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新型冠状病毒肺炎(COVID-19)临床影像学特征
被引量：
259
1
作者
管汉雄
熊颖
+7 位作者
申楠茜
樊艳青
邵剑波
李宏军
李小明
胡道予
朱文珍
金征宇
《放射学实践》
北大核心
2020年第2期125-130,共6页
中国武汉市不明原因肺炎是由一种新型冠状病毒(SARS-CoV-2)感染引起的,传染性强,人群普遍易感。临床症状以发热、干咳、乏力为主,严重者并发急性呼吸窘迫综合征。COVID-19的高分辨CT演变特点:①病灶呈多发性、双侧性分布,以胸膜下及两...
中国武汉市不明原因肺炎是由一种新型冠状病毒(SARS-CoV-2)感染引起的,传染性强,人群普遍易感。临床症状以发热、干咳、乏力为主,严重者并发急性呼吸窘迫综合征。COVID-19的高分辨CT演变特点:①病灶呈多发性、双侧性分布,以胸膜下及两下肺沿支气管血管束分布多见。②早期以胸膜下斑片状、结节状、团状、节段或亚段性磨玻璃影(GGO)多见,常见血管充血增粗穿行,也可表现为GGO合并实变及纤维化;进展期病灶增多范围扩大,发展为双肺多叶受累的GGO与实变影,小叶间隔增厚及纤维化,也可呈"铺路石征",常见支气管充气征及血管穿行;重症期双肺弥漫性病变,呈"白肺",常见支气管充气征及血管穿行;吸收缓解期可见病灶范围缩小,伴较多纤维化病灶。CT演变特征可为早期诊断与鉴别、病情严重程度评估、及时防控、诊疗决策及治疗评估提供重要依据。
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关键词
严重急性呼吸综合征冠状病毒2
新型冠状病毒疾病
CT表现
CT演变
体层摄影术
X线计算机
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职称材料
临床资料联合CT建模预测COVID-19普通型肺炎向重型转化
2
作者
薛阳
陈露
+4 位作者
赵林
刘江勇
沈桂萍
黄文才
熊飞
《放射学实践》
北大核心
2020年第10期1226-1230,共5页
目的:探讨新型冠状病毒肺炎(COVID-19)由普通型向重症型转化相关危险因素并建立有效预测模型,提高对新型冠状病毒肺炎认识和诊治水平。方法:分析153例COVID-19患者入院临床及CT资料,依据第7版新型NCP诊疗方案将其分为普通型组及重症型组...
目的:探讨新型冠状病毒肺炎(COVID-19)由普通型向重症型转化相关危险因素并建立有效预测模型,提高对新型冠状病毒肺炎认识和诊治水平。方法:分析153例COVID-19患者入院临床及CT资料,依据第7版新型NCP诊疗方案将其分为普通型组及重症型组,普通型肺炎组101例;普通型肺炎转重型组52例。通过CT表现、临床症状、基础病、血常规、肝功及凝血功能行综合分析,运用logistic回归建模并绘制ROC曲线。结果:临床资料中男性、高龄、呼吸困难、纳差、高血压、糖尿病、心血管疾病、淋巴细胞、C反应蛋白、白细胞及中性粒细胞计数、白蛋白及纤维蛋白原计数两组间比较有统计学意义(P<0.05);CT表现肺叶受累数量、病灶形态、邻近胸膜情况两组间比较有统计学意义(P<0.05)。临床资料建立预测模型灵敏度82.56%,特异度75.00%,曲线下面积0.881;CT表现建立预测模型灵敏度68.18%,特异度47.62%,曲线下面积0.666;结合临床资料及CT表现综合建立预测模型灵敏度85.98%,特异度80.43%,曲线下面积0.922。结论:CT结合临床特征、实验室检查在早期预测COVID-19临床分型转变中具有重要意义,可对疾病严重程度行早期评估。
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关键词
肺炎病毒感染
新型冠状病毒
体层摄影术
X线计算机
LOGISTIC模型
预测
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职称材料
题名
新型冠状病毒肺炎(COVID-19)临床影像学特征
被引量：
259
1
作者
管汉雄
熊颖
申楠茜
樊艳青
邵剑波
李宏军
李小明
胡道予
朱文珍
金征宇
机构
华中科技大学同济医学院附属同济
医院
放射科
武汉市金银潭医院放射科
华中科技大学同济医学院附属
武汉
儿童
医院
放射科
首都医科大学附属北京佑安
医院
放射科
中国医学科学院北京协和
医院
放射科
出处
《放射学实践》
北大核心
2020年第2期125-130,共6页
文摘
中国武汉市不明原因肺炎是由一种新型冠状病毒(SARS-CoV-2)感染引起的,传染性强,人群普遍易感。临床症状以发热、干咳、乏力为主,严重者并发急性呼吸窘迫综合征。COVID-19的高分辨CT演变特点:①病灶呈多发性、双侧性分布,以胸膜下及两下肺沿支气管血管束分布多见。②早期以胸膜下斑片状、结节状、团状、节段或亚段性磨玻璃影(GGO)多见,常见血管充血增粗穿行,也可表现为GGO合并实变及纤维化;进展期病灶增多范围扩大,发展为双肺多叶受累的GGO与实变影,小叶间隔增厚及纤维化,也可呈"铺路石征",常见支气管充气征及血管穿行;重症期双肺弥漫性病变,呈"白肺",常见支气管充气征及血管穿行;吸收缓解期可见病灶范围缩小,伴较多纤维化病灶。CT演变特征可为早期诊断与鉴别、病情严重程度评估、及时防控、诊疗决策及治疗评估提供重要依据。
关键词
严重急性呼吸综合征冠状病毒2
新型冠状病毒疾病
CT表现
CT演变
体层摄影术
X线计算机
Keywords
Severe acute respiratory syndrome corona virus 2(SARS-CoV-2)
Corona virus disease 19(COVID-19)
CT findings
CT evolution
Tomography,X-ray computed
分类号
R563.1 [医药卫生—呼吸系统]
R816.41 [医药卫生—放射医学]
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职称材料
题名
临床资料联合CT建模预测COVID-19普通型肺炎向重型转化
2
作者
薛阳
陈露
赵林
刘江勇
沈桂萍
黄文才
熊飞
机构
中国人民解放军中部战区总
医院
放射科
武汉市金银潭医院放射科
出处
《放射学实践》
北大核心
2020年第10期1226-1230,共5页
文摘
目的:探讨新型冠状病毒肺炎(COVID-19)由普通型向重症型转化相关危险因素并建立有效预测模型,提高对新型冠状病毒肺炎认识和诊治水平。方法:分析153例COVID-19患者入院临床及CT资料,依据第7版新型NCP诊疗方案将其分为普通型组及重症型组,普通型肺炎组101例;普通型肺炎转重型组52例。通过CT表现、临床症状、基础病、血常规、肝功及凝血功能行综合分析,运用logistic回归建模并绘制ROC曲线。结果:临床资料中男性、高龄、呼吸困难、纳差、高血压、糖尿病、心血管疾病、淋巴细胞、C反应蛋白、白细胞及中性粒细胞计数、白蛋白及纤维蛋白原计数两组间比较有统计学意义(P<0.05);CT表现肺叶受累数量、病灶形态、邻近胸膜情况两组间比较有统计学意义(P<0.05)。临床资料建立预测模型灵敏度82.56%,特异度75.00%,曲线下面积0.881;CT表现建立预测模型灵敏度68.18%,特异度47.62%,曲线下面积0.666;结合临床资料及CT表现综合建立预测模型灵敏度85.98%,特异度80.43%,曲线下面积0.922。结论:CT结合临床特征、实验室检查在早期预测COVID-19临床分型转变中具有重要意义,可对疾病严重程度行早期评估。
关键词
肺炎病毒感染
新型冠状病毒
体层摄影术
X线计算机
LOGISTIC模型
预测
Keywords
Pneumovirus infections
Novel coronavirus
Tomography
X-ray computed
Logistic models
Forecasting
分类号
R-05 [医药卫生]
R181.12 [医药卫生—流行病学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
新型冠状病毒肺炎(COVID-19)临床影像学特征
管汉雄
熊颖
申楠茜
樊艳青
邵剑波
李宏军
李小明
胡道予
朱文珍
金征宇
《放射学实践》
北大核心
2020
259
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
临床资料联合CT建模预测COVID-19普通型肺炎向重型转化
薛阳
陈露
赵林
刘江勇
沈桂萍
黄文才
熊飞
《放射学实践》
北大核心
2020
0
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