入院時情報でCOVID-19重症化・死亡を予測、発症早期の予測精度高く

【背景】

米国におけるCOVID-19の重症化・死亡リスク因子に関する知見は不足しており、入院時に重症化・死亡を予測する因子を特定するため、本研究が実施されました。

【結果】

入院患者832名中、16%が死亡、20%が重症で退院しました。軽症・中等症で入院した787名中38%が重症化または死亡し、そのうち60%が2日目までに、79%が4日目までに進行しました。入院時情報に基づく重症化予測モデルの曲線下面積は、2日目で0.85、4日目で0.79、7日目で0.79でした。

【臨床へのインパクト】

入院時の患者背景や臨床検査値の組み合わせがCOVID-19の重症化や死亡、特にその早期発症と強く関連することが示されました。本研究で開発された入院時リスク計算ツール（CIRC）は、限られた医療資源の配分や、重症化リスクの高い患者に対する早期介入の意思決定に役立つ可能性があります。

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。