北京市新型冠状病毒肺炎患者核酸复阳危险因素分析

摘要：

目的:分析影响北京市新型冠状病毒肺炎（COVID-19）患者核酸复阳的危险因素，并初步建立预测模型。方法:收集2021年10月21日至2021年12月5日在首都医科大学附属北京地坛医院住院的45例COVID-19患者临床数据，根据出院后14 d新型冠状病毒（SARS-CoV-2）核酸复查是否阳性分为复阳组（
n=9）和持续阴性组（
n=36），将两组患者临床指标进行单因素分析，筛选出影响COVID-19患者复阳的可能危险因素；进一步进行logistic回归分析并构建预测模型，绘制受试者工作特征（ROC）曲线评价预测价值。
结果:两组间病程、阴转时间（SARS-CoV-2核酸ORF或N单基因首次阴性日期至出院日期的间隔天数）、IgM、CRP、SAA、LYMP%、WBC、N-Ct（鼻咽拭子核酸RT-PCR的Ct值）、联合治疗方式、肺部病变时间（胸部CT提示病毒性肺炎的日期与提示病变吸收日期的间隔天数）等指标差异有统计学意义（
P<0.05）。logistic回归分析显示病程（
OR = 0.801，95%
CI：0.660~0.973）、联合治疗方式（
OR = 0.346，95%
CI：0.124~0.965）、肺部病变时间（
OR =0.787，95%
CI：0.641~0.965）为COVID-19患者复阳的独立预测因素。创建预测模型：logit（P）= 7.053-0.222×病程-1.361×联合治疗-0.240×肺部病变好转时间。预测模型的ROC曲线下面积为0.872，95%
CI [0.759，0.985]。此ROC曲线的约登指数为0.584，灵敏度为0.788，特异度为0.806。
结论:病程、联合治疗方式、肺部病变时间为预测COVID-19患者复阳的独立因素，所建立的预测模型对COVID-19患者复阳具有较好的预测价值。

关键词：新型冠状病毒、复阳、危险因素、预测模型、受试者工作特征曲线

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在线出版日期：2023-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：309-314