永康地区ICU患者呼吸机相关性肺炎病原菌、危险因素分析及风险预测模型构建

摘要

目的：探讨ICU机械通气患者呼吸机相关性肺炎（VAP）的独立危险因素，构建列线图风险预测模型，为临床早期防控VAP提供依据。方法：回顾性选取2018年6月至2024年5月本院ICU机械通气患者322例，其中VAP组118例、非VAP组204例，另选2024年6月至2025年5月ICU机械通气患者36例作为外部验证组。收集患者基线特征、基础疾病、诊疗指标及实验室评分等资料，单因素分析筛选潜在危险因素，多因素二元Logistic回归确定独立危险因素，采用R 4.1.2软件构建列线图模型，通过Bootstrap抽样、外部验证评价模型效能。结果：单因素分析显示，年龄≥60岁、合并肺部疾病等9项指标为VAP潜在危险因素（均P＜0.05）；多因素分析证实，年龄≥60岁、合并肺部疾病、机械通气时间≥7d、再插管、APACHEⅡ评分≥20分、留置胃管时间≥3d为独立危险因素（均P＜0.05）。基于上述6项因素构建的列线图模型，内部验证AUC=0.828（95%CI：0.772~0.884），Hosmer-Lemeshow检验P=0.82；外部验证AUC=0.809（95%CI：0.685~0.933），Hosmer-Lemeshow检验P=0.86，DCA曲线显示模型在阈值概率12%～78%范围内净获益最优。结论：本研究构建的列线图模型能精准评估ICU机械通气患者VAP发生风险，具有良好的区分度、校准度和临床实用性，可指导临床早期识别高危患者、制定针对性防控措施，降低VAP发生率。