根据临床和实验室风险因素,早期识别严重的COVID-19病例以及基于临床和实验室风险因素的ICU护理需求

科学领域:

• 关键护理医学 关键护理医学
• 传染性疾病 传染性疾病
• 流行病学 流行病学

背景情况:

• 冠状病毒疾病2019 (COVID-19) 的重症监护室 (ICU) 治疗在疫情期间变得具有挑战性.
• 有效的患者分组需要早期识别严重病例,以优化有限的资源.

研究的目的:

• 根据客观风险因素制定基于证据的策略,对基于客观风险因素的COVID-19患者进行分组.
• 确保在流行病期间有效地分配重症监护资源.

主要方法:

• 500名住院COVID-19患者的回顾性观察研究.
• 评估临床,实验室和放射学参数,包括实时聚合酶链反应 (RT-PCR).
• 开发一个多变量后勤回归模型,以确定ICU入院的预测因素.

主要成果:

• 伴随性疾病 (肺部疾病,心血管疾病,糖尿病),病,腹,呼吸率升高和阳性RT-PCR与ICU入院有关.
• 综合并发症,慢性肺病,糖尿病,阳性RT-PCR,男性性别和年龄较大的一种多变量模型显示出高预测准确度 (AUC 0.943).
• 胸部CT检测结果 (CO-RADS得分) 显示了典型的COVID-19肺炎严重程度.

结论:

• 开发的风险分层模型可以有效地选严重的COVID-19病例,以便及时进入ICU.
• 这种基于证据的方法有助于在流行病等卫生危机期间明智地使用ICU资源.