초기 무증상 COVID-19 환자의 ICU 입원 및 사망률의 비침습적 예측 인자 (COVID-HRCT)

연구 모집단 이것은 2020년 6월부터 12월까지 다양한 의료 시설에 나타난 폐 증상 이외의 다른 임상 증상을 가진 21세 이상의 환자를 포함하는 전향적 다기관 연구입니다. COVID-19 환자를 감지하기 위한 가슴의 HRCT 스캔은 정보에 입각한 동의서에 서명한 후 제공되었습니다. 인구 통계학적 데이터, 임상 발표, 실험실 데이터, 산소 포화도, 흉부 HRCT 스캔의 방사선 소견, 중증 급성 호흡기 증후군 코로나 바이러스 2(SARS-CoV-2) 중합효소 연쇄 반응(PCR) 결과 및 기계 환기의 필요성이 보고되었습니다. . 다른 기본 특성의 영향, 환자 결과에 대한 가슴의 HRCT 스캔 결과를 분석했습니다.

데이터 수집:

잠재적 감염원 병력, COVID-19 환자와의 접촉, 임상 검사 결과를 포함한 임상 발표가 등록되었습니다. 모든 환자의 가슴에 대한 HRCT 스캔과 폐 손상의 중증도에 대한 스코어링 시스템이 수행되었습니다. HRCT 흉부 소견이 양성인 환자를 COVID-19에 대한 PCR 결과로 조사했습니다. 감별 및 혈청 페리틴 수준 수준의 완전한 혈액 사진을 검사했습니다. 실내 공기의 기준선 산소 포화도(RA), 산소 상태 추적, 산소 필요, 비침습적 환기(NIV), 기계 환기(MV) 및 ICU 입원 필요가 보고되었습니다.

결과:

1차 결과는 중환자실 입원, 비침습적 환기 또는 기계적 환기 사용이었습니다. 2차 결과는 사망률이었다.

표본의 크기:

샘플 크기 계산을 위해 Epi Info 프로그램을 사용하고 무증상 COVID-19 환자의 유병률이 10%(p=0.1)에서 오차 범위 5% 정밀도 5%(정밀도 d=0.05), 95% 신뢰 수준, Z 95% 신뢰 수준에 대한 통계(Z=1.96) 및 사용된 방정식(n={Z2×P×(1-P)}/d2), 샘플 크기는 최소 139명의 환자가 필요했습니다. 포함 기준을 충족하는 모든 환자는 샘플 크기가 완료될 때까지 연구에 포함되었습니다.

통계 분석:

통계 분석을 위한 SPSS(Statistical Package for Social Science) 프로그램(버전 23; Inc., Chicago. 일리노이). 정량적 데이터는 평균, 표준 편차(SD) 및 범위로 표시되었습니다. 정성적 데이터는 빈도와 백분율로 표시되었습니다. 카이 제곱 테스트는 질적 변수 간의 연관성을 측정하는 데 사용되었습니다. 세포의 25% 이상이 5 미만의 예상 카운트를 가질 때 2x2 정성적 변수에 대해 Fisher 정확 검정을 사용했습니다. Mann Whitney 검정은 이러한 데이터가 정규 분포를 따르지 않을 때 2 세트의 정량적 데이터의 평균과 SD를 비교하는 데 사용되었습니다. 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 연구에서 피험자에 대한 다양한 위험 요인의 효과에 대한 조정된 승산비 및 95% 신뢰 구간을 제공했습니다. 민감도와 특이도가 가장 높은 컷오프 값을 감지하기 위해 ROC(Receiver Operating Characteristic) 곡선을 수행했습니다. 민감도, 특이도, 양성 및 음성 예측값, 진단 정확도를 계산했습니다. P-값은 0.05 미만일 때 통계적으로 유의한 것으로 간주됩니다.

윤리적 고려:

이 프로젝트의 윤리적 승인은 Al-Menoufia 대학 윤리 위원회의 의학부에서 획득했습니다. 데이터의 기밀성은 연구 전반에 걸쳐 보장되었습니다. 연구 근거 및 절차에 대한 설명을 제공한 후 모든 참가자로부터 사전 동의를 얻었습니다.