Page 125 - 北京京煤集团总医院第十一届·2023学术年会论文集
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北京京煤集团总医院                                                          第十一届·2023 学术年会论文集

                   pneumoniae include: length of hospital stay, ICU stay within 30 days, high procalcitonin, low GCS
                   score, concomitant fungal infection, use of carbapenem drugs, use of immunosuppressive agents,

                   use of acid suppressants, use of glucocorticoids, concomitant renal function damage, concomitant
                   hypertension, and concomitant cerebrovascular disease. The calculated C-index of the prediction
                   model is 0.970, indicating that the model has high prediction accuracy. Finally, internal validation
                   of  the  prediction  model  shows  that  the  prediction  model  has  high  accuracy.  Conclusion:

                   Hospitalization  days,  ICU  stay  within  30  days,  high  procalcitonin  levels,  low  GCS  score,
                   concomitant  fungal  infections,  use  of  carbapenem  drugs,  immunosuppression,  use  of  acid
                   suppressants, use of glucocorticoids, concomitant renal function damage, concomitant hypertension,
                   and concomitant cerebral vascular disease are risk factors for multidrug resistance of carbapenem

                   resistant Klebsiella pneumoniae. The prediction model constructed based on this has good predictive
                   value, It can provide reference for clinical medical staff to develop personalized prevention and
                   treatment strategies.
                   [Keywords] Klebsiella pneumoniae, carbapenem, multidrug resistance, predictive models

                   1、背景:
                       肺炎克雷伯菌是住院患者常见的一种革兰阴性致病菌,也是严重的社区获得性感染的一

                   种重要致病菌。它不仅会侵袭人类的上、下呼吸道、消化道、血液、泌尿系统等多个系统,
                   且治疗效果往往很差,患者死亡率高。在新加坡,肺炎克雷伯菌菌血症的死亡率在 20–26%

                   之间   [1] 。近些年,随着抗生素的大量应用及不合理使用,耐碳青霉烯类肺炎克雷伯菌多重

                                        [2]
                   耐药的检出率越来越高 ,其耐药率由 2014 年的 4.8%升高至 2019 年的 10.5% 。因此及早
                                                                                          [3]
                   识别多重耐药的危险因素对于疾病的预防、控制疾病的进展、降低患者及社会负担意义重大。
                       本研究统计了 2017  年 1 月 1 日-2021 年 12 月 31 日在我院呼吸科住院的患者的各种标
                   本(合格痰、气管灌洗液、血液)中分离出的肺炎克雷伯菌的临床特点,并分析造成耐碳青

                   酶烯类肺炎克雷伯菌多重耐药的危险因素,构建耐碳青酶烯类肺炎克雷伯菌多重耐药的风险
                   预测模型,以期为临床早期识别和防控耐碳青酶烯类肺炎克雷伯菌的多重感染提供参考依

                   据。

                   2.方法:
                   2.1  入选对象

                       回顾性选取  2017 年 1 月 1 日-2021 年 12 月 31 日在我院呼吸科住院的 196 例肺炎克雷
                   伯菌感染的患者作为研究对象,分为耐碳青酶烯类肺炎克雷伯菌多重耐药组(n=48)和肺

                   炎克雷伯菌非多重耐药组(n=148)。 若同一患者有多次(≥ 1 次)感染,本研究仅纳入第
                   一次感染时的情况。本研究已通过我院伦理委员会审批。

                   2.2、纳入与排除标准
                       纳入标准:①2017 年 1 月 1 月-2021 年 12 月 31 日在我院呼吸科住院的患者;②年龄≥

                   18  岁;③临床资料完整;  ④血培养或合格的痰培养或支气管灌洗液检查培养出肺炎克雷
                   伯菌;⑤同一患者不重复收录,仅收录第一次感染肺炎克雷伯菌时的信息;⑥多重耐药患


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