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重症监护室脑出血病人肺部感染风险评估模型设计及预防护理

         

摘要

目的:基于线性回归分析预测法设计重症监护室(ICU)脑出血病人肺部感染风险预测模型,确定预防护理对策。方法:选择ICU 2020年5月—2021年5月收治的120例脑出血病人为研究对象,统计出现肺部感染的病人例数,经单因素分析、多因素Logistic回归分析筛选ICU脑出血病人肺部感染危险因素,基于线性回归分析预测法设计ICU脑出血病人肺部感染风险预测模型,制订预防护理对策。结果:出现肺部感染的ICU脑出血病人共41例,发生率为34.17%;单因素分析显示,ICU脑出血病人肺部感染危险因素有年龄、合并高血压、抗生素使用种类、呼吸机使用时间、气管切开或插管、鼻饲管留置时间、ASA分级、住院时间(P<0.05);多因素Logistic回归分析显示,ICU脑出血病人肺部感染的独立危险因素有年龄≥60岁、抗生素使用种类≥3类、呼吸机使用时间≥7 d、气管切开或插管、鼻饲管留置时间≥10 d、美国麻醉医师协会(ASA)分级3~5级(P<0.05);基于线性回归分析预测法设计ICU脑出血病人肺部感染风险预测模型,得到P=1/[1+exp(-4.153+1.095×年龄≥60岁+1.152×抗生素使用种类≥3类+1.547×呼吸机使用时间≥7 d+1.596×气管切开或插管+1.715×鼻饲管留置时间≥10 d+1.964×ASA分级3~5级)];受试者工作特征曲线(ROC)分析显示,ROC曲线下面积为0.757,95%CI为[0.703,0.811],差异有统计学意义(P<0.05),预测准确率为90.00%。结论:ICU脑出血病人肺部感染风险较大,且并发肺部感染的危险因素复杂,研究构建的风险预测模型预测准确率高,特异性强、灵敏度高,能实现对肺部感染风险的有效评估,临床应强化护理干预。

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