Logistic回归联合ROC曲线模型预测新型冠状病毒肺炎患者发生危重症的风险

摘要：

目的 构建新型冠状病毒肺炎(COVID-19)病例危重症发生的预测模型,为临床早期快速识别进展为危重症患者提供一种新思路.方法 回顾性比较武汉市第三医院2020年1月17日～2020年2月25日诊断为COVID-19的152例普通型患者和323例重型/危重型患者的一般资料,入院首次的发热情况、血常规、肝肾功能、凝血功能、C反应蛋白(CRP)以及核酸检测结果等的差异,将差异具有统计学意义的指标纳入多因素Logistic回归分析,得到影响COVID-19患者发生危重症的独立相关因素,并构建COVID-19临床确诊病例危重症预测模型,作受试者工作特征(ROC)曲线评价该模型预测的准确性.结果 年龄、是否发热、中性粒细胞比值、淋巴细胞比值、血肌酐及联合诊断的灵敏度分别为0.664、0.671、0.607、0.669、0.302、0.710;特异度分别为0.669、0.585、0.795、0.685、0.895、0.802;曲线下面积(AUC)分别为0.725、0.628、0.721、0.681、0.590、0.795;联合诊断时AUC均较单独诊断时高(P＜0.05).结论 由年龄、是否发热、中性粒细胞比值、淋巴细胞比值、血肌酐构建的Logistic回归和ROC曲线模型可以对COVID-19患者危重症的发生起到较好的预测作用,值得临床推广应用.

关键词：新型冠状病毒肺炎、危重症、Logistic回归、ROC曲线、曲线下面积、预测作用

所属期刊栏目：51

分类号：R563(呼吸系及胸部疾病)

资助基金：国家中医药管理局项目:中西医结合治疗新型冠状病毒肺炎重型/危重型患者临床疗效观察2020ZYLCYJ03-10

在线出版日期：2020-12-03（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：5287-5292