BMJ：新冠肺炎诊治相关因素模型研究
2020-04-08 MedSci原创 MedSci原创
目前针对Covid-19诊疗相关预测模型具有较高的偏倚风险，建立严格的预测模型并验证对疫情防控具有重要意义
近日研究人员开展系统回顾研究，开发或验证多变量Covid-19诊疗相关预测模型。
研究收集截至2020年3月24日Ovid、Arxiv、medRxiv和bioRxiv数据库中相关研究，至少有两位研究人员使用CHARMS独立提取数据，使用PROBAST评估偏差风险。
研究共筛选出2696篇论文，提取了27篇文章中31种预测模型。在普通人群中，有三个模型可用于预测肺炎和其他事件入院；18个诊断模型可用于检测covid-19感染（13个是基于计算机断层扫描的深度学习系统）；10种预测死亡风险、严重疾病进展或住院时间的预后模型。只有一项研究使用了来自中国境外的患者数据。Covid-19疑似疾病患者中存在的预测因子包括年龄、体温、体征和症状。Covid-19患者严重预后最常见的预测因素包括年龄、性别、CT表现、C反应蛋白、乳酸脱氢酶和淋巴细胞计数。所有研究均有较高的偏倚风险。
研究认为，目前针对Covid-19诊疗相关预测模型具有较高的偏倚风险，建立严格的预测模型并验证对疫情防控具有重要意义。
原始出处：
Laure Wynants et al. Prediction models for diagnosis and prognosis of covid-19 infection： systematic review and critical appraisal.BMJ. 07 April ，2020.
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