(Abstract)
BACKGROUND:
The novel coronavirus disease 2019 (COVID-19) has become a global health emergency. Cumulative number of new confirmed case and death are still increasing out of China. However, the independent predicted factors associated with the fatal outcome remain uncertain.
METHODS:
A retrospective cohort of 1590 hospitalized subjects with COVID-19 throughout China was established. The prognostic effects of variables, including clinical features and laboratory findings, were analyzed using Kapla-Meier method and Cox proportional hazard model. A prognostic nomogram was formulated to predict the survival of patient with COVID-19.
RESULTS:
In this nationwide cohort, non-survivors showed higher incidence of elderly people, subjects with co-existing chronic illness, dyspnea and laboratory abnormalities on admission, compared with survivors. Multivariate Cox regression analysis showed that age≥75 (HR: 7.86, 95% CI: 2.44-25.35), age between 65-74 years (HR:3.43, 95%CI: 1.24-9.5), coronary heart disease (HR:4.28, 95%CI:1.14-16.13), cerebrovascular disease(HR:3.1, 95%CI:1.07-8.94), dyspnea (HR: 3.96, 95%CI:1.42-11), procalcitonin>0.5ng/ml(HR:8.72, 95%CI:3.42-22.28), aspartate aminotransferase>40U/liter (HR: 2.2, 95% CI: 1.1- 6.73) were independent risk factors associated with fatal outcome. A nomogram was established based on the results of multivariate analysis. The internal bootstrap resampling approach suggested the nomogram has sufficient discriminatory power with the C-index of 0.91 (95%CI 0.85-0.97). The calibration plots also demonstrated good consistence between the prediction and the observation.
CONCLUSIONS:
The proposed nomogram accurately predict clinical outcomes of patients with COVID-19 based on individual characteristics. Earlier identification, more intensive surveillance and appropriate therapy should be considered in patients with high risk.
COVID-19（新型コロナウイルス感染症）入院患者の生命予後の危険因子。 中国全国データ解析。 (Chest. 2020.04.15)
(要約）
背景:
新型コロナウイルス疾患（COVID-19）は世界的な健康上の緊急事態となっている。新たに確認された症例の累積数と死亡者数は、中国の外では依然として増加している。しかし、死亡転帰に関連する独立した予測因子は依然として不明である。
手法：
中国全土の COVID-19 の入院患者 1590 人の後方視的コホートを作成した。臨床的特徴や検査所見を含む変数の予後効果を、Kapla-Meier法とCox比例ハザードモデルを用いて解析した。COVID-19患者の生存率を予測するために予後ノモグラムを作成した。
結果:
この全国規模のコホートでは、非生存者は生存者と比較して、高齢、慢性疾患、入院時呼吸困難、検査値異常の頻度が高かった。多変量Cox回帰分析では、年齢≧75歳 (HR: 7.86, 95% CI: 2.44-25.35)、65～74歳(HR:3.43, 95%CI: 1.24-9.5)、冠動脈性心疾患(HR:4.28, 95%CI:1.14-16.13)、脳血管疾患(HR:3.1, 95%CI:1.07-8.94)、呼吸困難 (HR: 3.96, 95%CI:1.42-11)、プロカルシトニン＞0.5ng/ml(HR:8.72, 95%CI:3.42-22.28)、AST ＞40U/L(HR: 2.2, 95% CI: 1.1- 6.73) は、死亡転帰に関連する独立した危険因子であった。多変量解析の結果に基づいてノモグラムを設定した。内部ブートストラップ再サンプリング法により、ノモグラムはC-indexが0.91（95％CI 0.85-0.97）と十分な識別力を有していることが示唆された。Calibrationプロットもまた、予測と観測の間の良好な整合性を実証した。
結論:
提案されたノモグラムは、個々の特徴に基づいてCOVID-19患者の臨床転帰を正確に予測する。リスクの高い患者では、早期発見、より集中的な観察、適切な治療が考慮されるべきである。