《开发预测新冠肺炎患者不良临床结果的模型》

  • 来源专题:重大疾病防治
  • 编译者: 蒋君
  • 发布时间:2023-11-17
  • 巴斯克国家大学(UPV/EHU)的数学家和加尔达考-乌桑索洛医院的医务人员利用巴斯克自治社区380081名感染严重急性呼吸系统综合征冠状病毒的患者的基本信息,提出了一套非常容易计算的风险量表,具有很高的预测能力,并且对奥密克戎变体也有作用。这些量表可用于初级保健、急诊科和住院。

    新冠肺炎的许多方面仍然未知,特别是因为感染本身及其每种变体的特征都是可变的。这种疾病预计不会在短期或中期内消失,因此需要不断分析与不良结果相关的相关特征和因素,以便快速适应治疗,并在必要时重组医疗保健系统。



  • 原文来源:https://medicalxpress.com/news/2023-11-poor-clinical-outcome-covid-patients.html
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    • 2022年9月12日,四川大学华西医院的研究人员发表了一项新冠肺炎患者住院期间发生主要不良心血管事件(MACE)的回顾性、多中心、观察性研究。该研究开发并验证了一种列线图作为新冠肺炎患者住院期间发生MACE的早期预测模型。研究人员将2020年1月14日至2020年3月9日期间来自湖北省武汉市和四川省多家医院的新冠肺炎住院患者随机分为训练集(70%的患者)和测试集(30%的患者)。所有基线数据均在入院时或入院后24小时内记录。主要观察结果是住院期间的主要不良心血管事件(MACE),包括非致死性心肌梗死、非致死性卒中和心血管死亡。通过LASSO回归和多因素逻辑回归分析选择危险因素。通过校准曲线和决策曲线分析(DCA)评估列线图。研究共纳入1,206名成年新冠肺炎患者。在训练集中,48名(5.7%)患者最终发展为MACE。列线图中包括与MACE相关的六个因素:年龄、动脉血氧分压与吸入氧浓度之比(PaO2/FiO2)低于300、意识不清、淋巴细胞计数、中性粒细胞计数和血尿素氮。校准曲线和DCA证明了列线图的良好性能。该模型可为一线医疗保健提供者的决策提供信息,用于改善患者预后。
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