論文No2452
Risk Factors of Fatal Outcome in Hospitalized Subjects With Coronavirus Disease 2019 From a Nationwide Analysis in China
Ruchong Chen, Wenhua Liang, Mei Jiang, Weijie Guan, Chen Zhan, Tao Wang, Chunli Tang, Ling Sang, Jiaxing Liu, Zhengyi Ni, Yu Hu, Lei Liu, Hong Shan, Chunliang Lei, Yixiang Peng, Li Wei, Yong Liu, Yahua Hu, Peng Peng, Jianming Wang, Jiyang Liu, Zhong Chen, Gang Li, Zhijian Zheng, Shaoqin Qiu, Jie Luo, Changjiang Ye, Shaoyong Zhu, Xiaoqing Liu, Linling Cheng, Feng Ye, Jinping Zheng, Nuofu Zhang, Yimin Li, Jianxing He, Shiyue Li, Nanshan Zhong on behalf of the Medical Treatment Expert Group for COVID-19
CHEST, July 2020, Volume 158, Issue 1, Pages 97–105.
＜背景＞
新型コロナウイルス(COVID-19)は世界的な健康の緊急的問題となっている。
新規確定例と死亡例がいまだに中国外でも増加している。
死亡アウトカムに関連する独立した予測因子はよくわかっていない。
＜目的＞
この研究のゴールはCOVID-19の死亡に関連した潜在的リスクを
多変量Cox回帰解析とノモグラムモデルで検討することである。
＜方法＞
中国でCOVID-19のため入院した1,590名の患者の後ろ向きコホートである。
予後に影響する変数（臨床特徴や血液検査をふくむ）をカプランマイヤー法とCox比例ハザードモデルを使用して解析した。
予後的ノモグラムを作成し、COVID-19患者の生存を予測した。
＜結果＞
この中国全土のコホートにおいて、死亡者は高齢者が多く、併存症として慢性疾患をもち、
呼吸困難が強く、入院時の血液検査異常が多かった。
多変量Cox回帰解析で、
75歳以上 (hazard ratio [HR], 7.86; 95% CI, 2.44-25.35)、
65-74歳(HR, 3.43; 95% CI, 1.24-9.5)、
冠動脈疾患(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>0.5 ng/ml(HR, 8.72; 95% CI, 3.42-22.28)、
AST>40 IU/l(HR, 2.2; 95% CI, 1.1-6.73)が
死亡の独立したリスク因子であった。
多変量解析の結果のもとにノモグラムが作成された。
内部ブートストラップ再サンプルアプローチにより、ノモグラムは十分な弁別能をもっていた0.91 (95% CI, 0.85-0.97)。
キャリブレーションプロットでも予測と観察結果の間に良い一致率を示した。
＜感想＞
COVID-19の死亡予測因子は高齢、冠動脈疾患、脳血管疾患、呼吸困難、プロカルシトニン高値、AST高値だったようです。
Background
The novel coronavirus disease 2019 (COVID-19) has become a global health emergency. The cumulative number of new confirmed cases and deaths are still increasing out of China. Independent predicted factors associated with fatal outcomes remain uncertain.
Research Question
The goal of the current study was to investigate the potential risk factors associated with fatal outcomes from COVID-19 through a multivariate Cox regression analysis and a nomogram model.
Study Design and Methods
A retrospective cohort of 1,590 hospitalized patients with COVID-19 throughout China was established. The prognostic effects of variables, including clinical features and laboratory findings, were analyzed by using Kaplan-Meier methods and a Cox proportional hazards model. A prognostic nomogram was formulated to predict the survival of patients with COVID-19.
Results
In this nationwide cohort, nonsurvivors included a higher incidence of elderly people and subjects with coexisting chronic illness, dyspnea, and laboratory abnormalities on admission compared with survivors. Multivariate Cox regression analysis showed that age ≥ 75 years (hazard ratio [HR], 7.86; 95% CI, 2.44-25.35), age between 65 and 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 level > 0.5 ng/mL (HR, 8.72; 95% CI, 3.42-22.28), and aspartate aminotransferase level > 40 U/L (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 a C-index of 0.91 (95% CI, 0.85-0.97). The calibration plots also showed good consistency between the prediction and the observation.
Interpretation
The proposed nomogram accurately predicted clinical outcomes of patients with COVID-19 based on individual characteristics. Earlier identification, more intensive surveillance, and appropriate therapy should be considered in patients at high risk.