院内感染的相关因素分析(Boruta联合SHAP分析2)R

院内感染的相关因素分析(Boruta联合SHAP分析2)R

和鲸社区一键运行代码

院内感染是指住院患者在医疗机构内发生的感染,是医院管理中常见且严重的问题。院内感染不仅会延长患者住院时间,增加医疗费用,还会严重威胁患者生命安全,甚至导致死亡。院内感染的发生除了与环境因素、医疗操作因素等有关之外,还与患者的患者自身因素有密切关系,研究表明,老年、营养不良、免疫功能低下、长期住院、慢性基础疾病、免疫抑制等的患者容易发生院内感染。而手术患者因为接触到更多的危险因素而较其它的患者更容易受到院内感染的侵害。明确手术患者院内感染的危险因素有助于预防和干预院内感染,减少院内感染的危害。

结果

  • 1.指标筛选及其贡献度定量 使用Boruta算法筛选出LOS和AMA作为院内感染相关的指标,LOS的平均SHAP值为0.614,而AMA的平均SHAP值为0.241。

    图1. 筛选与院内感染相关的因素及其SHAP贡献度。

  • 2.LOS与AMA的SHAP值的散点图 结果显示在LOS 8或9天以后,发生院内感染的概率发生较大的增加;而AMA与院内感染之间呈非线性关系,即AMA在40~60之间发生院内感染的可能性较低,而AMA小于或大于60,院内感染的可能性都增加。

    图2 肌肉营养与LOS的SHAP值的散点图。

  • 3.各个营养指标之间相关性的比较及对结局贡献度的比较 BMI与AMA和AFA都具有相关性(P<0.001),而 AMA与AFA之间不具有相关性。AMA与院内感染的AUROC为0.691(95%CI:0.615~0.770),AFA的为0.569(95%CI:0.523~0.689)BMI的为0.516(95%CI:0.457~0.626)。

    图3. AMA、AFA和BMI三种营养指标之间相关性分析和与院内感染之间的相关性分析

结论

本研究通过数据分析发现,营养状况并不是手术患者发生院内感染的独立危险因素,却是患者发生院内感染的贡献因素,并且肌肉营养状态较脂肪营养状况更能反映院内感染的可能性。

本分析显示,手术患者发生院内感染的关键因素之一是住院时间长,住院8~9天以上,发生院内感染的概率大幅增加,已有的研究也直接或者间接的提示这一点。

而患者的肌肉营养状况是院内感染的相关因素,单因素分析、AUROC值和Boruta算法都表明这一点,但是因为两者之间的关系并非线性,这可能也是导致多因素逻辑回归计算的AMA的OR值没有统计学显著性的原因。研究显示,肌肉不仅仅是一个运动器官,还具有调节肌体免疫的功能,改善肌肉营养状况可以减少院内感染的可能性。

分析心得

分析的模式类似发现临床结局的独立危险因素,传统的方法是多因素回归计算OR值,AUROC等,在此基础上结合Boruta和SHAP获得更丰富的结果。

  • Boruta是一种很便利的变量筛选的方法,可以帮助快速地将注意力几种到关键的变量上;
  • SHAP值的大小则直接和结局变量相关,可以考察预测变量对于结局变量的贡献度,这次分析中的散点图也帮助鉴定出了变量之间的非线性关系。
相关推荐
Swift社区26 分钟前
在 Swift 中实现字符串分割问题:以字典中的单词构造句子
开发语言·ios·swift
没头脑的ht27 分钟前
Swift内存访问冲突
开发语言·ios·swift
没头脑的ht30 分钟前
Swift闭包的本质
开发语言·ios·swift
wjs202433 分钟前
Swift 数组
开发语言
xiaoyalian1 小时前
R语言绘图过程中遇到图例的图块中出现字符“a“的解决方法
笔记·r语言·数据可视化
stm 学习ing2 小时前
FPGA 第十讲 避免latch的产生
c语言·开发语言·单片机·嵌入式硬件·fpga开发·fpga
湫ccc2 小时前
《Python基础》之字符串格式化输出
开发语言·python
mqiqe3 小时前
Python MySQL通过Binlog 获取变更记录 恢复数据
开发语言·python·mysql
AttackingLin3 小时前
2024强网杯--babyheap house of apple2解法
linux·开发语言·python