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肺移植受者术后医院感染病原学特点及药敏分析:一项单中心5年回顾性调查研究 被引量：1
1
作者 仇桑桑 许琴芬 +5 位作者 吴波 蔡小军 黄琴红 王大鹏 胡春晓 陈静瑜 《器官移植》 北大核心 2025年第1期114-121,共8页
目的分析单中心近5年肺移植受者术后医院感染特点及药物敏感性。方法选取无锡市人民医院2019年1月至2023年12月724例肺移植受者,依据医院感染判定原则,回顾性分析肺移植受者医院感染情况及感染部位,对医院感染病原菌分布及其药敏试验状... 目的分析单中心近5年肺移植受者术后医院感染特点及药物敏感性。方法选取无锡市人民医院2019年1月至2023年12月724例肺移植受者,依据医院感染判定原则,回顾性分析肺移植受者医院感染情况及感染部位,对医院感染病原菌分布及其药敏试验状况进行分析。结果724例肺移植受者中,275例发生医院感染,感染率为38.0%。感染例次率由2019年的54.2%降低至2023年的22.8%,呈逐年下降趋势(Z=30.98,P<0.001)。感染部位主要为下呼吸道,占73.6%。感染病原菌以革兰阴性菌为主,前4位为鲍曼不动杆菌(37.1%)、铜绿假单胞菌(17.3%)、肺炎克雷伯菌(13.7%)和嗜麦芽窄食单胞菌(13.4%),对亚胺培南的耐药率分别为89%、53%、58%和100%。革兰阳性菌以金黄色葡萄球菌为主(3.6%),对苯唑西林的耐药率为67%。结论近5年肺移植受者的医院感染呈下降趋势,主要以下呼吸道感染为主,感染病原菌主要为鲍曼不动杆菌、铜绿假单胞菌、肺炎克雷伯菌,对亚胺培南的耐药率均较高。 展开更多
关键词 肺移植 医院感染 多重耐药菌 鲍曼不动杆菌 铜绿假单胞菌 肺炎克雷伯菌 嗜麦芽窄食单胞菌 抗菌药物
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比较多种机器学习模型预测肺移植术后受者生存
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作者 史灵芝 刘亚灵 +7 位作者 严浩吉 喻赠玮 侯森林 刘明昭 杨航 吴波 田东 陈静瑜 《器官移植》 北大核心 2025年第2期264-271,共8页
目的 比较不同机器学习算法构建的预后模型在预测肺移植(LTx)受者生存期方面的性能和表现。方法 回顾性收集483例行LTx手术的受者资料,所有受者按7∶3的比例分为训练集和验证集,将收集到的24个变量基于变量重要性(VIMP)进行筛选,利用随... 目的 比较不同机器学习算法构建的预后模型在预测肺移植(LTx)受者生存期方面的性能和表现。方法 回顾性收集483例行LTx手术的受者资料,所有受者按7∶3的比例分为训练集和验证集,将收集到的24个变量基于变量重要性(VIMP)进行筛选,利用随机生存森林(RSF)和极端梯度提升树(XGBoost)构建预后模型,使用综合曲线下面积(iAUC)和时间依赖曲线下面积(t AUC)进行模型性能评估。结果 训练集和验证集的各变量差异均无统计学意义。基于VIMP筛选排名前15的变量用于建模并确定重症监护室(ICU)住院时间为最重要的因素。与XGBoost模型相比,RSF模型在预测受者生存期方面表现出更好的性能(i AUC0.773比0.723)。在预测受者6个月生存期(tAUC6个月0.884比0.809,P=0.009)和1年生存期(tAUC1年0.896比0.825,P=0.013)方面,RSF模型也表现出更好的性能。基于两种算法的预测截断值,将LTx术后受者分为高风险组和低风险组,两种模型的生存分析结果均显示高风险组受者的生存率低于低风险组(P<0.001)。结论 与XGBoost相比,基于RSF算法开发的机器学习预后模型可以更好地预测LTx受者的生存期。 展开更多
关键词 肺移植 机器学习 预测模型 随机生存森林 极端梯度提升树 生存期 比例风险回归模型 重症监护室
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