基于DynNom动态评分构建碳青霉烯类耐药肠杆菌血流感染预测模型及验证

doi:10.3969/j.issn.1006-5725.2026.06.020

摘要/Abstract

摘要：

目的基于DynNom动态评分构建碳青霉烯类耐药肠杆菌（CRE）血流感染预测模型，并对模型的预测效能进行验证。方法选取2021年1月至2024年1月苏州大学附属第一医院和附属第四医院收治的肠杆菌科细菌血流感染患者作为研究对象，根据病原菌情况将患者分为CRE组（n = 173）和碳青霉烯类敏感肠杆菌（CSE）组（n = 102），使用单因素和多因素logistic回归分析在肠杆菌科血流感染患者中，病原体为CRE（对比CSE）的独立危险因素，并据此建立相关DynNom动态评分预测模型。结果恶性肿瘤、留置中心静脉导管、使用碳青霉烯类抗菌药物、Pitt菌血症评分较高和外周血中性粒细胞绝对值（ANC）< 0.5 × 10⁹·L ^-¹是发生CRE血流感染的独立危险因素（P < 0.05）。模型验证结果：C-index为0.812（95%CI：0.787 ~ 0.837），校准曲线均趋近于理想曲线，ROC曲线的AUC为0.817（95%CI：0.788 ~ 0.846），在23% ~ 100%预测范围内，模型的净获益值≥ 0。结论恶性肿瘤、留置中心静脉导管、使用碳青霉烯类抗菌药物、Pitt菌血症评分较高和ANC < 0.5 × 10⁹·L ^-¹是肠杆菌科血流感染患者病原体为CRE的独立危险因素。基于危险因素构建的DynNom动态评分预测模型，对于在肠杆菌科血流感染患者中鉴别病原体是否为CRE具有良好的预测价值。

关键词: 碳青霉烯类耐药肠杆菌, 血流感染, 危险因素, DynNom动态评分

Abstract:

Objective To develop a prediction model for identifying carbapenem-resistant Enterobacteriaceae （CRE） as the causative pathogen in bloodstream infections （BSI） using a DynNom dynamic nomogram， and to validate its predictive performance. Methods Patients with Enterobacteriaceae BSI admitted to the First Affiliated Hospital and the Fourth Affiliated Hospital of Soochow University between January 2021 and January 2024 were enrolled. Based on antimicrobial susceptibility， patients were classified into a CRE group （n = 173） and a carbapenem-susceptible Enterobacteriaceae （CSE） group （n = 102）. Univariate and multivariate logistic regression analyses were employed to identify independent risk factors for a CRE （vs. CSE） etiology among these patients. A DynNom dynamic nomogram prediction model was subsequently constructed based on these factors. Results Malignancy， indwelling central venous catheter， prior use of carbapenem antibiotics， higher Pitt bacteremia score， and an absolute neutrophil count （ANC） < 0.5 × 10?/L were identified as independent risk factors for CRE BSI （P < 0.05）. Internal validation of the model yielded a C-index of 0.812 （95% CI： 0.787 - 0.837）. The calibration curve closely approximated the ideal line. The area under the receiver operating characteristic （ROC） curve was 0.817 （95% CI： 0.788 - 0.846）. Decision curve analysis indicated a positive net benefit of the model across a threshold probability range of 23% to 100%. Conclusions Malignancy， indwelling central venous catheter， prior carbapenem use， higher Pitt bacteremia score， and ANC < 0.5 × 10?/L are independent risk factors for a CRE etiology in patients with Enterobacteriaceae BSI. The DynNom dynamic nomogram developed based on these factors demonstrates good predictive value for discriminating between CRE and non-CRE pathogens in this patient population.

Key words: carbapenem-resistant Enterobacteriaceae, bloodstream infection, risk factors, DynNom dynamic scores

中图分类号:

R446.5

朱俊梅,朱音婷,周丽婷,毕茹茹. 基于DynNom动态评分构建碳青霉烯类耐药肠杆菌血流感染预测模型及验证[J]. 实用医学杂志, 2026, 42(6): 1063-1069.

Junmei ZHU,Yinting ZHU,Liting ZHOU,Ruru BI. Development and validation of a predictive model for carbapenem-resistant Enterobacteriaceae bloodstream infections based on DynNom dynamic scoring[J]. The Journal of Practical Medicine, 2026, 42(6): 1063-1069.

图/表 7

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参考文献 27

[1]	ARMIN S， FALLAH F， KARIMI A， et al. Antibiotic susceptibility patterns for carbapenem-resistant Enterobacteriaceae［J］. Int J Microbiol， 2023， 2023： 8920977. doi：10.1155/2023/8920977 . doi: 10.1155/2023/8920977
[2]	COE A， WOODMAN R J， BAIRD R， et al. Bloodstream infection rates in Aboriginal and non-Aboriginal people in Central Australia， 2014-2018［J］. Med J Aust， 2023， 218（9）： 415-417. doi：10.5694/mja2.51897 . doi: 10.5694/mja2.51897
[3]	CHEN J， MA H， HUANG X， et al. Risk factors and mortality of carbapenem-resistant Klebsiella pneumoniae bloodstream infection in a tertiary-care hospital in China： An eight-year retrospective study［J］. Antimicrob Resist Infect Control， 2022， 11（1）： 161. doi：10.1186/s13756-022-01204-w . doi: 10.1186/s13756-022-01204-w
[4]	ZHENG G， CAI J， DENG H， et al. Development of a risk prediction model for subsequent infection after colonization with carbapenem-resistant Enterobacterales： A retrospective cohort study［J］. Antimicrob Resist Infect Control， 2024， 13（1）： 46. doi：10.1186/s13756-024-01394-5 . doi: 10.1186/s13756-024-01394-5
[5]	GARAZZINO S， BALLETTO E， LICCIARDI F， et al. Validation of the giannella risk score for the prediction of infection by carbapenemase-producing Enterobacteriaceae in the pediatric population［J］. Pediatr Infect Dis J， 2022， 41（2）： 112-116. doi：10.1097/INF.0000000000003322 . doi: 10.1097/INF.0000000000003322
[6]	袁欢欢，邱瑞霞，李元叶，等. 碳青霉烯类耐药肠杆菌血流感染预后不良危险因素及风险预测模型构建［J］. 中华医院感染学杂志， 2025， 35（23）： 3596-3601. doi：10.11816/cn.ni.2025-258115 . doi: 10.11816/cn.ni.2025-258115
[7]	KHEIR G BOU， KHALDI A， KARAM A， et al. A dynamic online nomogram predicting severe vitamin D deficiency at ICU admission［J］. Clin Nutr， 2021， 40（10）： 5383-5390. doi：10.1016/j.clnu.2021.08.024 . doi: 10.1016/j.clnu.2021.08.024
[8]	中华人民共和国卫生部. 医院感染诊断标准（试行）［J］. 中华医学杂志， 2001， 81（5）： 314-320. doi：10.3760/j：issn：0376-2491.2001.05.027 . doi: 10.3760/j：issn：0376-2491.2001.05.027
[9]	中国碳青霉烯耐药肠杆菌科细菌感染诊治与防控专家共识编写组，中国医药教育协会感染疾病专业委员会，中华医学会细菌感染与耐药防控专业委员会. 中国碳青霉烯耐药肠杆菌科细菌感染诊治与防控专家共识［J］. 中华医学杂志， 2021， 101（36）： 2850-2860. doi：10.3760/cma.j.cn112137-20210219-00438 . doi: 10.3760/cma.j.cn112137-20210219-00438
[10]	仝瀚文，邵斌霞，刘芸，等. 皮特菌血症评分对泛耐药肺炎克雷伯菌血流感染患者预后的评估价值［J］. 中华急诊医学杂志， 2023， 32（1）： 89-94. doi：10.3760/cma.j.issn.1671-0282. 2023.01.015 . doi: 10.3760/cma.j.issn.1671-0282. 2023.01.015
[11]	中国抗癌协会肿瘤临床化疗专业委员会，中国抗癌协会肿瘤支持治疗专业委员会. 肿瘤化疗导致的中性粒细胞减少诊治专家共识（2019年版）［J/OL］. 中国医学前沿杂志（电子版）， 2019， 11（12）： 86-92. doi：10.12037/YXQY.2019.12-11 . doi: 10.12037/YXQY.2019.12-11
[12]	ZHU Y， XIAO T， WANG Y， et al. Socioeconomic burden of bloodstream infections caused by carbapenem-resistant Enterobacteriaceae［J］. Infect Drug Resist， 2021， 14： 5385-5393. doi：10.2147/IDR.S341664 . doi: 10.2147/IDR.S341664
[13]	刘洋，陆燕飞，张晓慧，等. 耐碳青霉烯类肠杆菌目细菌血流感染病原学及预后危险因素［J］. 中华医院感染学杂志， 2022， 32（14）： 2081-2084. doi：10.11816/cn.ni.2022-220314 . doi: 10.11816/cn.ni.2022-220314
[14]	员静，单斌，孟雪斐，等. 2018—2020年多中心耐碳青霉烯类肠杆菌目细菌的流行病学特征及耐药性分析［J］. 中国抗生素杂志， 2021， 46（11）： 1038-1043. doi：10.13461/j.cnki.cja. 007250 . doi: 10.13461/j.cnki.cja. 007250
[15]	袁余，周丹，廖全凤，等. 某院临床样本中耐碳青霉烯肠杆菌目菌株的流行病学分析［J］. 四川大学学报（医学版）， 2023， 54（3）： 602-607. doi：10.12182/20230560203 . doi: 10.12182/20230560203
[16]	GUAN J， REN Y， DANG X， et al. Predictive model for carbapenem-resistant Klebsiella pneumoniae bloodstream infection based on a nomogram： A retrospective study［J］. BMC Res Notes， 2025， 18（1）： 265. doi：10.1186/s13104-025-07325-w . doi: 10.1186/s13104-025-07325-w
[17]	SEO S M， JEONG I S. External validation of carbapenem-resistant Enterobacteriaceae acquisition risk prediction model in a medium sized hospital［J］. J Korean Acad Nurs， 2020， 50（4）： 621-630. doi：10.4040/jkan.20137 . doi: 10.4040/jkan.20137
[18]	TIMBROOK T T， FOWLER M J. Predicting extended-spectrum beta-lactamase and carbapenem resistance in Enterobacteriaceae bacteremia： A diagnostic model systematic review and meta-analysis［J］. Antibiotics， 2023， 12（9）： 1452. doi：10.3390/antibiotics12091452 . doi: 10.3390/antibiotics12091452
[19]	RUVINSKY S， VOTO C， ROEL M， et al. Carbapenem-resistant Enterobacteriaceae bloodstream infections： A case-control study from a pediatric referral hospital in Argentina［J］. Front Public Health， 2022， 10： 983174. doi：10.3389/fpubh.2022.983174 . doi: 10.3389/fpubh.2022.983174
[20]	LAFUENTE CABRERO E， TERRADAS ROBLEDO R， CIVIT CUÑADO A， et al. Risk factors of catheter- associated bloodstream infection： Systematic review and meta-analysis［J］. PLoS One， 2023， 18（3）： e0282290. doi：10.1371/journal.pone. 0282290 . doi: 10.1371/journal.pone. 0282290
[21]	TURE Z， BLOT S， ALP E. Central line-associated bloodstream infection prevention： “scrub the hub” or antiseptic barrier caps？［J］. Intensive Crit Care Nurs， 2023， 77： 103442. doi：10.1016/j.iccn.2023.103442 . doi: 10.1016/j.iccn.2023.103442
[22]	吴忻晶，屈芬芬，李婷，等. 耐碳青霉烯类肺炎克雷伯菌血流感染危险因素分析及列线图预测模型构建［J］. 传染病信息， 2022， 35（5）： 457-462. doi：10.3969/j.issn.1007-8134. 2022. 05.014 . doi: 10.3969/j.issn.1007-8134. 2022. 05.014
[23]	吴苗苗，杨丹红，潘红英，等. 碳青霉烯耐药肠杆菌科细菌定植转血流感染危险因素分析［J］. 浙江医学， 2022， 44（12）： 1300-1303. doi：10.12056/j.issn.1006-2785. 2022. 44.12. 2022-640 . doi: 10.12056/j.issn.1006-2785. 2022. 44.12. 2022-640
[24]	王雨豪，邵蔚，圣玉良，等. 碳青霉烯类耐药肠杆菌科细菌血流感染危险因素及其列线图模型的建立［J］. 中华医院感染学杂志， 2023， 33（15）： 2251-2255. doi：10.11816/cn.ni.2023-221017 . doi: 10.11816/cn.ni.2023-221017
[25]	ZHANG L， ZHEN S， SHEN Y， et al. Bloodstream infections due to Carbapenem-Resistant Enterobacteriaceae in hematological patients： Assessment of risk factors for mortality and treatment options［J］. Ann Clin Microbiol Antimicrob， 2023， 22（1）： 41. doi：10.1186/s12941-023-00586-y . doi: 10.1186/s12941-023-00586-y
[26]	LIU J， ZHANG H， FENG D， et al. Development of a risk prediction model of subsequent bloodstream infection after carbapenem-esistant Enterobacteriaceae isolated from perianal swabs in hematological patients［J］. Infect Drug Resist， 2023， 16： 1297-1312. doi：10.2147/IDR.S400939 . doi: 10.2147/IDR.S400939
[27]	李赟，李琳，林漓，等. 血液病患者血流感染耐碳青霉烯肠杆菌的危险因素分析［J］. 临床内科杂志， 2023， 40（9）： 609-612. doi：10.3969/j.issn.1001-9057.2023.09.009 . doi: 10.3969/j.issn.1001-9057.2023.09.009

项目	CRE组（n = 173）	CSE组（n = 102）	χ²/t值	P值
性别			2.613	0.106
男	112	56
女	61	46
年龄			4.121	0.127
< 40岁	38	17
≥ 40且<60岁	50	22
≥ 60岁	85	63
BMI（x ± s）/（kg/m²）	22.27 ± 1.73	21.92 ± 1.69	1.634	0.103
吸烟	78	41	0.625	0.429
高血压	57	31	0.193	0.661
糖尿病	19	10	0.095	0.759
冠心病	16	8	0.159	0.690
慢性阻塞性肺疾病	34	18	0.168	0.682
恶性肿瘤	75	21	14.634	< 0.001
机械通气	95	47	2.006	0.157
留置中心静脉导管	121	50	11.945	0.001
留置导尿管	42	23	0.106	0.745
使用抗菌药物
β-内酰胺酶抑制剂	121	65	1.133	0.287
碳青霉烯类	81	25	13.484	< 0.001
喹诺酮类	29	14	0.449	0.503
氨基糖苷类	18	8	0.492	0.483
替加环素	17	6	1.302	0.254
APACHE Ⅱ评分（x ± s）/分	18.14 ± 9.21	16.67 ± 7.04	1.390	0.166
Pitt菌血症评分（x ± s）/分	5.02 ± 2.57	2.76 ± 1.77	7.849	< 0.001
ANC			9.175	0.002
< 0.5 × 10⁹·L ^-¹	45	11
≥ 0.5 × 10⁹·L ^-¹	128	91

变量	回归系数	标准误	Wald值	P值	OR值	95%CI
恶性肿瘤	0.881	0.342	6.623	0.010	2.413	1.234 ~ 4.720
留置中心静脉导管	0.731	0.308	5.619	0.018	2.077	1.135 ~ 3.802
使用碳青霉烯类抗菌药物	1.139	0.337	11.416	0.001	3.124	1.613 ~ 6.049
Pitt菌血症评分	0.526	0.086	37.576	< 0.001	1.692	1.430 ~ 2.002
ANC	1.466	0.423	12.027	0.001	4.331	1.891 ~ 9.915