完全植入式静脉输液港相关血流感染风险预测模型研究进展

作者：陈陈; 周静^*

来源：中华医院感染学杂志, 2023, 33(22): 3516-3520.

• 完全植入式静脉输液港
• 完全植入式静脉输液港相关血流感染
• 风险因素
• 预测模型
• 机器学习
• 数据挖掘

完全植入式静脉输液港(TIVAP)的出现，极大地减少了患者因静脉穿刺而造成的痛苦，提高了患者的生活质量，而导管相关血流感染是TIVAP最严重的并发症之一，影响患者治疗及预后。本文通过对消化道肿瘤患者TIVAP相关血流感染风险的列线图模型、乳腺癌患者TIVAP相关血流感染预测Logistic模型、机器学习预测中心静脉输液装置相关血流感染模型、数据挖掘预测中心静脉输液装置相关血流感染模型的系统回顾以及对国内外研究中TIVAP相关血流感染风险预测模型的研究方法和危险因素进行对比分析，得到良好的TIVAP相关血流感染风险预测模型应当具备明确的适用人群、纳入合理的危险因素、严格的内外部验证以及实用的模型形式的结论，以期为国内TIVAP相关血流感染风险预测模型的构建提供经验。

• 单位
  解放军总医院