基于Firth惩罚回归的大肠埃希菌菌血症院内死亡风险三变量预测模型构建与验证

《BMC Infectious Diseases》：Development of a nomogram for predicting in-hospital mortality in Escherichia coli bloodstream infection: a retrospective cohort study

　　

摘要

背景

大肠埃希菌是全球血流感染的主要病原体，院内死亡率范围为5%至30%。尽管近期已报道了一种经多中心验证的死亡率评分（PROBAC），但在中国人群中，针对大肠埃希菌菌血症的经床旁验证的风险分层工具仍然匮乏。

方法

本回顾性队列研究纳入了香港大学深圳医院2019年至2023年间连续收治的202例大肠埃希菌菌血症成人患者。鉴于事件率较低，采用Firth惩罚（偏差校正）逻辑回归作为主要方法以识别院内死亡的独立预测因子，以岭回归（L2）和LASSO（L1）回归作为敏感性分析。内部验证通过bootstrap乐观校正（1000次重复）和5折交叉验证完成；时间分割（开发组2019–2021年，n = 118，17例事件；探索性验证组2022–2023年，n = 84，2例事件）仅作为探索性敏感性分析使用。

结果

院内死亡率为9.4%（19/202）。确定了三个独立预测因子：呼吸衰竭（Firth比值比[OR] 100.13，95%置信区间[CI] 13.58–738.13）、恶性肿瘤（OR 93.36，95% CI 8.16–1068.64）和血尿素氮（BUN；OR 1.25/mmols/L，95% CI 1.11–1.41）。模型的表观受试者工作特征曲线下面积（AUC）为0.974，bootstrap乐观校正后的AUC为0.969，表观校准斜率接近1.13，且在开发组中于5%–50%的阈值概率下决策曲线分析显示正向净获益。

结论

此三变量列线图采用惩罚回归拟合以减轻过拟合，在大肠埃希菌菌血症的床旁风险分层方面显示出应用前景。该模型尚处于开发阶段，在进行任何临床应用之前，需在独立多中心队列中进行外部验证。