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作者：蒋士藩;张颖杰;陆娟;程进;兰策介;武星;
单位：江南大学附属医院感染管理处;江南大学附属医院信息处;江南大学附属医院检验科;无锡市疾病预防控制中心消媒与血寄地病防制科;
摘要：目的 探讨自回归整合移动平均模型(ARIMA)在重症监护病房(ICU)耐碳青霉烯类肺炎克雷伯菌(CRKP)流行趋势预测中的应用，为医院制定ICU CRKP感染防控策略提供科学依据。方法 收集2021年1月-2024年1月无锡市江南大学附属医院ICU CRKP月度检出菌株数，剔除来自同一患者的重复样本，最终纳入分析的CRKP菌株555株。采用R统计软件进行时间序列差分并构建ARIMA模型，利用自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)图进行模型参数确定。通过赤池信息准则(AIC)和均方根误差(RMSE)筛选最优模型，并采用Box-Ljung检验评估残差序列的稳健性。选取2023年9月-2024年1月的检出数据作为验证集，评估模型预测精度，并预测2024年2月-4月的CRKP动态趋势。结果 2021-2023年医院年度ICU CPKP检出率呈现动态变化(χ~2=66.906,P=0.001),痰液和中段尿为主要来源。最优模型ARIMA(8,1,10)的最小赤池信息准则(AIC)为222.1,RMSE为3.67,Box-Ljung(χ~2=0.104,P=0.746)检验显示残差序列无自相关性。2023年9月-2024年1月的实际CRKP与预测值均表现出先升后降的趋势，模型预测的平均相对误差为9.62%。模型预测2024年2月ICU CRKP检出数可能达到低谷，随后呈上升趋势，4月可能出现感染高峰。结论 ARIMA模型能够有效用于医院ICU CRKP流行趋势的短期预测和动态分析，为医院感染的早期预警和相应防控措施提供理论依据。
关键词：耐碳青霉烯类肺炎克雷伯菌;;自回归整合移动平均模型;;重症监护病房;;预测;;流行趋势
基金资助：江苏省自然科学基金资助项目(BK20230190);; 江苏省医院协会医院管理创新研究课题资助项目(JSYGY-3-2024-603)
