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为解决大肠杆菌（Escherichia coli）血流感染（BSIs）死亡率风险评估难题，研究人员基于 PROBAC 队列开发并验证了 30 天全因死亡率预测模型。纳入年龄、痴呆等 7 项指标，模型在衍生和验证队列 AUROC 均为 0.78，可精准分层风险，助力临床决策。
在现代临床实践中，血流感染（bloodstream infections, BSIs）是威胁患者生命的重要感染性疾病，而大肠杆菌（Escherichia coli, E. coli）作为高收入国家 BSIs 最常见的致病菌，其所致感染的发病率随年龄增长显著升高，且抗菌药物耐药性的增加使其成为欧洲死亡率负担最高的微生物之一。尽管大肠杆菌 BSIs 多表现为社区获得性和泌尿道来源，通常被认为死亡率风险较低，但患者个体特征、治疗时机及感染严重程度等因素会显著影响预后。目前，现有预后评分多针对革兰氏阴性菌或广义 BSIs，对大肠杆菌特异性不足，存在风险低估问题，因此亟需开发针对性的死亡率预测模型。
西班牙塞维利亚大学 Virgen Macarena 大学医院（Hospital Universitario Virgen Macarena, Seville, Spain）的研究人员联合多家机构，基于 PROBAC 队列开展了一项前瞻性多中心队列研究，旨在开发并内部验证大肠杆菌血流感染患者 30 天全因死亡率的预测评分模型。该研究成果发表于《Infection》杂志，为临床精准评估患者风险、优化治疗策略提供了重要工具。
研究主要采用前瞻性多中心队列研究设计，纳入 2016 年 10 月至 2017 年 3 月西班牙 26 家医院的单菌性大肠杆菌 BSIs 患者。将患者随机分为衍生队列（DC，2/3 病例）和验证队列（VC，1/3 病例），通过多变量 logistic 回归分析筛选死亡相关风险因素，构建预测模型并转化为评分系统，采用 ROC 曲线下面积（AUROC）、Hosmer-Lemeshow 检验和校准图评估模型的区分度和拟合度，并与现有评分模型对比。
研究结果
- 研究人群特征：共纳入 2458 例患者，其中衍生队列 1639 例，验证队列 819 例。两组在年龄、性别、基础疾病、感染来源及严重程度评分等人口学和临床特征上无显著差异，衍生队列中位年龄 74 岁，59.4% 的感染来源为泌尿道，30 天全因死亡率为 8.2%。
- 预测模型构建：衍生队列多变量模型最终纳入 7 项独立预测因素，包括年龄 > 55 岁（校正 OR=2.10）、痴呆（校正 OR=2.08）、肝病（校正 OR=1.81）、医疗相关感染（校正 OR=2.29）、Pitt 指数 > 3（校正 OR=3.59）、SOFA≥2（校正 OR=1.66），而泌尿道来源为保护因素（校正 OR=0.37）。
- 模型验证与性能：基于回归系数转化的预测评分在衍生队列和验证队列的 AUROC 均为 0.78，Hosmer-Lemeshow 检验 P 值分别为 0.35 和 0.15，校准图显示预测与实际死亡率一致性良好。以评分 < 0 分为低危、0-5 分为中危、≥6 分为高危，衍生队列三组死亡率分别为 1.7%、3.5%、19.6%，验证队列分别为 1.6%、3.8%、17.7%。
- 亚组与对比分析：针对产超广谱 β- 内酰胺酶（extended-spectrum β-lactamases, ESBL）大肠杆菌感染亚组，模型 AUROC 为 0.75，拟合度良好。与现有模型对比，该模型 AUROC 高于 Pitt 评分（0.72）和 SOFA 评分（0.74），虽略低于 PROBAC 评分（0.81），但变量更少更实用，且拟合度更优。
该研究成功开发并内部验证了大肠杆菌血流感染患者 30 天全因死亡率预测模型。该模型通过 7 项易获取的临床指标，可在患者确诊大肠杆菌菌血症后（通常为血培养阳性后 24 小时）精准分层低、中、高危人群，AUROC 在衍生和验证队列均达 0.78，显示出良好的区分度和稳定性。
其重要意义在于：一是填补了大肠杆菌特异性 BSIs 死亡率预测工具的空白，解决了现有泛化模型对大肠杆菌风险评估不足的问题；二是模型变量简单易得，可在床旁快速应用，助力临床医生制定个体化治疗策略，如对高危患者加强监测和干预；三是为未来抗菌药物临床试验的患者分层提供了标准化工具。尽管研究存在仅纳入 14 岁以上患者、未进行外部验证等局限，但大样本量、多中心设计及严格的数据质量控制确保了结果的可靠性，为大肠杆菌 BSIs 的临床管理提供了重要参考。
