【摘 要】
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目的 构建ICU患者多重耐药菌感染风险预测模型，帮助早期筛查高风险患者。方法 采用回顾性研究方法选取2017年10月至2019年4月入住ICU的多重耐药菌感染患者共606例，并按照1∶1比例随机选取同时期内非多重耐药菌感染患者606例。通过Logistic回归分析构建预测模型并绘制模型的列线图。收集2019年5月入住综合ICU的265例患者进行外部验证。结果 最终纳入入院方式（OR=6.420）、
【基金项目】
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浙江省医药卫生科技计划项目（面上项目）;编号2020KY147；
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目的 构建ICU患者多重耐药菌感染风险预测模型，帮助早期筛查高风险患者。方法 采用回顾性研究方法选取2017年10月至2019年4月入住ICU的多重耐药菌感染患者共606例，并按照1∶1比例随机选取同时期内非多重耐药菌感染患者606例。通过Logistic回归分析构建预测模型并绘制模型的列线图。收集2019年5月入住综合ICU的265例患者进行外部验证。结果 最终纳入入院方式（OR=6.420）、手术（OR=3.385）、抗生素使用＞4 d（OR=1.398）、使用糖皮质激素（OR=2.091）、原发性肺部感染（OR=6.847）、低蛋白血症（OR=1.383）进入Logistic回归方程。评价模型效果：ROC曲线下面积为0.849,灵敏度85.8%,特异度71.6%,约登指数为0.574,所对应的最佳临界值为0.465;模型校准度曲线与参考线吻合较好。模型实际应用正确率为82.26%。结论 本研究构建的预测模型对ICU患者多重耐药菌感染风险预测具有较好准确度及区分度，可早期识别高风险患者并实施感染防控。
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