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

摘要

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(χ^(2)=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。