重症监护入院和 COVID-19 死亡的预测模型
比利时一家二级护理医院重症监护入院和 COVID-19 患者死亡预测模型的开发和验证。
为 COVID19 患者的重症监护入院和死亡建立简单可靠的预测评分。 这些分数符合 TRIPOD（用于个体预后或诊断的多变量预测模型的透明报告）报告指南。
研究的结果是 (i) 进入重症监护病房和 (ii) 死亡。
所有在急诊科接受逆转录聚合酶链反应 SARS-COV2 检测呈阳性的患者均被纳入研究。 在他们入院时和住院期间收集常规临床和实验室数据。 胸部 X 光和 CT 扫描由高级放射科医师进行和分析。
使用具有 logit 链接函数（R 软件版本 X）的二项式分布的广义线性模型用于开发预测评分（i）急诊病房患者入住 ICU； (ii) ICU 患者死亡。 预选了具有最高 AIC (BIC) 的第一组数字模型。 然后使用十折交叉验证来估计这些预选模型中的样本外预测误差。 最后挑出了预测误差最小的那个。
研究概览
研究类型
注册 (实际的)
联系人和位置
学习地点
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Brabant Wallon
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Ottignies、Brabant Wallon、比利时、1340
- Clinique Saint-PIerre
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
接受健康志愿者
有资格学习的性别
取样方法
研究人群
描述
纳入标准：
- RT-PCR + SARS Cov2 肺炎
排除标准：
- < 18 ans -* GOLD 3 或 4 CPOD
学习计划
研究是如何设计的？
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
|---|---|
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新冠ICU患者
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询问患者的常用药物（沙坦、血管紧张素转换酶抑制剂、非甾体抗炎药、免疫抑制药物）、健康状况（糖尿病、高血压、吸烟、精神状态）。 计算体重指数。 年龄、性别、白种人/非洲人、体重、体重指数、住院前出现症状的天数、虚弱、发热、呼吸困难、胸痛、消化系统体征、嗅觉减退、味觉减退、精神错乱、旅行或接触时间 < 一个月、吸烟量、高血压、糖尿病、精神状态、血管紧张素转换酶抑制剂、沙坦、非甾体抗炎药、免疫抑制药物、SpO2、胸部计算机断层扫描：肺损伤百分比、胸部计算机断层扫描：肺损伤密度、血型、白细胞、中性粒细胞、淋巴细胞、血小板、纤维蛋白原、铁蛋白、甘油三酯、LDH、肌钙蛋白、CRP。 记录入住 ICU 和死亡的日期 |
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covid常规病房
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询问患者的常用药物（沙坦、血管紧张素转换酶抑制剂、非甾体抗炎药、免疫抑制药物）、健康状况（糖尿病、高血压、吸烟、精神状态）。 计算体重指数。 年龄、性别、白种人/非洲人、体重、体重指数、住院前出现症状的天数、虚弱、发热、呼吸困难、胸痛、消化系统体征、嗅觉减退、味觉减退、精神错乱、旅行或接触时间 < 一个月、吸烟量、高血压、糖尿病、精神状态、血管紧张素转换酶抑制剂、沙坦、非甾体抗炎药、免疫抑制药物、SpO2、胸部计算机断层扫描：肺损伤百分比、胸部计算机断层扫描：肺损伤密度、血型、白细胞、中性粒细胞、淋巴细胞、血小板、纤维蛋白原、铁蛋白、甘油三酯、LDH、肌钙蛋白、CRP。 记录入住 ICU 和死亡的日期 |
研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
大体时间 |
|---|---|
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进入ICU
大体时间：通过学习完成，平均1年
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通过学习完成，平均1年
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次要结果测量
结果测量 |
大体时间 |
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死亡
大体时间：通过学习完成，平均1年
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通过学习完成，平均1年
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合作者和调查者
出版物和有用的链接
一般刊物
- Rubin GD, Ryerson CJ, Haramati LB, Sverzellati N, Kanne JP, Raoof S, Schluger NW, Volpi A, Yim JJ, Martin IBK, Anderson DJ, Kong C, Altes T, Bush A, Desai SR, Goldin J, Goo JM, Humbert M, Inoue Y, Kauczor HU, Luo F, Mazzone PJ, Prokop M, Remy-Jardin M, Richeldi L, Schaefer-Prokop CM, Tomiyama N, Wells AU, Leung AN. The Role of Chest Imaging in Patient Management During the COVID-19 Pandemic: A Multinational Consensus Statement From the Fleischner Society. Chest. 2020 Jul;158(1):106-116. doi: 10.1016/j.chest.2020.04.003. Epub 2020 Apr 7.
- Wynants L, Van Calster B, Collins GS, Riley RD, Heinze G, Schuit E, Bonten MMJ, Dahly DL, Damen JAA, Debray TPA, de Jong VMT, De Vos M, Dhiman P, Haller MC, Harhay MO, Henckaerts L, Heus P, Kammer M, Kreuzberger N, Lohmann A, Luijken K, Ma J, Martin GP, McLernon DJ, Andaur Navarro CL, Reitsma JB, Sergeant JC, Shi C, Skoetz N, Smits LJM, Snell KIE, Sperrin M, Spijker R, Steyerberg EW, Takada T, Tzoulaki I, van Kuijk SMJ, van Bussel B, van der Horst ICC, van Royen FS, Verbakel JY, Wallisch C, Wilkinson J, Wolff R, Hooft L, Moons KGM, van Smeden M. Prediction models for diagnosis and prognosis of covid-19: systematic review and critical appraisal. BMJ. 2020 Apr 7;369:m1328. doi: 10.1136/bmj.m1328. Erratum In: BMJ. 2020 Jun 3;369:m2204.
- Collins GS, Reitsma JB, Altman DG, Moons KG. Transparent Reporting of a multivariable prediction model for Individual Prognosis or Diagnosis (TRIPOD): the TRIPOD statement. Ann Intern Med. 2015 Jan 6;162(1):55-63. doi: 10.7326/M14-0697. Erratum In: Ann Intern Med. 2015 Apr 21;162(8):600.
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (实际的)
研究完成 (预期的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
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