COVID-19における疾患重症度予測のための新しいスコアリングシステム

A Novel Scoring System for Prediction of Disease Severity in COVID-19.

• Chi Zhang
• Ling Qin
• Kang Li
• Qi Wang
• Yan Zhao
• Bin Xu
• Lianchun Liang
• Yanchao Dai
• Yingmei Feng
• Jianping Sun
• Xuemei Li
• Zhongjie Hu
• Haiping Xiang
• Tao Dong
• Ronghua Jin
• Yonghong Zhang

抄録

新型エンベロープ型RNAベータコロナウイルス「コロナウイルス病2019（COVID-19）」は、2019年12月から中国などで重症化、さらには胎児肺炎を引き起こした。COVID-19の重症患者を早期に発見することは、疾患経過を短縮し、死亡率を低下させるために大きな意義がある。 我々は、北京陽安病院で治療を受けた COVID-19 感染症患者 80 例（軽症 56 例、重症 24 例を含む）のレトロスペクティブコホートを組み立てた。一変量および多変量ロジスティック回帰分析を用いて、重症肺炎および胎児性肺炎の危険因子を選択し、予測のためのスコアリングシステムを構築し、後に22人のCOVID-19患者群で検証した。 COVID-19患者の重症度予測のためのスコアリングシステムの候補として、年齢、白血球数、好中球数、糸球体濾過率、ミオグロビンを多変量解析により選択した。スコアリングシステムを用いて予測値を算出したところ，高リスク患者のICU入院（20％，6/30）と人工呼吸（16.7％，5/30）の割合は，低リスク患者のそれ（2％，1/50；2％，1/50）よりもはるかに高いことがわかった（＝0.009；＝0.026）。スコアリングシステムのAUCは0.906、予測感度は70.8％、特異度は89.3％であった。スコアリングシステムによると、高リスク群の患者が重症化する確率は低リスク群の20.24倍であった。 スコアリングシステムによって予測されたCOVID-19感染の重症化の可能性は，患者が早期に異なる治療戦略を受けられるようになる可能性を示唆している． COVID-19、重症化・胎児肺炎、ロジスティック回帰、スコアリングシステム、予測。

A novel enveloped RNA beta coronavirus, Corona Virus Disease 2019 (COVID-19) caused severe and even fetal pneumonia in China and other countries from December 2019. Early detection of severe patients with COVID-19 is of great significance to shorten the disease course and reduce mortality. We assembled a retrospective cohort of 80 patients (including 56 mild and 24 severe) with COVID-19 infection treated at Beijing You'an Hospital. We used univariable and multivariable logistic regression analyses to select the risk factors of severe and even fetal pneumonia and build scoring system for prediction, which was validated later on in a group of 22 COVID-19 patients. Age, white blood cell count, neutrophil, glomerular filtration rate, and myoglobin were selected by multivariate analysis as candidates of scoring system for prediction of disease severity in COVID-19. The scoring system was applied to calculate the predictive value and found that the percentage of ICU admission (20%, 6/30) and ventilation (16.7%, 5/30) in patients with high risk was much higher than those (2%, 1/50; 2%, 1/50) in patients with low risk ( = 0.009; = 0.026). The AUC of scoring system was 0.906, sensitivity of prediction is 70.8%, and the specificity is 89.3%. According to scoring system, the probability of patients in high risk group developing severe disease was 20.24 times than that in low risk group. The possibility of severity in COVID-19 infection predicted by scoring system could help patients to receiving different therapy strategies at a very early stage. COVID-19, severe and fetal pneumonia, logistic regression, scoring system, prediction.

Copyright © 2020 Zhang, Qin, Li, Wang, Zhao, Xu, Liang, Dai, Feng, Sun, Li, Hu, Xiang, Dong, Jin and Zhang.