重症监护病房碳青霉烯耐药革兰阴性杆菌防控及预警体系研究

1). 分别分析 NICU、PICU 以及成人 ICU 中，医院获得性 CR-GNB 定植的流行病学特征,识别医院获得性 CR-GNB 定植的驱动因素：通过分析与 CR-GNB 定植相关的临床和微生物学因素，识别影响医院获得性 CR-GNB 定植的主要驱动因素。 2). 在 NICU、PICU 以及成人 ICU 中，分别构建 CR-GNB 相关的预测模型：利用传统的统计学方法、机器学习算法及动态机器学习算法，构建 CR-GNB 医院获得性定植、CR-GNB 定植患者继发感染、以及 CR-GNB 感染患者预后的临床预测模型，并进行验证。 3). 分别分析 CR-GNB 在 NICU、PICU 以及成人 ICU 的传播动力学: 通过建立动力学模型，模拟 CR-GNB 在 ICU 中的传播过程，为防控措施提供理论支持。 4). 运用 WGS 技术结合机器学习算法分析传播途径：利用全基因组测序技术结合机器学习算法，深入了解 CR-GNB 的传播途径，为更精准的感染控制提供数据支持。 5). 探索肠道 CR-GNB 相对丰度对 CR-GNB 在医院中传播的影响：通过分析肠道 CR-GNB 相对丰度与其在医院环境中传播风险之间的联系，本研究旨在揭示肠道微生物组如何影响 CR-GNB 的传播动态。