感染

成年新冠肺炎患者住院及死亡风险预测模型研究(QCOVID)

作者:佚名 来源:MedSci梅斯 日期:2020-10-25
导读

         随着新冠肺炎的全球大流行,可供抗击疫情的医疗资源越发紧张,对高危患者的识别对改善患者预后尤为关键。近日,来自英国的研究人员推导和验证一种风险预测模型,以估计2019年冠状病毒病 (covid-19)成人患者的住院率和死亡率结果。 本次研究为基于人口的队列研究,考察了QResearch数据库数据,包括1205个在英国进行的相关研究,与covid-19测试结果、医院事件统计和死亡登记数据相关联。推

关键字:  新冠肺炎 

        随着新冠肺炎的全球大流行,可供抗击疫情的医疗资源越发紧张,对高危患者的识别对改善患者预后尤为关键。近日,来自英国的研究人员推导和验证一种风险预测模型,以估计2019年冠状病毒病 (covid-19)成人患者的住院率和死亡率结果。

        本次研究为基于人口的队列研究,考察了QResearch数据库数据,包括1205个在英国进行的相关研究,与covid-19测试结果、医院事件统计和死亡登记数据相关联。推导队列数据集中包括608万名19-100岁的成年人,验证队列数据集包括217万名参与者。推导和第一验证队列的研究时间为2020年1月24日至2020年4月30日。 第二个验证队列涵盖2020年5月1日至2020年6月30日期间。研究的主要结果是covid-19的死亡时间,根据死亡证明,定义为因确诊或疑似的covid-19死亡,或在2020年1月24日至4月30日期间因确诊的严重急性呼吸综合征冠状病毒2(SARS-CoV-2)感染而死亡。次要结果是确诊的SARS-Cov-2感染到医院入院的时间。

        在随访期间,推导队列中有4384例死于covid-19,第一个验证队列1722例,第二个验证队621例。模型的风险因素包括人口统计因素,如年龄、种族、汤森贫困得分;生活方式因素,如吸烟、BMI、可卡因和注射吸毒;共患病因素,如器官移植后长期免疫抑制治疗、肿瘤、呼吸系统疾病、孕期心血管疾病等。对于covid-19男性死亡患者,73.1%的死亡病例可用该模型进行预测 ,D统计量为3.37,Harrell's C为0.928。女性队列也得到了相似的结果。在死亡风险最高的5%患者中,97天内死亡预测的灵敏度为75.7%。死亡风险前20%的人群占covid-19所有死亡人数的94%。

        研究人员,针对人群的新冠肺炎死亡及住院风险预测模型,在预测患者预后方面具有极高的准确性,模型研究结果与目前的SARS-C0V-2感染率和现有的社会隔离措施的实施程度相一致,然而,该模型可以针对不同时间段进行重新校准,并且有可能随着大流行的演变而动态更新。

        原始出处:

        Ash K Clift et al.Living risk prediction algorithm (QCOVID) for risk of hospital admission and mortality from coronavirus 19 in adults: national derivation and validation cohort study.BMJ. 20 October,2020.

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