摘要

目的 利用普通型新型冠状病毒肺炎(COVID-19)患者实验室检测数据,建立其血脂异常的预测模型。方法收集74例普通型COVID-19患者临床资料和入院时首次实验室检查结果。根据血脂水平分为正常组和异常组。利用单因素Logistic回归和共线性诊断确定患者血脂异常的风险因素,利用向后逐步回归建立列线图模型。用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线和决策曲线评估模型的区分度、拟合优度与临床实用性。结果 入院时血脂异常的患者在出院时血脂水平均恢复正常。Logistic回归分析显示,尿酸(OR=1.024)和碱性磷酸酶(OR=1.417)可联合预测患者血脂异常(P <0.05)。ROC曲线显示,模型的区分度较高(曲线下面积为0.987)。校准曲线显示,模型具有较好的拟合程度(P=0.989)。决策曲线显示,模型具有一定的临床实用性。结论 本研究建立的尿酸与碱性磷酸酶的组合模型可较好的预测普通型COVID-19患者血脂异常。本研究处于初步探索阶段,可供相关研究参考,所建立模型的临床实用性尚需大样本数据进一步验证。

  • 单位
    吉林大学第一医院