摘要
目的探讨医院新生儿重症监护病房(NICU)感染病原菌分布情况,应用Bayesian Networks模型构建NICU医院感染预测模型,并评价其应用价值。方法采用回顾性调查法,选取2016年1月至2018年1月该院收治的新生儿1560例,以医院感染诊断标准为依据,筛选出病原菌感染患儿560例,并以560例病原菌感染患儿作为感染组,选取无医院感染患儿560例作为对照组。应用Bayesian Networks构建医院感染预测模型,并采用错分概率Risk值、索引图、测试者工作曲线评价模型的应用价值。结果560例患者共检出986株病原菌,以呼吸道为主要来源,占58.9%。其中,革兰阴性杆菌占64.9%。建立Bayesian Networks模型进行分析,以新生儿为起始节点,医院感染作为终结点,将11个风险因素作为中间节点进行风险分析。分析结果显示,出生体重、侵入操作、预防性抗菌药物、住院时间是主要风险因素,导致医院感染的概率增高。同时,采用索引图、ROC曲线、错分矩阵和概率Risk统计量进行评价,结果显示模型拟合度较好。结论NICU的医院感染发生率高,病原菌主要来源于呼吸道,并以革兰阴性杆菌为主;Bayesian Networks模型拟合效果良好,可行NICU医院感染的风险预测。
出处
《国际护理学杂志》
2020年第4期673-676,共4页
international journal of nursing
