠状病毒肺炎防控技术指南,凝练广东省抗击新型冠状病毒肺炎疫情中感染防控团队经验和体会,探索和分析“动态、精准”新模式下的感染防控核心策略.结果 新型冠状病毒肺炎防控需要着重关注5个关键点,境外输入感控、隔离点管理、定点医疗机构、非定点医疗机构和社区管控.基于此,7项核心措施联动可能有效,包括加强入境人员、货物及工作人员管理、加强定点医院管理、加强隔离点管理、加强驻地管理、加强疫情防控团队建设、加强社区管理与社会综合治理和设加
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