目的:建立新型冠状病毒肺炎（COVID-19）患者转归为重症的预测模型，为早期、动态地监测患者转归提供更加全面、准确、及时的指标。方法:基于患者的入院检测指标和轻、重症分型，以及检测指标的动态改变（即入院后两次检测指标测量值差）等输入变量，使用XGBoost方法建立预测模型，评估患者在入院之后转归为重症的风险。然后将入选的患者从入院随访至出院，观察其病情转归情况，对模型预测结果进行验证。结果:在100例COVID-19患者的训练集中，筛选出具有较高评分的预测变量并建立模型，计算出预测变量取值的高风险范围：血氧饱和度<94
作者：彭志行；陈旭峰；胡钦勇；胡家才；赵子平；张明智；邓思婷；徐俏俏；夏彦恺；李勇
来源：中华流行病学杂志 2020 年 41卷 10期
