重症COVID-19继发感染风险预测模型的构建

摘要

目的:构建重症新型冠状病毒肺炎(COVID-19)继发感染风险预测模型。方法:回顾性分析2022年12月至2023年12月入住郑州大学附属郑州中心医院呼吸重症监护病房的151例重症COVID-19患者(包括重型与危重型)的资料，其中住院期间继发感染91例(60.26%)。基于Bootstrap(1 000次)法，采用Logistic回归构建继发感染风险预测模型并绘制列线图，采用ROC曲线、校准曲线和临床决策曲线评估模型的预测价值。分析继发感染部位及病原学特点。结果:Logistic回归筛选出年龄校正的查尔森合并症指数、有创机械通气、急性生理与慢性健康评分、淋巴细胞计数及氧合指数作为重症COVID-19继发感染风险预测因子，OR(95%CI)分别为2.214(1.252～3.915)、7.404(1.473～37.209)、1.513(1.180～1.939)、0.093(0.021～0.415)、0.987(0.975～0.999)。列线图模型的ROC曲线下面积(95%CI)为0.920(0.877～0.964),校准曲线与理想曲线接近，临床决策曲线远离基准线，预测结果与实际结果展现出良好的一致性。共分离出315株病原菌，主要继发感染部位为下呼吸道(75.6%)。下呼吸道继发感染以革兰阴性菌为主(73.52%),其中耐碳青霉烯革兰阴性菌占60.00%;真菌感染次之(18.49%),以曲霉菌为主(63.63%)。结论:构建的重症COVID-19继发感染风险预测模型有良好的预测价值。需警惕继发下呼吸道耐碳青霉烯革兰阴性菌及曲霉菌感染。

关键词

新型冠状病毒肺炎 / 继发感染 / 预测模型