换一批摘要新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)患者的重症化风险预测对优化临床干预和资源配置至关重要.本研究通过回顾性分析2022年12月—2023年1月复旦大学附属华山医院收治的305例确诊COVID-19住院患者的临床数据,探讨与重症/危重症患者相关的危险因素及预测模型效能.本研究收集了患者人口学特征、基础疾病、实验室指标(包括炎症标志物、凝血功能及心脏生物标志物)等资料,并基于《新型冠状病毒感染诊疗方案(试行第十版)》进行临床分型.多因素Logistic回归分析表明,年龄增长、淋巴细胞计数降低、血红蛋白水平下降、C反应蛋白(C-reactive protein,CRP)、白细胞介素-6(interleukin-6,IL-6)、D-二聚体(D-dimer)及脑钠肽(brain natriuretic peptide,BNP)水平升高是患者被分类为重症/危重症的独立危险因素.基于上述指标构建的联合预测模型曲线下面积(area under the curve,AUC)达0.748,显著优于单一指标的预测效能(AUC范围:0.625～0.681).研究结果提示,综合年龄、炎症反应、凝血功能及心脏损伤标志物,可有效识别COVID-19重症化高危人群,可为早期分层管理、精准治疗和公共卫生决策提供科学依据,并为应对未来类似突发传染病事件积累重要的循证证据.
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关键词
新型冠状病毒肺炎重症危重症危险因素预测模型临床特征多变量分析Covid-19Severe casesCritical casesRisk factorsPredictive modelClinical characteristicsMultivariate analysis
分类号
R563.1（呼吸系及胸部疾病）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1673-6184.2025.01.002
发布时间
2025-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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