住院患者院内感染风险筛查列线图的开发与验证

《Journal of Hospital Infection》：Development and validation of a screening nomogram for nosocomial infection risk in hospitalized patients

　　

摘要

背景

院内感染增加了患者的发病率、死亡率、住院时间和医疗费用。目前缺乏一种实用的工具用于入院时早期风险筛查。我们的目的是开发和验证一个列线图，以评估住院期间院内感染的风险。

方法

在这项回顾性多中心研究中，中山大学附属第一医院（FAHSYSU）的177,860名患者被随机分为训练集（70%）和内部验证集（30%）。外部验证集包括来自黄浦区人民医院的12,888名患者。使用LASSO回归和多变量逻辑回归选择预测因子。构建列线图，并使用受试者工作特征（ROC）分析和决策曲线分析（DCA）进行评估。

结果

开发的列线图显示出良好的性能。训练集和内部验证集的曲线下面积（AUC）值分别为0.750（95% CI 0.747-0.753）和0.743（95% CI 0.724-0.762）。对于外部验证集，AUC值为0.702（95% CI 0.669-0.734）。通过分析，我们确定训练集的最佳临界值为0.013。此外，决策曲线分析表明，该列线图在0-0.11的阈值似然范围内表现出显著的临床价值。

结论

我们开发并验证了一种基于入院的院内感染筛查列线图。鉴于其较高的阴性预测值，该工具可能帮助临床医生识别不太可能发生感染的患者，从而为监测强度和资源分配提供参考。

引言

院内感染，即指患者在接受医疗服务过程中获得的感染，与发病率、死亡率增加、住院时间延长和医疗费用上升有关[1], [2]。此外，这些感染往往涉及抗菌药物耐药病原体，对治疗方案构成重大挑战[3]。全球统计数据显示，院内感染的患病率相当高，发达国家的发生率为5.0%至10.0%，发展中国家为5.7%至19.1%，凸显了其对全球医院患者的广泛影响[4], [5]。值得注意的是，一项涉及75个国家1,265个重症监护室（ICU）的大型国际研究报告显示，51%的ICU患者受到院内感染的影响，感染患者的死亡率是非感染患者的两倍以上[6]。因此，加强院内感染的监测和预防工作仍然是临床实践中的关键任务。

多种危险因素增加了发生院内感染的可能性。识别这些危险因素是降低感染率的关键步骤。患者入院时的内在因素，如糖尿病、免疫抑制、体温，以及住院期间的因素，包括手术操作、再手术、头孢菌素暴露、中心静脉导管使用时间、入住ICU、ICU住院时间和机械通气，均已被确认为感染的重要危险因素[7]。先前的研究探讨了特定患者群体的院内感染危险因素，如ICU患者的非中心线相关血流感染[8]、创伤患者的呼吸机相关肺炎[9]和成年患者的非器械相关尿路感染[10]。然而，这些研究主要侧重于患者发生院内感染后回顾性识别危险因素，对入院时的感染风险关注有限，尤其是对中国人群。

院内感染是可以预防的，因为实施既定的预防措施已被证明可以使感染率降低至少三分之一[11]。值得注意的是，中国先前的研究表明，所有非ICU科室院内感染的发生率显著下降，这主要归功于COVID-19大流行期间的预防举措，导致呼吸道、胃肠道和口腔感染显著减少[12]。改善住院患者的临床结局需要识别入院时院内感染的高风险个体，从一开始就有效实施预防和控制措施，这是感染预防的关键第一步。

在本研究中，我们进行了回顾性调查，探讨院内感染的入院危险因素，并开发了一种筛查列线图来识别高风险患者，目的是促进早期预防策略的实施。

章节摘要

研究设计与参与者

本多中心回顾性队列研究在中山大学附属第一医院（中国广州）和黄浦区人民医院（中国广州）进行。从2018年1月至2021年12月，我们招募了这两家医院住院时间超过48小时的所有住院患者。年龄低于18岁或病历不完整的患者被排除在本研究之外。中山大学附属第一医院的伦理审查委员会……

研究队列与参与者特征

在430,936名18岁及以上的患者中，253,076名因一个或多个变量缺失值而被排除，剩余177,860名患者用于分析（补充表S1）。

在研究期间，FAHSYSU队列共纳入了177,860名参与者。这些参与者被随机以7:3的比例分为训练集（n = 124,502）和内部验证集（n = 53,358）。此外，来自HP队列的12,888名参与者被用作外部验证集。在FAHSYSU中……

讨论

院内感染，通常称为医院获得性感染，在医疗环境中构成重大挑战，导致发病率、死亡率和医疗费用增加[5], [19]。实施院内感染监测措施已被证明是降低感染率的有效策略[20]。因此，本研究的目的是识别住院患者中与院内感染相关的预测因素……

结论

总之，我们的研究确定了几个作为住院患者院内感染独立预测因素的人口统计学和入院实验室参数。开发的列线图模型显示出中等程度的区分度，并显示出在预测院内感染风险方面的潜力。当整合到临床实践中时，该工具可以帮助临床医生优先安排监测并更有效地分配感染控制资源，尽管……

CRediT作者贡献声明

郭瑞玲：可视化、验证、调查、形式分析。赵淑敏：可视化、验证、软件、资源。周星华：指导、调查、数据整理。叶俊鹏：可视化、验证、指导、软件、调查。刘大跃：撰写——审阅与编辑、可视化、指导、软件、资源、项目管理、方法学、调查、资金获取、数据整理、概念化。温琼：撰写——审阅与编辑，……

伦理声明

中山大学附属第一医院和黄浦区人民医院的伦理审查委员会批准了本研究。

资金来源

本研究由中国广州市科技计划资助（202206010126）。

资金

本研究由中国广州市科技计划资助（202206010126）。

利益冲突

作者声明无利益冲突。

致谢

不适用。

融融|林兰西|李安|冯少婷|江南|赵淑敏|郭瑞玲|叶俊鹏|周星华|温琼|刘大跃

中山大学附属第一医院院内感染科，中国广东广州