重症患者亚胺培南血药浓度不达标的影响因素评估及风险预测模型的构建

目的:建立列线图预测重症患者使用亚胺培南发生血药浓度不达标的风险预测模型,并评价该模型的准确性.方法:基于医院信息系统(hospital information system,HIS)的真实世界数据,回顾性收集南京鼓楼医院重症监护室(intensive care unit,ICU)2019年1月至2022年09月开展亚胺培南血药浓度监测的住院患者病例信息.对纳入的相关变量进行单因素及多因素Logistic回归分析,筛选影响亚胺培南血药浓度不达标的预测因素,构建列线图.使用受试者工作曲线特征(receiv-er operating characteristic,ROC)的曲线下面积(area under the curve,AUC)衡量区分度;绘制校准曲线以评估列线图预测模型的校准度;决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)用于呈现各种阈值概率下的净收益.结果:共纳入406例患者,发生血药浓度不达标者181例,发生率为44.6％.通过多因素Logistic回归分析后,患者的年龄(OR=1.852,P=0.007)、剂量频次1g q12h 及0.5 g q12h(OR=2.634,P＜0.001;OR=5.507,P=0.004)、阳性培养结果(OR=0.480,P=0.001)、胆道疾病(OR=2.945,P=0.001)、外科术后(OR=1.814,P=0.013)、基础尿酸(OR=5.455,P=0.007)、基础肌酐清除率(OR=2.327,P=0.015)7个因素差异具有统计学意义,以此建立的亚胺培南血药浓度不达标的列线图预测模型的AUC为0.727,表明该模型的区分能力较好.校准曲线表明列线图预测的概率与实际概率之间存在较好的一致性.DCA表明风险阈值在18％～76％之间时该列线图具有临床应用价值.结论:包含年龄、剂量频次,阳性培养结果、胆道疾病、外科术后、基础尿酸、基础肌酐清除率在内的列线图模型具有较好的预测效能,可帮助医务人员早期预测重症患者使用亚胺培南后发生血药浓度不达标的风险.