COVID-19：そろそろ、予後リスクで層別化する時期では？

予後を予測するrobustモデルは、隔離、入院、治療、はたまた集団レベルでの介入に関する意思決定を支援するために緊急に必要とされている。症例が増加し、冬が近づいていることから、このようなモデルは迅速な臨床的影響をもたらす可能性がある。

BMJ誌から2つ報告

• 一般住民におけるcovid-19関連死亡率予測

Living risk prediction algorithm (QCOVID) for risk of hospital admission and mortality from coronavirus 19 in adults: national derivation and validation cohort study

BMJ 2020; 371 

https://www.bmj.com/content/371/bmj.m3731

The final risk algorithms included age, ethnicity, deprivation, body mass index, and a range of comorbidities.

変数多すぎて...

• 入院症例の死亡率予測:  (doi:10.1136/bmj.m3339)

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Risk stratification of patients admitted to hospital with covid-19 using the ISARIC WHO Clinical Characterisation Protocol: development and validation of the 4C Mortality Score

BMJ 2020; 370

https://www.bmj.com/content/370/bmj.m3339

Final 4C Mortality Score for in-hospital mortality in patients with covid-19. Prognostic index derived from penalised logistic regression (LASSO) model

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Risk Assessment and Prediction of Severe or Critical COVID-19 Illness in Older Adults

Zhang XY,  et al

Clinical Interventions in Aging   November 2020 Volume 2020:15 Pages 2145—2153

DOI https://doi.org/10.2147/CIA.S268156

https://www.dovepress.com/risk-assessment-and-prediction-of-severe-or-critical-covid-19-illness--peer-reviewed-article-CIA

目的：本研究は、中国の高齢者におけるCOVID-19の重症または重症イベントのリスク予測を調査し、COVID-19を有する高齢者の管理を支持するエビデンスを提供することを目的としている。

対象と方法：2020年1月20日から2020年3月16日までの間に上海市公衆衛生臨床センターに入院したCOVID-19を有する高齢者の臨床データを収集した。重症または重症の可能性のある危険因子を Cox 比例ハザード（PH）回帰モデルを用いて一変量解析および多変量解析を行い、ハザード比（HR）および 95％信頼区間（CI）を推定した。予測指標については、Youden's indexを計算して最適なカットオフポイントを決定した。重症または重症のリスク予測の有効性については、レシーバー操作特性（ROC）曲線を用いて検討した。

結果：COVID-19を有する高齢者110例を対象とし、そのうち21例（19.1％）がCOVID-19の重症または重症であった。

多変量回帰分析により、CD4細胞とDダイマーが独立した危険因子であることが示された。

D-ダイマー、CD4細胞、CD細胞/D-ダイマー比の各々のカットオフ値 0.65 (mg/dL)、 268 (細胞数/μL)、431は高齢COVID-19に於る重症あるいはクリティカルな状態予測値

COVID-19高齢者の重症化・重症化予測におけるD-ダイマー，CD4細胞，CD4細胞/D-ダイマー比，タンデム併用法，パラレル併用法のAUCは，それぞれ0.703，0.804，0.794，0.812，0.694であった。

結論：DダイマーとCD4細胞の単独または併用は、COVID-19高齢者の重症化・重症化の予後を確立するとともに、リスク層別化においても予測値を示した。

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