重症COVID-19预测模型的建立和评价

摘要：

目的 建立重症新型冠状病毒性肺炎(COVID-19)的预测模型,并对模型进行评价.方法 回顾性分析2020年1月1日至3月10日于江汉大学附属湖北省第三人民医院确诊的314例COVID-19患者入院时的基线资料,按住院后是否进展为重症COVID-19分为重症组(76例)和非重症组(238例),将两组患者间差异显著的指标纳入logistic回归分析得出重症COVID-19的独立危险因素,将所有独立危险因素的回归系数代入方程,建立一个新的联合预测因子(L)模型,以预测重症COVID-19的发生风险.结果 logistic回归分析结果显示,年龄增大(OR=1.138,95％CI:1.080～1.199)、身体质量指数增高(OR=2.346,95％CI:1.509～3.646)、白细胞计数降低(OR=0.519,95％CI:0.357～0.754)、血浆白蛋白水平降低(OR=0.692,95％CI:0.588～0.815)、C反应蛋白水平升高(OR=1.029,95％CI:1.007～1.050)、D-二聚体水平升高(OR=1.278,95％CI:1.089～1.499)是患者发生重症COVID-19的独立危险因素.将这6个独立危险因素拟合为一个新变量,即为联合预测因子L,L的受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)为0.985(95％CI:0.974～0.996),截断点为12.90,敏感度为93.4％,特异度为95.0％.结论 联合预测因子在各变量中对于重症COVID-19发生的预测价值最高,这对重症患者的早期识别有一定的临床指导意义.

关键词：新型冠状病毒性肺炎、重症肺炎、危险因素

所属期刊栏目：42

分类号：S435.622;S-03;R711.750.2

在线出版日期：2021-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：748-752