Спектр симптомов и факторы риска лихорадки у детей и взрослых пациентов с омикроновой инфекцией

Дизайн и участники исследования Было разработано проспективное многоцентровое исследование. Оно проводилось в соответствии с Хельсинкской декларацией (в редакции 2013 г.). Информированное согласие было получено для всех участников. С 8 апреля 2022 г. по 17 мая 2022 г. в него были включены пациенты, посещавшие детско-родительские отделения приютных больниц Фанцан в Шанхае, Китай, с лабораторно подтвержденным COVID-19. Те, у кого было плохое соблюдение протокола (определяемое как неспособность соблюдать протокол), были исключены. Были собраны данные по включенным случаям. Взрослые пациенты и лица, осуществляющие уход за детьми-пациентами, после поступления получали два вида анкет. Анкета типа I (дополнительный материал) по основным характеристикам заполнялась сразу после поступления. Анкета типа II (дополнительный материал) для отслеживания симптомов и использования лекарств заполнялась каждый день до выписки. Это исследование было одобрено комитетом по этике Шанхайского детского медицинского центра.

Определение исходов Исходами были вероятность развития продолжительной лихорадки и вероятность развития высокой температуры. Лихорадка определялась как температура ≥ 38,0 ℃. Продолжительной лихорадкой считали лихорадку, продолжающуюся более 2 дней. Высокая лихорадка определялась как температура ≥ 39,1 ℃.

Статистический анализ SPSS версии 25.0 (IBM SPSS Статистика, Армонк, Нью-Йорк, США) использовался для анализа данных. Данные представлены в виде медианных значений и интерквартильных размахов (IQR) для непрерывных переменных, а также частот и процентов для категориальных переменных. Исследователи использовали U-критерий Манна-Уитни для сравнения непрерывных переменных между двумя группами. Исследователи использовали критерий χ2 или точный критерий Фишера для сравнения категориальных переменных. Однофакторный анализ использовался для изучения связи каждой клинической переменной с исходами. Чтобы определить факторы риска для каждого исхода, был проведен многофакторный анализ с помощью логистической регрессии с использованием пошаговой переменной модели. Переменные со значением P <0,05 были кандидатами на многопараметрический анализ. Статистическую значимость определяли как двустороннее значение P <0,05.