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重症COVID-19预测模型的建立和评价 被引量:1
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作者 余建峰 龙利 +4 位作者 张继波 覃慧群 金晟 刘浩 徐敏 《安徽医学》 2021年第7期748-752,共5页
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... 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(O R=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。 展开更多
关键词 新型冠状病毒性肺炎 重症肺炎 危险因素
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