3月8日_COVID-19早期预警评分:一种用于识别高度可疑患者的多参数筛选工具
1.时间：2020年3月8日
2.机构或团队：浙江大学第一附属医院
3.事件概要：
浙江大学第一附属医院多个科室的科研人员在medRxiv预印本平台发表题为“COVID-19 early warning score: a multi-parameter screening tool to identify highly suspected patients”的文章，旨在开发一种诊断模型，该模型可使用易于获取的变量快速筛查高度可疑的患者。
该研究将SARS-CoV-2核酸检测结果为阳性的1311例患者归为COVID-19组；进行多元逻辑回归分析以构建诊断模型；利用ROC曲线分析来进行模型验证。该研究结果发现，诊断模型包括CT显示的肺炎症状、密切接触史、发烧，中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）、Tmax和性别。将年龄和有参考性的呼吸道症状纳入COVID-19早期预警评分（COVID-19 early warning score，COVID-19 EWS)）。ROC曲线下的面积（AUROC）表明诊断模型（训练数据集0.956 [95％CI 0.935-0.977，P <0.001]；验证数据集0.960 [95％CI 0.919-1.0，P<0.001]）和COVID-19 EWS（训练数据集0.956 [95％CI 0.934-0.978，P<0.001]；验证数据集0.966 [95％CI 0.929-1，P<0.001]）均具有良好的判别能力。此外，研究人员还获得了疾病严重程度预测指标的临界值，例如CT评分、CD8+ T细胞计数、CD4+ T细胞计数等。研究结论：新开发的COVID-19 EWS是对SARS-CoV-2感染患者进行早期和相对准确预警的重要工具。
*注，本文为预印本论文手稿，是未经同行评审的初步报告，其观点仅供科研同行交流，并不是结论性内容，请使用者谨慎使用。
4.附件：
原文链接：https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.03.05.20031906v1
