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J-GLOBAL ID：202002236604317971   整理番号：20A2802511

SARS-CoV-2感染患者の重症度を予測するための新規簡易スコアリングモデル【JST・京大機械翻訳】

A novel simple scoring model for predicting severity of patients with SARS-CoV-2 infection

著者 (13件)： Dong Yalan (Department of Integrated Traditional Chinese and Western Medicine, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Zhou Haifeng (Department of Integrated Traditional Chinese and Western Medicine, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Li Mingyue (Department of Integrated Traditional Chinese and Western Medicine, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Zhang Zili (Department of Integrated Traditional Chinese and Western Medicine, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Guo Weina (Department of Integrated Traditional Chinese and Western Medicine, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Yu Ting (Department of Integrated Traditional Chinese and Western Medicine, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Gui Yang (Department of Integrated Traditional Chinese and Western Medicine, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Wang Quansheng (Department of Integrated Traditional Chinese and Western Medicine, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Zhao Lei (Department of Infectious Disease, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Luo Shanshan (Institute of Hematology, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Fan Heng (Department of Integrated Traditional Chinese and Western Medicine, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Hu Desheng (Department of Integrated Traditional Chinese and Western Medicine, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Hu Desheng (Institute of Hematology, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China)
資料名： Transboundary and Emerging Diseases  (Transboundary and Emerging Diseases)
巻： 67  号： 6  ページ： 2823-2829  発行年： 2020年 
JST資料番号： A1558A  ISSN： 1865-1674  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 新規コロナウイルス(COVID-19)に起因する肺炎の流行は,中国,武漢で始まり,2019年12月に中国と世界中に急速に広がった。臨床的特徴に基づく効率的で便利な方法は,患者における潜在的悪化を評価するために必要であった。入院時のCOVID-19患者の重症度を予測する簡単で実用的なリスクスコアリングシステムを開発した。方法:著者らは,武漢連合病院において2020年2月10日から2020年2月29日までの確認されたCOVID-19患者の臨床情報を遡及的に調査した。重症度の予測因子を単変量および多変量ロジスティック回帰分析により同定した。確認されたSARS-CoV-2感染を有する合計147人の患者を,非重度(94人の患者)および重度(53人の患者)群に分類した。著者らは,白血球(WBC),好中球,Dダイマー,フィブリノーゲン(FIB),IL-6,C反応性蛋白質(CRP),赤血球沈降速度(ESR),アラニンアミノトランスフェラーゼ(ALT),アスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ(AST),α-ヒドロキシ酪酸デヒドロゲナーゼ(HBDH),血清アミロイドA(SAA),およびリンパ球の減少レベルが重症度と関連する重要な危険因子であることを見出した。さらに,3つの変数を用いて,COVID-19指数=3×Dダイマー(μg/L)+2×lgESR(mm/hr)-4×リンパ球(×109/L)+8という臨床リスクスコアリングシステムを作成した。受信者動作特性(ROC)曲線下面積は0.843(95%CI,0.771~0.914)であった。COVID-19患者の重症度を予測する効果的なスコアリングシステムを提案した。この単純な予測モデルは,医療従事者を実践的方法で提供し,悪化患者に関して意思決定に積極的に影響する可能性がある。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  アスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ ,  アラニンアミノトランスフェラーゼ ,  フィブリノーゲン ,  *肺炎 ,  リンパ球 ,  医療従事者 ,  好中球 ,  ヒドロキシ酪酸デヒドロゲナーゼ ,  危険因子 ,  予測モデル ,  血清アミロイドA
準シソーラス用語： Dダイマー ,  予測因子 ,  *重症度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： COVID-19 ,  予測 ,  危険因子 ,  SARS-CoV-2 ,  スコアモデル

分類 (1件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

タイトルに関連する用語 (8件)： SARS-CoV-2 ,  感染 ,  患者 ,  重症度 ,  予測 ,  簡易 ,  スコアリング ,  モデル