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基于定量CT及临床危险因素列线图预测重症新型冠状病毒肺炎短期预后.pdf
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1、CHESTIMAGING498胸部影像学基于定量CT及临床危险因素列线图预测重症新型冠状病毒肺炎短期预后吴树剑1俞咏梅!范莉芳2徐静雅徐争元?亚胜男2【摘要】目的:探讨定量CT结合临床危险因素构建的列线图预测重症新型冠状病毒肺炎(COVID-19)短期预后的价值。方法:回顾性分析2 8 7 例重症COVID-19患者的胸部CT及临床资料,其中好转出院2 2 2 例(生存组),住院期间死亡6 5例(死亡组),采用分层抽样按7:3将患者随机分为训练集(n=200)与验证集(n=87)。单因素与多因素logistic回归分析筛选导致死亡的独立危险因素,构建联合预测模型,并绘制模型的列线图。Hosme
2、r-Lemeshow检验及校准曲线评价模型的拟合优度与校准度。结果:单因素与多因素logistic回归分析实性密度体积百分比、年龄、慢性阻塞性肺病、白细胞计数、淋巴细胞计数、中性粒细胞计数、超敏C反应蛋白是预测患者死亡的独立危险因素。联合预测模型的曲线下面积训练集为0.8 36(95%CI0.7710.901)、验证集为0.8 2 5(95%CI0.7220.928),H o s m e r-Le m e s h o w 检验训练集(x=9.927,P=0.2 7 0)及验证集(X=7.777,P=0.456)均拟合较好,校准曲线显示了较高的校准度。结论:定量CT结合临床危险因素构建的预测模型
3、能够有效预测重症COVID-19患者短期预后,基于此构建的列线图能够可视化预测结果。【关键词】定量CT;列线图;新型冠状病毒肺炎;短期预后中图分类号:R563.1文献标志码:A文章编号:10 0 6-57 41(2 0 2 3)0 5-0 498-0 7Prediction of Short-term Prognosis of Severe Novel Coronavirus Pneumonia byNomogram Based on Quantitative CT and Clinical Risk FactorsWU Shujian,YU Yongmei,FAN Lifang,XU Jin
4、gya,XU Zhengyuan,YA Shengnan?Abstract I Purpose:To explore the value of quantitative CT combined with clinical risk factors in predicting theshort-term prognosis of severe novel coronavirus pneumonia(COVID-19).Methods:A total of 287 patients withsevere COVID-19 were enrolled,among which 222 patients
5、 were discharged for improvement(survival group),65patients died during hospitalization(death group).The chest CT images and clinical data of them were reviewed andanalyzed.By using stratified sampling,patients were randomly divided into a training set(n=200)and a validationset(n=87)at a 7:3 ratio.U
6、nivariate and multivariate logistic regression analysis was used to screen independent riskfactors leading to death,construct a joint prediction model,and draw a nomogram of the model.Hosmer-Lemeshowtest and calibration curve were used to evaluate the goodness of fit and calibration of the model.Res
7、ults:Univariateand multivariate logistic regression analysis showed that solid density volume percentage,age,chronic obstructivepulmonary disease,white blood cell count,lymphocyte count,neutrophil count,and hypersensitive C-reactive proteinwere independent risk factors for predicting patient mortali
8、ty.The area under curve of training set for the jointprediction model was 0.836(95%CI 0.771-0.901),and that of the validation set was 0.825(95%CI 0.722-0.928).TheHosmer-Lemeshow test showed that the training set(=9.927,P=0.270)and the validation set(=7.777,P=0.456)were well fitted,and the calibratio
9、n curve showed a high degree of calibration.Conclusions:The prediction modelconstructed by quantitative CT combined with clinical risk factors can be used to effectively predict the short-term中国医学计算机成像杂志,2 0 2 3,2 9:498-50 4作者单位:1皖南医学院第一附属医院(代矶山医院)放射科2皖南医学院医学影像学院通信地址:安徽省芜湖市赭山西路2 号,芜湖2 410 0 0通信作者:俞咏
10、梅(电子邮箱:)基金项目:安徽省高校自然科学基金(2 0 2 2 AH051215)ChinComputMedlmag,2023,29:498-5041 Department of Radiology,the First Affiliated Hospital of WannanMedical College(Yijishan Hospital)2Department of Medical Imaging,Wannan Medical CollegeAddress:2WestZheshanRoad,Wuhu241000,ChinaCorrespondence to:Yu Yongmei(E-m
11、ail:)Foundation item:Anhui Provincial Natural Science Foundation for HigherEducationInstitutions(2 0 2 2 A H 0 512 15)499ChinComputMedImag,2023,29(5)中国医学计算机成像杂志2 0 2 3年第2 9卷第5期prognosis of patients with severe COVID-19.The nomogram constructed based on this model can be used tovisualize the predicti
12、on results.Key words I Quantitative CT;Nomogram;Novel coronavirus pneumonia;Short term prognosis新型冠状病毒肺炎(CO VID-19)自出现以来,具有全民易感、传染性及隐匿性强等特点,对人类生命健康造成了极大威胁【。虽然多数患者临床表现比较轻微,并可从感染中很快康复,但重症COVID-19患者可迅速出现急性呼吸窘迫综合征(ARDS)、脓毒血症、多器官功能衰竭等肺外表现以及血栓栓塞性疾病,进而导致死亡2 。本研究回顾性分析重症COVID-19患者住院期间首次胸部CT检查定量参数、实验室指标及其他临床危
13、险因素,探究导致患者短期不良预后的风险因素,为临床及时干预提供参考依据,以期降低重症COVID-19患者的死亡率。方法1.临床资料1.1研究对象回顾性分析2 0 2 2 年12 月至2 0 2 3年1月皖南医学院第一附属医院(弋矶山医院)收治住院的COVID-19患者的全部资料。纳人标准:(1)新冠病毒核酸检测阳性;(2)重型与危重型患者,分型标准参照新型冠状病毒肺炎诊疗方案(试行第九版)3;(3)患者均行胸部CT检查,且实验室检查资料齐全;(4)年龄大于18 周岁。排除标准:胸部CT伪影较重,无法满足测量需要。经以上纳人及排除标准共筛选出满足要求的COVID-19患者287例,其中重型158
14、 例,危重型12 9例,好转出院2 2 2例,住院期间死亡6 5例。将以上患者按7:3采用分层抽样随机分为训练集(n=200)与验证集(n=87)。本研究通过了皖南医学院第一附属医院(弋矶山医院)伦理委员会审核,所有患者均获知情同意。1.2一般资料收集患者人院基本资料(性别、年龄)、慢性病史(高血压、糖尿病、冠心病、慢性阻塞性肺病)、实验室检查指标包括白细胞计数(WBC)、淋巴细胞计数(LYM)、中性粒细胞计数(NEUT)、单核细胞计数(MO)、血小板计数(PLT)、超敏C反应蛋白(hs-CRP)、肌酸激酶(CK)、肌酸激酶同工酶(CK M B)、乳酸脱氢酶(LDH)、-羟基丁酸脱氢酶(H B
15、D H)、D-二聚体(D-D),高敏肌钙蛋白日(hs-Tnl))及短期预后(包括死亡、好转出院)情况。2.CT图像分析将患者1.5mm胸部薄层CT图像以“dicom格式导人3d-slicer软件,打开软件肺定量分析专用模块对图像进行定量分析(图1)。该软件可根据设置的CT值阈值范围自动识别出双肺磨玻璃病变及实性病变。分析得到双肺磨玻璃病变体积(ground-glassopacityvolume,G G O V)及其百分比(GGOV%)、实性病变体积(solid-opacityvolume,So V)及其百分比(SOV%)、全肺病变体积(lesionvolume,Le V)及其百分比(LeV%)
16、。人1B1.图1定量CT参数测量A.男性,8 3岁,重症COVID-19患者,原始图像双肺可见多发磨玻璃病变及实性病变;B.原始图像以“dicom”格式导人3D-slicer软件,首先选择“Chest ImagingPlatform”模块中的“LungCTSegmenter”功能对图像进行分割,得到肺部区域的分割图像,并采用计算机视觉技术三维显示;C.选择“LungCTAnalyzer”功能对肺部不同性质病变进行分割(橘黄色区域为磨玻璃密度病变,粉红色区域为实性密度病变)。3.统计学分析使用SPSS23.0及R(版本4.1.2)软件进行统计分析。先对定量数据进行Shapiro-Wilk正态性检
17、验,符合正态分布的用t检验,表示用xS,不符合正态分布用秩和检验,表示用M(P2,Pz s),分类变量用X检验或Fisher精确概率法。多因素logistic回归分析筛选独立危险因素。采用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评价模型的预测效能;校准曲500ChinComputMedImag,2023,29(5)中国医学计算机成像杂志2 0 2 3年第2 9卷第5期线用于评价模型的校准度,校准曲线建立在bootstrap方法重复10 0 0 次抽样的基础上;P0.05)。详见表1。表1训练集与验证集定量CT及临床资料比较定量CT及临床特征训练集(n=200)验证集(n=87)Z值P值GG
18、OV/mL489.6(379.4,653.1)541.7(376.2,707.0)-1.6250.104GGOV%17.8(11.2,24.2)20.7(12.0,29.4)-1.8150.069SOV/mL215.5(157.5,323.9)208.0(152.8,360.9)-0.3420.732SOV%7.6(4.8,12.2)7.7(5.2,11.8)-0.6240.532LeV/mL715.9(545.0,955.1)771.2(541.8,1031.1)-1.5640.118LeV%25.5(16.0,36.0)30.0(18.0,41.0)-1.5950.111年龄岁76.0(6
19、8.0,83.0)78.0(68.0,86.0)-1.8820.060性别n(%)1.8580.173男134(67.0)51(58.6)女66(33.0)36(41.4)高血压n(%)0.6840.408有109(54.5)52(59.8)无91(45.5)35(40.2)糖尿病n(%)0.3610.548有64(32.0)31(35.6)无136(68.0)56(64.4)冠心病n(%)0.4870.485有54(27.0)27(31.0)无146(73.0)60(69.0)慢性阻塞性肺病 n(%)1.4090.235有30(15.0)18(20.7)无170(85.0)69(79.3)W
20、BC10/L-17.0(4.7,11.5)6.8(4.7,10.5)-0.4250.671LYMx10L-10.8(0.5,1.1)0.7(0.5,1.0)-0.7970.425NEUT10/L-15.6(3.4,9.8)5.9(3.7,9.4)-0.0970.923MOx10%L-10.4(0.2,0.6)0.4(0.3,0.6)-0.1180.906PLTx10/L-1163.0(115.0,246.0)183.0(101.0,241.0)-0.5250.600hs-CRP/(mg/L)53.2(9.6,81.1)36.2(8.7,80.9)-1.0730.283CK/(U/L)88.5(
21、47.3,199.3)64.0(34.0,143.0)-2.5060.012CKMB/(U/L)16.0(11.0,24.0)15.0(11.0,23.0)-0.7220.470LDH/(U/L)271.5(212.0,353.8)251.0(198.0,382.0)-0.5860.558HBDH/(U/L)187.5(148.3,245.8)174.0(142.0,249.0)-0.3640.716D-D/(mg/L)2.2(0.7,6.0)2.2(0.9,6.1)-0.9800.327hs-Tnlx10-2/(ng/mL)2.2(0.8,9.0)1.5(0.7,4.9)-0.9290.35
22、3501ChinComputMedImag,2023,299(5)中国医学计算机成像杂志2 0 2 3年第2 9 卷第5期2.训练集定量CT及临床资料比较训练集2 0 0 例重症COVID-19患者,生存组154例,死亡组46 例,2 组间定量CT参数及临床特征比较SOV%、年龄、慢性阻塞性肺病病史、WBC、LYM、NEU T、h s -C RP、C K、C K M B、LD H、HBDH、D-D 差异均具有统计学意义(均P0.05),表2。表2 训练集生存组与死亡组定量CT参数及临床特征比较定量CT参数及临床特征生存组(n=154)死亡组(n=46)Z值P值GGOV/mL489.6(383.
23、2,649.8)496.5(306.5,665.4)-0.4760.632GGOV%17.4(11.3,23.3)19.0(10.7,29.5)-1.2350.217SOV/mL211.4(155.7,300.9)247.1(169.6,384.5)-1.1840.236SOV%7.0(4.7,10.9)11.6(5.5,18.4)-3.1140.002LeV/mL715.9(558.3,952.5)724.4(451.5,965.0)-0.5020.616LeV%24.5(16.0,34.3)31.5(16.0,47.8)-1.7180.086年龄岁74.0(64.0,82.0)80.5(7
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