COVID-19入院患者の院内死亡リスク予測スコア、4C Mortality Scoreの開発と検証
【背景】
COVID-19入院患者の死亡リスクを簡便に予測するスコアは、限られた医療資源の効率的な配分や治療方針決定に不可欠です。既存のスコアは性能が不十分な場合もあり、より実用的な予測スコアの開発が求められていました。
【結果】
35,463例の導出コホートと22,361例の検証コホートで、年齢、性別、併存疾患数、呼吸数、SpO2、意識レベル、尿素窒素、CRPを含む8項目からなる4C Mortality Score（0-21点）を開発しました。検証コホートではAUC 0.77 (95% CI 0.76-0.77) と高い判別能を示し、スコア15点以上では死亡率62%（PPV 62%）、3点以下では死亡率1%（NPV 99%）でした。
【臨床へのインパクト】
この4C Mortality Scoreは、COVID-19入院患者の初期評価で得られる簡便な8項目のみで、既存のスコアよりも高い精度で院内死亡リスクを予測できます。これにより、リスクに応じた治療介入の優先順位付けや、患者・家族への予後説明、医療資源の適正な配分など、日本の臨床現場での意思決定を直接的に支援するツールとして活用が期待されます。
本記事は AI（Gemini）が PubMed 上の英語 Abstract を要約したものです。臨床判断には必ず原著をご確認ください。
