新冠肺炎患者出院1个月后呼吸功能障碍预测列线图的构建与验证

目的利用单中心研究队列建立和验证新型冠状病毒肺炎(新冠肺炎)患者出院1个月后的呼吸功能障碍预测列线图。方法前瞻性分析96例新冠肺炎患者的临床资料,对缺失的数据进行多重插补。数据降维、预测变量筛选采用LASSO(the least absolute shrinkage and selection operator)回归模型,采用多元Logistic回归分析建立预测模型,并制作列线图。从区分度、校准度与内部验证方面对列线图的性能进行评估。结果在LASSO回归模型中从8个潜在预测变量中选择了6个非零系数的预测变量,包括年龄、性别、就医延迟天数(DMT)、临床分型、吸烟史和基础疾病,该模型具有良好的区分性,一致性指数(C-index)为0.78(95%CI:0.69～0.87)。结论研究建立的新冠肺炎患者出院1个月后呼吸功能障碍预测列线图具有较好的区分度和校准度。该列线图的建立有助于医务人员提高对新冠肺炎患者出院1个月后呼吸功能障碍程度的预测,从而及时调整治疗方案,提高疗效,降低呼吸功能障碍的风险。