初期トリアージでの COVID-19 患者の転帰予測における予後臨床リスクスコアの検証

バックグラウンド：

2019 年 12 月以降、COVID-19 疾患を引き起こす重症急性呼吸器症候群コロナウイルス-2 (SARS-CoV-2) が武漢市で発生し、2020 年 3 月 11 日にパンデミックとして UAE を含む世界の他の地域に急速に広がりました。 COVID-19 は引き続き世界的な健康上の脅威であり、医療システムに大きな負担を与え、188 か国で 600 万人以上が死亡しています (1)。

COVID-19 感染症は、無症候性疾患から、ショックや急性呼吸窮迫症候群などの生命を脅かす合併症に進行する可能性のある重篤な疾患まで、幅広い臨床的重症度を特徴としています (2)。 したがって、限られた医療資源の割り当てをガイドするには、重度/重篤な病気に進行するリスクが高い症状のある患者を早期に特定するための臨床的に適用可能な予後ツールを用意することが不可欠です (3)。 これまでのところ、臨床予後ツールは宿主因子に焦点を当ててきましたが、最近のデータは、SARS-CoV-2 バリアントと長い COVID などの合併症の発症との間に有意な関連性を示しています (4)。

現在、COVID-19 感染患者の臨床評価は、患者の年齢、併存疾患の数、自覚症状、および放射線検査での肺浸潤の程度に基づいており、重度/重篤な病気の早期予測はかなり困難です (5-7)。 最近公開された予後予測ツール (ALA & ALKA) は、初期診断時に COVID-19 感染患者のトリアージを支援するために提案されました (8)。 これらの予測ツールは、すぐに利用できる単純な臨床検査に基づいているため、トリアージ評価センターでの退院と入院の決定を導くために、他のツールよりも明確な利点を提供する可能性があります。初期診断時に患者をトリアージする際の有用性をサポートします。 さらに、これらのツールをさらに最適化して、初期診断時に患者をトリアージするための臨床意思決定支援ツールとしての有用性を向上させることもできます。 これらの予測ツールに基づいてリスクが高いと見なされた患者は、より悪い結果を見越して、集中治療室 (ICU) が利用可能な入院にトリアージされる可能性があります。 したがって、これらの患者は、特定の治療法を含む必要なレベルのケアとサポートを早期に開始することで恩恵を受ける可能性があります。

この研究の目的は、ALA および ALKA 予測ツールを検証し、COVID-19 感染患者の初期評価のために提案されている現在の臨床リスク評価スコアリング システムと比較することです。

方法論:

救急部門に提示されたWHOの定義に従って、鼻咽頭スワブでSARS-CoV-2検査が陽性であったすべての連続した患者の観察的縦断的フォローアップ。 さらに、集団レベルの SARS-CoV-2 RNA 配列データも調べられ、COVID-19 の重症度および予測ツールの性能と関連付けられます。

データは、データ収集ツールを使用して電子カルテから抽出されます。 これには、人口統計、臨床症状、併存疾患の数、最初の検査結果と放射線検査結果、および以下に詳述する最終結果が含まれます。

初診時のリスク評価スコアは、ALA & ALKA の臨床評価スコアリングを使用して各患者について計算され、現在提案されている臨床リスク評価スコアリング システムと比較されます。

救急部門（ED）への最初の訪問時に患者をトリアージする際のリスクスコアの有用性は、次の測定された結果に対して検証されます。

1. EDに初めて遭遇したときの入院
2. COVID-19入院期間中のICUへの入院
3. 院内死亡率と院外死亡率
4. 最初の退院後、ED に戻る (現在の新型コロナウイルス感染症の期間内、最初の診断から最大 30 日)

サンプル収集プロセス:

データは、データ収集ツールを使用して電子カルテから抽出されます。 データには、人口統計、臨床症状、併存疾患、検査結果および放射線学的結果、最終結果が含まれます。

最初のプレゼンテーションでの評価リスク スコアは、無料の Web ベースのオンライン計算機を使用して計算されます。

データ処理と分析:

すべての変数について記述統計が生成されます。 結果に適合する多変量ロジスティック回帰モデル。 スコアの COVID-19 リスクに組み込まれた変数は、結果を予測するために回帰分析に含まれます。 多変量ロジスティック回帰の結果は、対応する 95% 信頼区間と p 値を含む調整済みオッズ比で表示されます。

識別は、対応する 95% 信頼区間と受信者動作特性 (ROC) 曲線と共に、C 統計を使用して評価されます。 C-Statistics ≥ 0.7 は良いと見なされ、≥ 0.8 は優れていると見なされます (9)。 キャリブレーションは、回帰から予測される結果の予測確率に基づいて評価されます。 検量線が生成されます。 P 値 <0.05 は、統計的に有意と見なされます。 すべての分析は、SPSS ソフトウェア (バージョン 28、IBM Corp、NY、USA) を使用して実行されます。