构建多状态风险预测模型，精准预判库尔德斯坦省新冠住院患者病情走向

《Journal of Diabetes & Metabolic Disorders》：Predicting COVID-19 progression in hospitalized patients in Kurdistan Province using a multi-state model

为预测库尔德斯坦省新冠住院患者病情，研究人员构建模型，明确风险因素，助力医疗决策。

　　本研究旨在通过分析医院护理数据，构建多状态风险预测模型，以预测库尔德斯坦省住院新冠肺炎（COVID-19）患者的病情进展。研究人员对 2019 年 3 月 23 日至 2021 年 12 月 19 日期间库尔德斯坦省各地区收治的 17286 例 COVID-19 住院患者的数据进行回顾性分析。采用多状态预测模型，该模型显示不同的变量组合可预测患者的不同病情转变，这些变量包括潜在疾病（如糖尿病、高血压等）和社会人口学信息（如性别和年龄） ，模型旨在预测患者康复的可能性、接受重症监护干预（如转入隔离病房或重症监护病房 ICU）的需求，以及出院情况。研究使用 R 软件和 mstate 软件包进行统计分析。

研究结果显示，在参与研究的住院患者中，5.6% 的患者死于该疾病，6.6% 的患者被送入 ICU，38.72% 的患者在隔离病房接受治疗。普通病房、隔离病房和 ICU 的死亡率分别为 3.48%、4.56% 和 26.6%。60 岁以上（风险比 HR：1.46，95% 置信区间 CI 1.37 - 1.55）、肾脏相关疾病（HR：2.19，95% CI 1.65 - 2.91）、心血管疾病（HR：1.68，95% CI 1.46 - 1.94）、肺部疾病（HR：1.89，95% CI 1.43 - 2.05）和癌症（HR：2.46，95% CI 1.77 - 3.41）是入住 ICU 的重要预测因素。60 岁以上（HR：2.40，95% CI 2.09 - 2.76）、糖尿病（HR：1.97，95% CI 1.45 - 2.68）、高血压（HR：2.30，95% CI 1.78 - 2.97）和心脏病史（HR：3.01，95% CI 2.29 - 3.95）显著增加了住院患者的死亡可能性。

该模型有助于医疗服务提供者和政策制定者依据患者管理和医疗系统内资源分配做出明智决策。