这项研究的通讯作者杰希博士说: “*终,我们希望创建一套工具,当患者使用COVID-19时,它将在许多方面帮助医生个性化护理和资源分配。”
*新的模型是使用来自3500名俄亥俄州早期患者和3500名佛罗里达克利夫兰患者(3月初至6月初)的COVID-19检测呈阳性的回顾性患者数据开发的。已验证。数据科学家使用统计算法将数据从已登记的患者电子病历转换为风险预测模型。通过比较
COVID-19入院和未入院的患者的特征,我们发现了以前不确定的入院风险因素。 1)吸烟,以前的吸烟者比现在的吸烟者更有可能住院。 2)服用某些药物。服用血管紧张素转换酶(ACE)抑制剂或血管紧张素II型I受体阻滞剂(ARB)的患者更有可能住院。 3)比赛。非裔美国人患者比其他种族的患者更有可能住院。
Kattan博士警告说,他是医学决策制定模型的开发和验证专家,需要进一步研究ACE抑制剂与ARB之间的联系。 “我们的研究发现,服用这些药物时只有单因素分析会增加住院的风险,这意味着观察到的关联性可能是其他相关变量的结果。
研究小组的发现还显示发烧。呼吸急促,呕吐和疲劳等复杂症状的患者更容易住院。该研究证实了以前文献中报道的其他关联,包括老年人住院风险增加;男性和合并症(例如糖尿病和高血压)或社会经济背景。低矮的人有很高的住院风险。
Jehi博士说: “住院可以用作疾病严重程度的指标。了解*有可能因COVID-19相关症状和并发症而住院的患者不仅可以帮助医生确定*佳的治疗方法。否。确定如何管理患者护理以及分配床位和其他资源。