目的 探讨基于定量CT构建的诺模图对重症新型冠状病毒肺炎的诊断价值.方法 回顾性分析117例新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID?19)患者的临床和胸部CT资料.所有患者分为轻症组(82例)和重症组(35例).对两组间差异有统计学意义的临床和定量CT指标进行多因素logistic回归分析,确定重症COVID?19相关的独立危险因素,构建诺模图,并通过ROC曲线分析、校准曲线及Hosmer?Lemeshow拟合优度检验进行模型验证.结果 多因素logistic回归结果显示年龄(OR=1.155,95％CI:1.069～1.247)、淋巴细胞计数与白细胞计数比值(OR<0.001,95％CI:0～0.005)、LeV％(OR=1.136,95％CI:1.013～1.274)、MLeD(OR=1.009,95％CI:1.001～1.018)是重症COVID?19的影响因素.绘制诺模图,其ROC曲线下面积为0.969,校准曲线显示预测概率与实际概率符合度良好.Hosmer?Lemeshow拟合优度检验(χ2=4.352,P=0.824)显示诺模图诊断重症COVID?19具有较好效能.结论 基于定量CT构建的诺模图对于重症COVID?19的临床诊断具有较好的效能.
作者：黄晓旗；阴玮灵；王莉；史柯；周婕；梁玉栋；刘亚良；张静平；金晨望；郭佑民
来源：实用医学杂志 2022 年 38卷 5期
