BACKGROUND: Many researchers have reported numerous predictors of severe COVID-19 and poor prognosis. However, to make a quick decision, the doctor needs to have a certain set of data that he can use in routine practice to predict the outcome in patients with this disease.
AIMS: This study aimed to develop and describe a predictive model for determining an unfavorable outcome in COVID-19 patients based on age, objective, laboratory and instrumental data, and comorbid pathology.
MATERIALS AND METHODS: The study included 447 patients with a laboratory-confirmed diagnosis of COVID-19 who underwent inpatient treatment in the period from March 2020 to January 2021. Discriminant analysis was used with cross-validation to build a predictive model.
RESULTS: Based on discriminant analysis, a predictive model was developed to predict the outcome in patients with COVID-19. Evaluation of clinical findings, such as respiratory rate, heart rate, SpO2, laboratory data, and computed tomography results on admission to the hospital, showed their significance as predictors of poor outcome. The discrimination constant was 0.4435. The sensitivity of the model is 96.4%, and the specificity is 90.4%.
CONCLUSION: The developed model will help medical institutions predict the outcome of the disease when a patient is admitted to the hospital and, on this basis, optimize and prioritize the provision of necessary medical care.
Обоснование. Накоплены сведения о многочисленных предикторах тяжёлого течения и неблагоприятного прогноза COVID-19, однако для быстрого принятия решения врачу необходимо иметь определённый набор данных, который он сможет использовать в практике для прогнозирования исхода у пациентов с этим заболеванием.
Цель исследования ― разработать и описать прогностическую модель для определения неблагоприятного исхода у пациентов с COVID-19, основываясь на возрасте, объективных, лабораторно-инструментальных данных и коморбидной патологии.
Материалы и методы. В исследование было включено 447 пациентов с лабораторно подтверждённым диагнозом COVID-19, проходивших стационарное лечение в период с марта 2020 г. по январь 2021 г. Для построения прогностической модели использовались дискриминантный анализ и перекрёстная проверка.
Результаты. На основе дискриминантного анализа разработана прогностическая модель для прогнозирования исхода у пациентов с COVID-19. Оценка клинических данных, таких как частота дыхательных движений, частота сердечных сокращений, уровень насыщения крови кислородом (SpO2), лабораторных показателей и результатов компьютерной томограммы при поступлении в стационар показала их значимость в качестве предикторов неблагоприятного исхода. Константа дискриминации составила 0,4435. Чувствительность модели ― 96,4%, специфичность ― 90,4%.
Заключение. Разработанная модель поможет медицинским учреждениям прогнозировать исход заболевания при поступлении пациента в стационар и на этой основе оптимизировать и приоритезировать оказание необходимой медицинской помощи.