COVID-19入院患者の死亡リスク予測モデル、4CスコアとWangモデルが有望も調整必須

【背景】

COVID-19入院患者の短期死亡率予測モデルは多数存在するが、その予測性能や汎用性は不明だった。本研究は、複数の既存モデルの外部妥当性を検証し、臨床現場での実用性を評価することを目的とした。

【結果】

18カ国46,914人のデータで8モデルを検証した。4C Mortality Score (Knight et al.)とWang et al.の臨床モデルが最も高い識別能を示した（C統計量：4Cスコア 0.80, 95%CI 0.75-0.84、Wangモデル 0.77, 95%CI 0.73-0.80）。しかし、4Cスコアは予測より29%少ない死亡（O:E比 0.71）、Wangモデルは35%少ない死亡（O:E比 0.65）と、過大予測の傾向が見られた。

【臨床へのインパクト】

4C Mortality ScoreとWang臨床モデルはCOVID-19入院患者の死亡リスク予測に最も有望だが、予測値と実際の死亡率の乖離が大きく、そのままでは日本の臨床現場での適用は難しい。これらのモデルを導入する際は、日本の患者データを用いて、地域特性に合わせたキャリブレーション（切片と傾きの更新）を必須とすることで、より正確なリスク評価が可能となり、診療方針決定に貢献しうる。

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。