Machine learning—based prediction of central line—associated bloodstream infection in children with acute leukaemia

Y. Zhang*, Y. Wu, H. Gao, Q. Liu, M. Lv, H. Wu, L. Liu, N. Li
*Dalian Women and Children’s Medical Center (Group), China

Journal of Hospital Infection (2026) 174, 127-134

背景

中心ライン関連血流感染症（CLABSI）は、急性白血病の患児においてよくみられる重篤な合併症であり、病的状態の悪化、入院の長期化、ならびに有害な臨床転帰につながる。CLABSI リスクの高い患者を早期に同定することは、依然として重要な臨床的課題である。

目的

急性白血病患児における CLABSI リスクを早期に予測するための機械学習（ML）モデルを開発・評価すること、ならびに CLABSI と関連する重要な臨床的因子を同定すること。

方法

急性白血病患児 407 例の臨床データを用いて後向き研究を実施した。モデル作成のために臨床的変数を収集し、前処理を行った。6 つの ML アルゴリズムを構築し、CLABSI の予測性能について比較した。モデルの性能は、標準的な分類指標を用いて評価し、特徴量重要度分析を実施して CLABSI と関連する重要な予測因子を明らかにした。

結果

評価したモデルのうち、Tabular Prior-Fitted Network（TabPFN）が最良の予測性能を達成し、正確度は 91.2％であった。特徴量重要度分析から、コルチコステロイドの種類、体温、好中球数、および白血球数が、CLABSI のリスクと関連して最も影響の強い因子であることが示された。これらの結果から、ML モデルによりCLABSI リスクの高い患児を効果的に識別できることが実証された。

結論

ML ベースの予測モデルは、急性白血病患児における CLABSI リスクの早期評価における大きな有望性を示している。本研究で提示したアプローチは、臨床的決定を支援し、適時の予防介入を促進する可能性がある。本モデルの妥当性を検証し、より広い臨床環境における一般化可能性を評価するために、さらなる多施設共同研究が必要である。

サマリー原文（英語）はこちら

監訳者コメント：
急性白血病患児の CLABSI を、発熱時の臨床情報から TabPFN で予測し、AUC 0.977という高い識別能を示した。SHAP 解析により体温、好中球数、白血球数などの寄与も可視化した点は興味深い。しかし、単施設・少数例であり、外部検証が必要である。ステロイドの影響は予測上の関連であり、因果効果と解釈してはならない。

Financial impact of healthcare-associated infections on intensive care units estimated for fifty Brazilian university hospitals affiliated to the unified health system

S.F. Osme*, J.M. Souza, I.T. Osme, A.P.S. Almeida, A. Arantes, C. Mendes-Rodrigues, P.P. Gontijo Filho, R.M. Ribas
*Federal University of Uberlândia, Brazil

Journal of Hospital Infection (2021) 117, 96-102

Practice testing of generic quality indicators for responsible antibiotic use in nine hospitals in the Dutch－Belgian border area

A.A. Monnier*, V. D’Onofrio, I. Willemsen, M.F.Q. Kluytmans-van den Bergh, J.A.J.W. Kluytmans, A. Schuermans, I. Leroux-Roels, I.C. Gyssens, on behalf of the i-4-1 Health Study Group
*Hasselt University, Belgium

Journal of Hospital Infection (2022) 129, 153-161

Salvage strategy for long-term central venous catheter-associated Staphylococcus aureus infections in children: a multi-centre retrospective study in France

C. Devautour*, N. Poey, J. Lagier, E. Launay, A. Cerdac, N. Vergnaud, P. Berneau, P. Parize, A. Ferroni, L. Tzaroukian, Y. Pinhas, D. Pinquier, M. Lorrot, F. Dubos, M. Caseris, A. Ouziel, M. Chalumeau, J.F. Cohen, J. Toubiana
*Necker-Enfants Malades University Hospital, AP-HP, Universite´Paris Cité, France

Journal of Hospital Infection (2024) 150, 125-133

Accuracy of hospital-based surveillance systems for surgical site infection after adult spine surgery: a Bayesian latent class analysis

O. Lasry*, T. Ailon, R. Charest-Morin, N. Dea, M. Dvorak, C. Fisher, A. Gara, B. Kwon, E. Lloyd-Smith, S. Paquette, T. Wong, J. Street
*University of British Columbia, Canada

Journal of Hospital Infection (2021) 117, 117-123

Use of the quantitative antibiogram method for assessing nosocomial transmission of ESBL-producing Enterobacterales in a French hospital

A. Morin-Le Bihan*, K. Le Neindre, L. Dejoies, C. Piau, P-Y. Donnio, G. Ménard
*CHU Rennes, France

Journal of Hospital Infection (2023) 135, 132-138