Журнал клинических испытаний

Журнал клинических испытаний
Открытый доступ

ISSN: 2167-0870

Абстрактный

Факторы риска и прогностическая система оценки тяжелого заболевания у пациентов с COVID-19: ретроспективное когортное исследование

Сен Ян, Ле Ма, Ю-Лан Ван, Цян Тун, Де-Хуа Ю, Шэн-Минг Дай, Ран Цуй

Предыстория: Коронавирусная инфекция 2019 года (COVID-19) представляет большую угрозу для мирового общественного здравоохранения. Целью исследования является всестороннее изучение фактора риска тяжелых событий заболевания (интенсивная терапия, инвазивная вентиляция легких или смерть) у пациентов с COVID-19 и создание прогностической системы оценки. Методы
: Пациенты с лабораторно подтвержденным COVID-19, поступившие в больницу Ухань Лэйшэньшань с 13 февраля по 14 марта 2020 года, были ретроспективно проанализированы. Были извлечены демографические данные, симптомы, лабораторные показатели на исходном уровне, сопутствующие заболевания, методы лечения и клинические результаты. Для изучения факторов риска критических событий были разработаны модели LASSO и многомерной логистической регрессии. Модель риска была создана с помощью номограммы.
Результаты: Было включено 463 пациента с COVID-19, из которых 397 были не в критическом состоянии, а 66 были в критическом состоянии. LASSO выявил четыре фактора риска (гиперчувствительный сердечный тропонин I [cTnI], азот мочевины крови [BUN], гемоглобин и интерлейкин-6 [IL-6]), способствующие критическим событиям. Многофакторная регрессия показала увеличение шансов критических событий в больнице, связанных с гиперчувствительностью cTnI более 0,04 нг/мл (OR, 95% CI: 20,98, 3,51–125,31), BUN более 7,6 ммоль/л (OR, 95% CI: 5,22, 1,52–17,81), снижением гемоглобина (OR, 95% CI: 1,06, 1,04–1,10) и повышением IL-6 (OR, 95% CI: 1,05, 1,02–1,08) при поступлении. Модель риска, построенная на основе выбранных четырех факторов риска, показала высокую калибровку (Hosmer-Lemeshow, p=1,00).
Заключение: повышенный гиперчувствительный cTnI, BUN, IL-6 и сниженный гемоглобин были факторами риска критических событий. Модель риска может помочь врачам в раннем выявлении пациентов с COVID-19, у которых заболевание будет прогрессировать до тяжелой формы.

Отказ от ответственности: Этот тезис был переведен с использованием инструментов искусственного интеллекта и еще не прошел рецензирование или проверку.
Top