一个结合TRAIL,IP-10和CRP的免疫蛋白评分,用于预测严重的COVID-19疾病
Niv Samuel Mastboim1, Alon Angel1, Oded Shaham1
1MeMed, Tirat Carmel, Israel.
Cytokine
|June 16, 2023
概括
使用TRAIL,IP-10和CRP的新COVID-19预测得分准确地识别了患有严重结果风险的患者. 这种工具有助于及时做出治疗决策和资源分配,以便更好地管理患者.
科学领域:
- 生物医学研究的研究.
- 传染病诊断 传染病诊断 传染病诊断
- 临床预测建模临床预测建模
背景情况:
- 由于缺乏预测工具,COVID-19的治疗通常是不理想的.
- 准确早期识别患有严重结局风险的患者对于有效管理至关重要.
研究的目的:
- 为严重的COVID-19结果开发和验证一个预测算法.
- 将宿主炎症标志物整合到一个单一的,可操作的得分.
主要方法:
- 使用TRAIL,IP-10和CRP的主机级别来导出一个预测算法.
- 该算法在394名COVID-19患者身上进行了测试,其中29%的患者经历了严重的结果.
- 使用接收器操作特征曲线 (AUC) 下的面积来评估性能.
主要成果:
- 衍生得分显示高AUC为0.86,超过单独IL-6和CRP.
- 较高的分数与严重的COVID-19结果的可能性增加有显著的相关性.
- 该得分有效地区分了病情恶化的患者和改善的患者,并预测了14天的生存期.
结论:
- 新型得分作为严重COVID-19结果的早期指标.
- 这种预测工具可以指导护理的及时升级或降级.
- 该得分支持针对COVID-19患者管理的优化资源配置.
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Natriuretic Peptides (BNP)
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