重磅丨钟南山院士团队公布新算法,或可预测新冠肺炎患者预后!

2020
05/15

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张一帆 / 健康界
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COVID-19的疾病进展或可预测!

2020年新型冠状病毒疫情(COVID-19)在全球暴发,截至5月14日,世界卫生组织报告全球确诊人数共4,367,552例,累计死亡人数为296,174。病毒无国界,重大传染性疾病是全人类共同面对的挑战,全球专家一直在共同探索与患者疾病发展相关的流行病学特征。只有了解疾病进展的影响因素,才能在优化医疗资源的同时,为患者提供合适的护理。近日,JAMA杂志发表的最新研究“Development and Validation of a Clinical Risk Score to Predict the Occurrence of Critical Illness in Hospitalized Patients With COVID-19”,旨在对来自全国的COVID-19患者队列构建疾病风险预测评分,以此帮助预测患者发生重症疾病的风险。本文通讯作者为广州呼研院钟南山院士与何建行教授,第一作者为梁文华副教授。

一、队列研究患者特征

研究收集了2019年11月21日~2020年1月31日期间,来自31省的575家医院的1590名患者的数据。入院时,24名(1.5%)为重症患者,1566名(98.5%)为轻症患者。最终结局为确诊为重症的患者131(8.2%)名,总死亡率为3.2%,其中1334名患者(83.9%)有武汉接触史。

参与队列研究患者的临床特征

研究表明,患者最常见的症状为发烧1351 例(88.0%)、干咳1052例(70.2%)、疲劳584例(42.8%)、排痰性咳嗽513例(36.0%)和呼吸急促331例(23.7%),1130例患者(71.1%)的胸部CT表现异常。

 

患者的实验室检测结果

二、研究的预测变量

研究通过LASSO回归筛选出72个因素,发现有19个变量是重症疾病的重要预测指标。通过逻辑回归模型对19个变量进行再分析后,得出10个变量为重症疾病的独立统计学显着预测因子。这10个变量分别为胸部X光(CXR)异常、年龄、咯血、气促、意识障碍、基础疾病数量、既往癌症史、中性粒细胞与淋巴细胞比值、乳酸脱氢酶和直接胆红素。

预测1590例患者危重病发展的多变量Logistic回归模型

三、预测重症发展的在线预测模型的使用及验证

该研究基于COVID-19的风险评分,开发了一种COVID-GRAM的在线预测模型,可通过以下公式来计算重症概率和置信区间:

概率= exp(∑β×X)/ [1+ exp(∑β×X)]

下限95%CI = exp [[∑ Xn×βn− ∑ z×SE(β)] / {1 + exp [∑ Xn×βn-∑ z×SE(β)]}

上限95%CI = exp [∑ Xn×βn+ ∑ z ×SE(β)] / {1 + exp [∑ Xn×βn+ ∑ z×SE(β)]}

临床医生只需在COVID-GRAM预测模型中输入10个风险评分的值,便可自动计算住院的COVID-19患者发展为重症的可能性(95%CI)。通过对其准确度的验证发现,基于队列研究数据的平均AUC为0.88(95%CI,0.85-0.91),湖北地区患者为0.87(95%CI,0.83-0.91),湖北以外地区的患者为0.82(95%CI,0.73-0.90)。结果表明,COVID-GRAM的预测价值高于CURB-6模型,该模型的AUC为0.75(95%CI,0.70-0.80),说明COVID-GRAM可正确预测重症疾病的发展。

 预测COVID-19患者危重病发展的在线预测模型

思考

这项研究构建出基于COVID-19患者临床风险评分的预测危重症发展的在线预测模型,能够为每一位患者提供个体化的预测概率。经过内部验证,模型的准确度高达88%。此外,研究团队还分别在来自武汉、大冶、佛山多家医院共710例患者中做了外部验证,结果准确性在88%-98%之间。该模型应用简便,只需输入所需计算的患者10个变量,便可快速估计其危重症发展风险。如果患者发展为重症疾病的风险值较低,医生可以选择对其进行病情监测,若风险值较高,则应尽快进行积极治疗或送入ICU病房。在COVID-19疫情中,该模型可用于患者就诊时的快速分流处理,大大提高如ICU病房和呼吸机等医疗资源的分配效率,也为临床医生提供了快速诊疗和护理建议,对指导疫情防控起到了积极作用。

本文为健康界原创,任何机构或个人未经授权均不得转载和使用,违者将追究法律责任!
关键词:
新型冠状病毒

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