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| 目的基于基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱仪（MALDI-TOFMS）鉴定数据，用随机森林算法建立碳青霉烯耐药肺炎克雷伯菌（CR-KP）的快速分类检测模型。方法回顾性收集2022年6月至2023年12月浙江省荣军医院检测到的非重复肺炎克雷伯菌240株，同时收集了经MALDI-TOFMS鉴定且成功率90%以上的质谱峰图。根据药敏检测结果分为CR-KP 80株、碳青霉烯敏感肺炎克雷伯菌（CS-KP）160株。用K-means对质谱数据进行聚类并确定“质心”分类峰作为特征，构建随机森林分类模型，数据的70%作为训练集，30%作为测试集。分别用测试集分数、十倍交叉验证和ROC曲线评估模型的检测效能。结果构建的随机森林分类模型在测试集上的分数为0.94，十倍交叉验证分数为0.84，AUC为0.986（95%CI：0.950~1.000），特异度为0.980（95%CI：0.938~1.000），灵敏度为0.905（95%CI：0.814~0.995）。CR-KP和CS-KP质谱峰图的最大差异特征峰为4519m/z。结论基于MALDI-TOFMS构建随机森林分类模型对识别CR-KP有较高的效能，可以为临床早期干预及抗生素的合理使用提供依据。 |
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