COVID-19 肺炎的决定因素 (MC-19) (MC-19)

正如 Ai 等人进行的一项研究所证明的那样，包括 1014 例接受多次 RT-PCR 检测和胸部 CT 的疑似 COVID-19 病例，总体上 88% 的患者 CT 扫描呈阳性，而 RT-PCR 阳性仅在 59 例中发现占所有案例的百分比。 此外，据 Yang 等人报道，初次就诊时咽拭子样本的 RT-PCR 总阳性率据报道约为 30% 至 60%。 因此，阴性结果不排除感染的可能性，不应作为患者治疗和管理决策的唯一标准。

RT-PCR 假阴性的原因可能包括缺乏鉴定或标本收集、处理和储存程序不当，以及活性病毒重组或在诊断窗口外进行的测试。

初步研究表明，即使在 RT-PCR 研究之前，患者也可能出现非常早但显着的 CT 变化。 因此，有必要开发一种联合方法来诊断这些 RT-PCR 检测结果为阴性的特定患者。

研究人员假设，在冠状病毒爆发期间通过 CT 扫描确诊为肺炎，并且在 RT-PCR 中检测出 SARS-CoV2 呈阴性的几名患者可能受到该疾病的影响，需要仔细观察。

主要终点 我们的前瞻性观察性研究的主要终点是评估因肺炎就诊但 Covid-19 检测呈阴性的住院患者的 SARS-CoV-2 血清学检测是否呈阳性。

次要终点 在其他次要终点中，研究人员的目标是确定 CT 扫描和血清学的结合是否有助于识别最初仅在实验室检测中呈阴性的患者。

其他次要终点是针对 Covid-19 的不同药物治疗的疗效，这些治疗是根据经验在那些高度可疑的病例中开始的，以及开发一种对那些最初检测为 Covid-19 感染呈阴性的患者有用的方法。

方法 在开始研究之前，方案将提交给意大利罗马天主教大学 Fondazione Policlinico Universitario A. Gemelli IRCCS 的当地伦理委员会并获得批准。 入组前每位受试者均签署知情同意书。

纳入标准：诊断为肺炎的 18 岁或 18 岁以上的住院受试者，经胸部影像学证实，环境空气中氧饱和度 (SaO2) ≤ 94%，Covid-19 测试阴性，知情同意从患者收集数据如果患者身体不适而无法提供同意，则可从患者的法定代表处获得。

排除标准：年龄小于18岁，怀孕或哺乳。 将采集鼻咽拭子样本进行实时定量聚合酶链反应，以诊断 Covid19（2 次重复测试）。

收集的数据包括出现症状的时间（咳嗽、发烧、呼吸困难、结膜炎、腹泻、乏力、关节痛）、年龄、性别、身高、体重、教育程度、饮酒和吸烟习惯、发病率、血糖、肌酐、转氨酶、γ-GT、总胆固醇、HDL-胆固醇、甘油三酯、全血细胞计数、D-二聚体、乳酸脱氢酶 (LDH)、高敏 C 反应蛋白 (hs-CRP)、肌酸激酶 (CK)、铁蛋白、HbA1c、胸部 X 光片、胸部CT 扫描、培养、肺炎治疗、其他治疗包括抗高血压和抗高血糖药物、体温、血压和氧气流量或其他类型的氧气治疗。

还将获得 5 毫升血浆，每份分成 1 毫升等份，并以匿名方式储存在 -80°C 以供将来分析，包括第三方分析。

样本量 如果标准治疗和实验治疗之间确实没有差异（两组均为 16%），则需要 260 名患者 90% 确定双侧 90% 置信区间的限值将排除两组之间的差异超过 15% 的标准组和实验组 显着性 (α) = 0.05 功效 (1-β)= 90% 对照组和实验组的死亡百分比 = 16% 等效限值 = 15%

根据公式计算：

n = 2 × f(α, β/2) × π × (100 - π) / d2 其中 π 是对照组和实验治疗组的真实“成功”百分比，f(α, β) = [Φ -1(α) + Φ-1(β)]2 Φ-1 是标准化正态偏差的累积分布函数。

统计恢复和患者组之间的关联将通过 Fisher 精确检验来检验。 Cox 比例风险回归将用于通过校正管理的治疗和所有定量收集的变量来比较研究组之间的生存曲线（改善时间）。 入院时测量的定量变量将使用方差分析在各组之间进行比较。 在单变量分析中，将通过卡方检验分析性别、教育、饮酒和吸烟习惯等分类变量，以研究它们与恢复的关联，同时将使用逻辑回归模型来检验可能的定量预测因子恢复。 然后将使用具有逐步选择程序的多变量逻辑模型来测试在单变量分析中重要的所有变量。