关键词:
SARS-CoV-2
COVID-19
Ct值
重症风险
预测模型
摘要:
目的验证荧光PCR测量的循环阈值(Ct值)对COVID-19患者重症风险评估的应用价值,并结合其它生化指标构建一个预测模型。方法通过对山东大学附属威海市立医院236例COVID-19住院患者的回顾性分析(2022年12月至2023年5月),收集病毒核酸检测Ct值及常规检验指标。利用Logistic回归分析筛选影响重症风险因素,并构建预测模型。采用受试者工作特征曲线(ROC)和临床决策曲线(DCA)评估模型性能,并量化Ct值的贡献度。结果年龄、白细胞计数、血小板、血红蛋白升高与重症风险正相关;较高的首次核酸检测阳性Ct值与重症风险负相关。COVID-19重症肺炎风险预测模型提示,年龄较大、PLT和WBC水平较高,以及Ct值和HGB较低的患者,重症化的风险显著增加。模型拟合度良好,AIC、C-index、R2和霍斯默检验的P值分别为126.00、0.90、0.51和0.53。相较仅含临床指标的模型,含Ct值的模型的ROC下面积(AUC)值在训练集和验证集分别从0.84和0.89提升至0.93和0.97,灵敏度从0.71和0.78增加为0.86和1.00,特异度从0.82和0.87上升到0.87和0.92。DCA结果验证了组合模型的临床应用价值。结论Ct值是评估COVID-19患者重症风险的重要指标,本研究所构建的预测模型为患者的早期诊治提供了创新且有效的工具。