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◇ 统计源期刊
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◇ CSCD-C
文章类型：
机构：
[1]武汉大学同仁医院(武汉市第三医院)
出处：
ISSN：
关键词：
新型冠状病毒肺炎
危重症
Logistic回归
ROC曲线
曲线下面积
预测作用
摘要：
目的构建新型冠状病毒肺炎（COVID-19）病例危重症发生的预测模型,为临床早期快速识别进展为危重症患者提供一种新思路。方法回顾性比较武汉市第三医院2020年1月17日～2020年2月25日诊断为COVID-19的152例普通型患者和323例重型/危重型患者的一般资料,入院首次的发热情况、血常规、肝肾功能、凝血功能、C反应蛋白（CRP）以及核酸检测结果等的差异,将差异具有统计学意义的指标纳入多因素Logistic回归分析,得到影响COVID-19患者发生危重症的独立相关因素,并构建COVID-19临床确诊病例危重症预测模型,作受试者工作特征（ROC）曲线评价该模型预测的准确性。结果年龄、是否发热、中性粒细胞比值、淋巴细胞比值、血肌酐及联合诊断的灵敏度分别为0.664、0.671、0.607、0.669、0.302、0.710;特异度分别为0.669、0.585、0.795、0.685、0.895、0.802;曲线下面积（AUC）分别为0.725、0.628、0.721、0.681、0.590、0.795;联合诊断时AUC均较单独诊断时高（P(0.05）。结论由年龄、是否发热、中性粒细胞比值、淋巴细胞比值、血肌酐构建的Logistic回归和ROC曲线模型可以对COVID-19患者危重症的发生起到较好的预测作用,值得临床推广应用。
基金：
国家中医药管理局项目：中西医结合治疗新型冠状病毒肺炎重型/危重型患者临床疗效观察（2020ZYLCYJ03-10）；
第一作者：
第一作者机构：
[1]武汉大学同仁医院(武汉市第三医院)
通讯作者：
推荐引用方式(GB/T 7714)：
罗蒙,黄晓东,江波,等.logistic回归联合roc曲线模型预测新型冠状病毒肺炎患者发生危重症的风险[J].中草药.2020,51(20):5287-5292.
