尽管现在已经不常规的监测产超广谱内酰胺酶的细菌，但是这类细菌感染对于感染控制与经验性抗生素治疗具有重要意义的。因此，如果能够利用统计方法进行建模，从而预测患者感染产ESBL大肠杆菌的风险，对于优化经验性抗生素治疗，减少鉴别患者时间以及防止产ESBL大肠杆菌感染（ESBL-EC）的传播还是很有帮助的。让我们看一下K.Kengkla他们是怎么做到的。

预测住院患者获得产ESBL大肠杆菌感染的临床风险评分系统

检索：干铁儿

翻译：李薇（医院）

审编：覃婷、周艳芝

产超广谱内酰胺酶大肠杆菌（ESBL-EC）感染对于感染控制与经验性抗生素治疗具有重要意义。这项研究的主要目的是在当地流行病学的基础上，完善作为预测患者获得产ESBL大肠杆菌感染（ESBL-EC）的风险评分系统。

本研究回顾性地收集了年至年大肠杆菌感染为阳性的符合条件的患者资料。在预测的基础上，使用logistic回归分析法分析与产ESBL大肠杆菌感染（ESBL-EC）感染有关的独立变量，从而完善风险评分系统。ROC曲线下的面积大小（Au-ROC）可以用来验证模型的预测能力。

产ESBL大肠杆菌感染的预测因子分别有男性（OR：1.53），年龄≥55岁（OR：1.50），医疗保健相关性感染（OR：3.21），医院获得性感染（OR：2.28），败血症（OR：1.79），延长住院时间（OR：1.88），在一年内获得过ESBL感染（OR：7.88），本次感染前3个月内使用过广谱头孢菌素（OR：12.92），本次感染前3个月内使用过其他抗生素（OR：2.14）。。在诊断效能参数的基础上，将得分范围从0到47分成三组：低风险（得分：0-8；44.57%），中等风险（得分：9-11；21.85%），高风险（得分：≧12；33.58%）。该模型显示出了中等的预测能力（AuROC：0.；95%CI：0.-0.）和良好的校准（Hosmer-LemeshowX2=13.29;P=0.）。

该工具可以优化经验性抗生素治疗，减少鉴别患者时间以及防止产ESBL大肠杆菌感染（ESBL-EC）的传播。在纳入常规临床实践之前，需要对该工具作进一步的效度研究。

表1产ESBL大肠杆菌感染的候选变量分布情况

OR:比值比；CI：置信区间

利用单因素回归分析法分析方差校正过的组患者，从而获得OR值。

表2重要的预测因子和指定项目的评分

OR,比值比；CI，置信区间；ESBL，超广谱β-内酰胺酶；BCEP，广谱头孢菌素。

利用多因素回归分析法分析方差校正过的组患者，从而获得系数和OR值。

a住院时间超过7天。

b住院一年内。

c三个月内使用抗生素。

d其他抗生素（除外广谱头孢菌素）。

表3病例组与对照组的低、中、高风险和风险估计效度的对比

QR，四分位数间距。

a，患者总数的百分比

表4诊断性临界效能分数的分布情况

TP，真阳性；FP，假阳性；FN，假阴性；TN，真阴性；Se，灵敏度；PPV，阳性预测值；NPV，阴性预测值；Acc,准确度。

参考文献：

K.Kengklaetal.Clinicalriskscoringsystemforpredictingextendedspectrumb-lactamase-producingEscherichiacoliinfectioninhospitalizedpatients.JournalofHospitalInfection93()49-56

图文编辑：何磊

审稿：高晓东马嘉睿

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