老年高血压合并糖尿病患者医院感染的Nomogram预测模型建立OA

目的 分析老年高血压合并糖尿病患者发生医院感染(HAI)的危险因素,并建立预测HAI的Nomogram模型.方法 回顾性分析148例老年高血压合并糖尿病患者的临床资料,根据是否发生HAI将患者分为HAI组和非HAI组.通过单因素、多因素Logistic回归分析筛选出HAI发生的独立危险因素,同时应用Nomogram法对各个因素进行评分,构建预测模型.应用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的预测价值,并对模型进行内部验证,计算一致性指数(C-index),绘制校准图.结果 148例患者平均年龄为(64.21±12.84)岁,其中32例(21.62％)患者发生HAI.单因素分析显示,年龄、吸烟、共患病程、血压控制情况、血糖控制情况、合并其他基础疾病、急性生理学与慢性健康状况评分系统Ⅱ(APACHEⅡ)评分、意识障碍、白蛋白水平均是HAI发生的影响因素(P＜0.10).多因素Logistic回归分析显示,共患病程≥10年(OR=3.589,95％CI为1.056～12.193,P=0.041),血糖控制不达标(OR =4.538,95％CI为1.287～16.002,P=0.019),合并其他基础疾病(OR = 8.893,95％CI 为2.624～30.132,P＜0.001),APACHE Ⅱ 评分≥20分(OR= 6.259,95％CI 为 1.934～20.256,P =0.002),存在意识障碍(OR =9.365,95％CI为2.744～34.477,P =0.001)均是HAI发生的独立危险因素.基于上述预测因子建立Nomogram预测模型,经验证,该模型贴合度、C-index、ROC曲线下面积均良好,提示该模型具有良好的预测效能和区分度.结论 共患病程≥10年、血糖控制不达标、合并其他基础疾病、APACHE Ⅱ评分≥20分、存在意识障碍均是老年高血压合并糖尿病患者发生HAI的独立危险因素,基于上述危险因素建立的Nomogram模型具有良好的预测效能,可为HAI防控工作提供参考依据.