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目的 探讨神经外科术后患者颅内感染危险因素,建立并验证Nomogram预测模型.方法 回顾性分析2019年1月1日-2022年12月31日南京某医院978例神经外科手术患者资料,经logistic单因素和多因素分析筛选独立危险因素.通过Lasso回归筛选建模变量,采用logistic回归构建Nomogram模型并进行内部验证,采用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线、决策曲线测评模型效果.结果 978例神经外科手术患者中,293例发生术后颅内感染,医院感染发病率为29.96%.感染组和非感染组患者的年龄、性别、冠心病、脑梗死、糖尿病和高血压的比例等基本情况比较,差异均无统计学意义(均P>0.05).logistic多因素分析结果显示,术后颅高压、发热、血常规中性粒细胞百分比升高,脑脊液浑浊、潘氏试验阳性、葡萄糖浓度降低、脑脊液/血清葡萄糖比值异常、微生物培养阳性,以及未留置脑室外引流管(EVD)、留置腰大池置管引流管(LD)、使用免疫抑制药物和手术时间长是神经外科术后患者颅内感染的独立危险因素(均P<0.05).通过Lasso回归筛选15个变量,经共线性筛查、缺失数据插补(随机森林法)、检查两两交互作用项后最终纳入14个变量建模.建立Nomogram预测模型,其ROC曲线下面积、灵敏度、特异度和准确度分别为0.885、0.578、0.896、0.704,对模型进行内部验证

作者:马小菊;俞英;卢岩;李松琴;刘娟;王峥;臧凤;黄慧萍;陈友鹏;张永祥;张卫红;李占结

来源:中国感染控制杂志 2023 年 22卷 12期

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作者:
马小菊;俞英;卢岩;李松琴;刘娟;王峥;臧凤;黄慧萍;陈友鹏;张永祥;张卫红;李占结
来源:
中国感染控制杂志 2023 年 22卷 12期
标签:
神经外科手术 颅内感染 危险因素 Nomogram 预测模型 手术部位感染 neurosurgery intracranial infection risk factor Nomogram prediction model surgical site infection
目的 探讨神经外科术后患者颅内感染危险因素,建立并验证Nomogram预测模型.方法 回顾性分析2019年1月1日-2022年12月31日南京某医院978例神经外科手术患者资料,经logistic单因素和多因素分析筛选独立危险因素.通过Lasso回归筛选建模变量,采用logistic回归构建Nomogram模型并进行内部验证,采用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线、决策曲线测评模型效果.结果 978例神经外科手术患者中,293例发生术后颅内感染,医院感染发病率为29.96%.感染组和非感染组患者的年龄、性别、冠心病、脑梗死、糖尿病和高血压的比例等基本情况比较,差异均无统计学意义(均P>0.05).logistic多因素分析结果显示,术后颅高压、发热、血常规中性粒细胞百分比升高,脑脊液浑浊、潘氏试验阳性、葡萄糖浓度降低、脑脊液/血清葡萄糖比值异常、微生物培养阳性,以及未留置脑室外引流管(EVD)、留置腰大池置管引流管(LD)、使用免疫抑制药物和手术时间长是神经外科术后患者颅内感染的独立危险因素(均P<0.05).通过Lasso回归筛选15个变量,经共线性筛查、缺失数据插补(随机森林法)、检查两两交互作用项后最终纳入14个变量建模.建立Nomogram预测模型,其ROC曲线下面积、灵敏度、特异度和准确度分别为0.885、0.578、0.896、0.704,对模型进行内部验证

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