CT定量肺病变体积早期预测COVID-19患者重症化

作者：刘峰君; 施裕新^*; 施楠楠; 单飞; 梅雪; 宋凤祥; 卢洪洲; 朱同玉

来源：上海医药, 2020, 41(S1): 64-65.

• 重症化
• COVID-19
• 早期预测
• 肺病变

<正>目的主要研究通过CT定量肺病变体积早期预测新型冠状病毒肺炎(COVID-19)患者重症化风险,为COVID-19诊治提供有价值的临床指标。方法本研究为回顾性分析,通过收集COVID-19患者第0天(入院时)和第4天(住院治疗中)的临床数据,利用人工智能自动计算处肺炎病变的三个定量CT特征,包括磨玻璃病变体积(PGV)、混合磨玻璃病变体积、实变体积(PCV)的百分比。同时,收集患者第0天和第4天的急性生理学和慢性健康状况Ⅱ(APACHE-Ⅱ)评分、中性粒细胞计数与淋巴细胞计数比值(NLR)和D-二聚体水平,采用逻辑回归分析和Cox比例风险模型预测28 d内重症化的危险因素。

• 单位
  上海市公共卫生临床中心