研究人员建立COVID-19死亡率预测模型
鉴于COVID-19大流行对全球人民的健康和生命造成的损失，能够准确预测患者的结果至关重要，包括他们死于该疾病的几率。西奈山的研究团队使用迄今为止最大的临床数据集和系统的机器学习框架，确定了一个准确而简约的COVID-19死亡率预测模型。
该模型仅基于常规收集的三个临床特征，即患者的年龄、就医过程中的最低氧饱和度和患者就诊类型(住院vs门诊和远程医疗就诊)。
该模型可以产生额外的“生命体征”，在患者住院期间定期评估，可将其整合到COVID-19患者的临床护理流程中。临床团队可以使用预测整个COVID-19模型病人“医院课程，以标记死亡高风险的个人，以便他们能够迅速集中治疗和关注这些人，以防止他们死亡。
使用迄今为止最大的开发数据集(n=3841)和系统的机器学习框架，我们开发了一个COVID-19死亡率预测模型，在应用于回顾性(n=961)和前瞻性(n=249)患者的测试数据集时，显示出较高的准确性(AUC=0·91)。该模型基于三个临床特征:患者年龄、就医过程中的最低氧饱和度以及患者就诊类型(住院vs门诊和远程医疗访问)。
遗传学和基因组科学助理教授Gaurav Pandey博士说:“在出现一系列并发症的COVID-19患者中预测死亡率非常困难，阻碍了疾病的预测和管理。”“我们的目标是做出准确的预测模型的COVID-19死亡率使用无偏计算方法，并确定最能预测该结果的临床特征。”
进一步探索
更多信息:Arjun S Yadaw等人，COVID-19死亡率的临床特征:临床预测模型的开发和验证，《柳叶刀》数字健康(2020)。DOI: 10.1016 / s2589 - 7500 (20) 30217 - x
所提供的西奈山医院
引用:研究人员开发了2019冠状病毒病死亡率预测模型(2020年9月23日)，检索自2021年6月20日//www.pyrotek-europe.com/news/2020-09-covid-mortality.html
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