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的绘制。分类变量采用比值比（OR）及其 95%CI 表示， 表 1 感染组与未感染组相关资料
Table 1 Information of ICU patients with and without multi-drug resistant
连续性变量采用标准化均数差（SMD）及其 95%CI 表
bacteria infections
2
2
示。采用 χ 检验结合 I 值对各篇文献的异质性进行分 感染组 未感染组
2
析，若 P>0.10、I <50%，则认为文献间具有同质性，选 相关资料 （n=303） （n=3 605）
2
用固定效应模型进行分析；若 P ≤ 0.10、I ≥ 50%，则 基本情况
认为文献间具有异质性，选用随机效应模型进行分析。 性别（男 / 女） 221/82 2 103/1 502
当危险因素涉及文献数≥ 10 篇时，采用 Begg's 检验和 住院史〔n（%）〕 43（14.19） 682（18.92）
从外院转入〔n（%）〕 124（40.92） 1 105（30.65）
Egger's 检验进行发表偏倚分析。检验水准 α=0.05。
ICU 住院天数〔M（QR），d〕 30.5（38.5） 12.5（12.5）
1.2 模型构建与验证
合并症
1.2.1 数据来源 选取上海市第一人民医院 2018 年 1
其他感染〔n（%）〕 118（38.94） 1 037（28.77）
月至 2021 年 6 月入住 ICU 的成年患者 3 908 例，其中 COPD〔n（%）〕 13（4.29） 87（2.41）
多重耐药菌感染患者（感染组）303 例，未感染者（未 糖尿病〔n（%）〕 53（17.49） 682（18.92）
感染组）3 605 例。医院内多重耐药菌感染诊断依据 肾脏疾病〔n（%）〕 67（22.11） 489（13.56）
2011 年版《多重耐药菌医院感染预防与控制技术指南 肾衰竭〔n（%）〕 15（4.95） 74（2.05）
（试行）》执行 ［8］ 。通过阅读电子病历和纸质病历回 侵入性操作
顾性收集患者的相关资料。收集信息包括：（1）基本 透析〔n（%）〕 7（2.31） 32（0.89）
情况：性别、住院史、是否从外院转入、ICU住院天数；（2） 机械通气〔n（%）〕 230（75.91） 1 071（29.71）
中央静脉导管〔n（%）〕 227（74.92） 1 433（39.75）
合并症：是否合并其他感染、慢性阻塞性肺疾病（COPD）、
导尿管〔n（%）〕 273（90.10） 2 693（72.93）
糖尿病、肾脏疾病、肾衰竭；（3）侵入性操作：透析、
抗菌药物使用情况
机械通气、中央静脉导管、导尿管；（4）抗菌药物使
抗菌药物使用种类〔M（QR），种〕 6（4） 3（3）
用情况：抗菌药物使用种类、抗菌药物使用史、是否使
抗菌药物使用史〔n（%）〕 299（98.68） 3 188（88.43）
用碳青霉烯类药物、是否使用氨基糖苷类药物。两组患 使用碳青霉烯类药物〔n（%）〕 57（18.81） 339（9.40）
者基本情况见表 1。本研究经过上海市第一人民医院医 使用氨基糖苷类药物〔n（%）〕 46（15.18） 117（3.25）
学伦理委员会审批通过，批件编号为 2021KY096，该伦 注：ICU= 重症监护病房，COPD= 慢性阻塞性肺疾病
理委员会豁免了患者知情同意。
1.2.2 效应值转化 将 Meta 分析获得的各个危险因素 数资料以相对数表示。绘制预测模型预测效果的受试者
的合并效应值（OR/SMD）按如下公式进行转换建模： 工作特征（ROC）曲线，并计算 ROC 曲线下面积、灵
ln（OR）=（π/ ）×SMD（公式 1）；β=ln（OR）=ln 敏度、特异度及约登指数。以 P<0.05 为差异有统计学
p 意义。
（ Odds 1 ）（公式 2）；β 0 =ln（ ）-（β 1 X 1 +β 2 X 2 +
Odds 0 1-p 2 结果
…+β p X p ）（公式 3）。研究表明 ［9］ ，可通过不校正
2.1 文献检索结果 共检索相关文献 2 524 篇，其中中
p
暴露因素的方法获得 β 0 ，即：β 0 =ln（ ）（公式 4）， 文文献 613 篇，英文文献 1 911 篇。手动检索追溯文献
1-p ［10-40］
p 为发病率。得到最终 Logistic 模型：Logit（P）=β 0 + 5 篇。最终纳入文献 31 篇 。按照 NOS 量表对其
β 1 X 1 + β 2 X 2 + …+β p X p 。 中 30 篇观察性研究 ［10-14，16-40］ 分别进行评价：3 篇文献 ［11，
19，40］ ［10，12-14，
1.2.3 验证方法 本研究使用临床真实人群数据对所建 质量较高（NOS 得分 >7 分）；其余文献
16-18，20-39］
模型进行验证。采用 K 折的思想将临床 3 908 例患者随 质量中等（NOS 得分 >4 分且≤ 7 分）。按照
机分为 K 组（本研究采用 Excel 的随机数字函数并取 0 第 2 版 Cochrane 偏差风险评估工具对 1 篇临床试验研
位小数的方法获得 11 组：0~10）。对每组患者的感染 究 ［15］ 进行评价：低偏倚。文献筛选流程见图 1。各文
者与非感染者分别计算 Logit（P）值的中位数：P k 1与 献基本特征和质量评价得分见表 2。
P k 0，每组的截断值P k =（P k 1+P k 0）/2，最后对 11 组的 2.2 Meta 分析结果 本研究从 31 篇文献中共提取出
P K 进行平均得 Logistic 预测模型的最终截断值P 。当患 40 个可分析的因素，得到 17 个阳性结果（P<0.05，表 3），
者 Logit（P）> P ，则判定为多重耐药菌感染组，反之 分别为 X 1 = 性别（男），X 2 = 住院史，X 3 = 从外院转入，
则为非感染组。 X 4 =ICU 住院天数，X 5 = 其他感染，X 6 =COPD，X 7 = 糖尿病，
1.2.4 统计学方法 采用 SPSS 25.0 软件进行统计学分 X 8 = 肾脏疾病，X 9 = 肾衰竭，X 10 = 透析，X 11 = 机械通气，
析，不符合正态分布的计量资料以 M（QR）表示，计 X 12 = 中央静脉导管，X 13 = 导尿管，X 14 = 抗菌药物使用种