构建个体化预测乳腺癌患者术后医院感染的Nomogram模型

摘要：

目的 探究乳腺癌患者术后发生医院感染的危险因素,并建立个体化预测Nomogram模型.方法 回顾性分析我院收治的136例乳腺癌术后患者临床资料.比较术后发生医院感染和未发生医院感染患者的一般资料及疾病情况,采用单因素和多因素Logistics回归分析发生医院感染的危险因素,建立Nomogram预测模型并计算C指数,应用验证集以受试工作特征(ROC)曲线评估模型的预测效能.结果 136例乳腺癌患者术后有24例患者发生了医院感染,发生率为17.65％.Logistic回归分析显示,患者年龄≥60岁、使用抗菌药物不合理、白细胞计数＜4×109/L、血清白蛋白＜30g/L、血糖水平＞6.1mmol/L、APACHE Ⅱ评分≥20分及化疗是患者发生医院感染的独立危险因素(P＜0.05).发生医院感染Nomogram模型采用重复Bootsrap法内部验证AUC为0.901,提示分区度良好,且观测值与预测值一致性良好.结论 患者年龄≥60岁、使用抗菌药物不合理、白细胞计数＜4×109/L、血清白蛋白＜30g/L、血糖水平＞6.1mmol/L、APACHE Ⅱ评分≥20分及化疗是患者发生医院感染的独立危险因素,在此因素基础上构建的Nomogram模型可准确预测医院感染的发生风险,帮助早干预早治疗,促进预后.

关键词：乳腺癌、医院感染、Nomogram模型

所属期刊栏目：36

分类号：R737.9(肿瘤学)

在线出版日期：2022-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：313-317