细菌血症的诊断预测模型：一项更新的系统性回顾和荟萃分析

《BMC Infectious Diseases》：Diagnostic prediction model for bacteraemia: an updated systematic review and meta-analysis

　　

摘要

目的

败血症是一种危及生命的疾病，需要及时识别，但目前现有的预测模型的临床应用效果仍不确定。我们评估了这些临床预测模型在诊断败血症方面的性能。

方法

我们检索了MEDLINE、Cochrane CENTRAL、EMBASE、WHO国际临床试验注册平台和ClinicalTrials.gov数据库，查找截至2025年2月关于成人和儿童在接受血液培养检测时使用的败血症诊断预测模型的开发和验证研究。使用PROBAST+AI方法评估了偏倚风险。对于具有三项或以上外部验证的模型，进行了随机效应荟萃分析。

结果

在155项研究中报告的403个模型中，229项为内部验证（192项针对成人，34项针对儿童，2项同时针对成人和儿童，1项未报告），174项为外部验证（132项针对成人，39项针对儿童，3项同时针对成人和儿童）。大多数外部验证模型（85%）存在较高的偏倚风险，主要是由于校准数据报告不足。在符合荟萃分析条件的22个模型中，只有6个模型具备足够的校准数据。ID-BactER（成人组）和EsVan（儿童组）是仅有的同时具备区分度和校准数据且至少有一项低偏倚风险研究的模型。ID-BactER的C统计量为0.74（95% CI 0.73–0.75；预测区间0.70–0.78），O:E比为0.99（95% CI 0.81–1.23；预测区间0.53–1.86）。EsVan的C统计量为0.77（95% CI 0.69–0.83；预测区间0.55–0.90），O:E比为0.93（95% CI 0.68–1.28；预测区间0.33–2.64）。

结论

大多数经过外部验证的模型存在较高的偏倚风险。较宽的预测区间表明不同环境下的检测结果存在较大差异。当前的败血症预测模型在临床应用之前需要进一步进行严格的外部验证。

临床试验数量

不适用。

目的

败血症是一种危及生命的疾病，需要及时识别，但目前现有的预测模型的临床应用效果仍不确定。我们评估了这些临床预测模型在诊断败血症方面的性能。

方法

我们检索了MEDLINE、Cochrane CENTRAL、EMBASE、WHO国际临床试验注册平台和ClinicalTrials.gov数据库，查找截至2025年2月关于成人和儿童在接受血液培养检测时使用的败血症诊断预测模型的开发和验证研究。使用PROBAST+AI方法评估了偏倚风险。对于具有三项或以上外部验证的模型，进行了随机效应荟萃分析。

结果

在155项研究中报告的403个模型中，229项为内部验证（192项针对成人，34项针对儿童，2项同时针对成人和儿童，1项未报告），174项为外部验证（132项针对成人，39项针对儿童，3项同时针对成人和儿童）。大多数外部验证模型（85%）存在较高的偏倚风险，主要是由于校准数据报告不足。在符合荟萃分析条件的22个模型中，只有6个模型具备足够的校准数据。ID-BactER（成人组）和EsVan（儿童组）是仅有的同时具备区分度和校准数据且至少有一项低偏倚风险研究的模型。ID-BactER的C统计量为0.74（95% CI 0.73–0.75；预测区间0.70–0.78），O:E比为0.99（95% CI 0.81–1.23；预测区间0.53–1.86）。EsVan的C统计量为0.77（95% CI 0.69–0.83；预测区间0.55–0.90），O:E比为0.93（95% CI 0.68–1.28；预测区间0.33–2.64）。

结论

大多数经过外部验证的模型存在较高的偏倚风险。较宽的预测区间表明不同环境下的检测结果存在较大差异。当前的败血症预测模型在临床应用之前需要进一步进行严格的外部验证。

临床试验数量

不适用。