该回顾性病例对照研究收集了2020年1月26日至2月16日在新加坡指定的国家疾病爆发筛查中心和三级医院接受SARS-CoV-2检测的患者（年龄7至98岁），均使用PCR检测痰液，鼻拭子或咽拭子确诊为COVID-19感染。综合考虑人口统计学，临床，实验室和感染暴露风险变量进行了分析，开发了一种估计COVID-19感染风险的算法。回归模型拟合采用逐步回归方式，使用Akaike的信息标准来构建。研究共包括788名受试者，其中54名（6.9％）为SARS-CoV-2阳性，而734名（93.1％）为SARS-CoV-2阴性。中位年龄为34岁，其中女性为407位（51.7％）。结果显示，模型1、2和3结合临床，在受试者工作特性曲线（AUC）下的面积分别为0.91、0.88和0.88时表现良好。相比之下，模型4的AUC为0.65。快速可确定的临床和实验室数据可识别出COVID-19的高危人群，并能够对PCR检测和疾病控制工作进行优先排序。基本的实验室测试结果对于预测模型至关重要。
