新冠肺炎感染诊断和预后的预测模型

Added May 9, 2020

Citation: Wynants L, Van Calster B, Bonten M, et al. Prediction models for diagnosis and prognosis of covid-19 infection: systematic review and critical appraisal BMJ 2020; 369: m1328

这是什么?新冠肺炎患者的高效早期发现、诊断及对已确诊患者的预后评估都非常重要。

在这篇快速系统综述中,作者检索了针对开发或验证新冠肺炎感染的诊断或预后的多变量预测模型的研究。不限发布类型或语言,他们仅检索了在2020年1月3日到2020年3月24日之间发表的研究。共纳入27项研究,描述了31个预测模型。其中,18个是发现新冠肺炎感染的诊断模型(13个是基于CT扫描的机器学习模型);10个是关于死亡率、重症进展和住院时长的预后模型。另纳入了3个关于医院收治肺炎和其他疾病的模型(作为新冠肺炎的代表结果)。

发现:截至综述撰文时,这些预测模型的可靠性在日常操作中仍不确定。

截至综述撰文时,所包含的研究表明,现有模型报告不足,使用的方法不完善且存在较大的偏差风险,报告的模型表现可能较为乐观。

 

免责声明: 本摘要由Evidence Aid的员工及志愿者编写,旨在帮助那些正在检索冠状病毒(新冠肺炎)相关文献却没有时间完整阅读原文的决策者们节省时间。本摘要不能代替来自医师和其他医务人员、专家协会、指南制定者或各国政府以及国际组织的医疗建议。如有读者认为本摘要中给出的证据与他们的决策相关,读者应详细阅读原文内容及细节,并参考其他专业信息来源所给出的建议和指示,再做出决策。Evidence Aid不对任何仅基于本摘要作出的任何关于冠状病毒(新冠病毒)的决策负责。

Share