朱明新, 黄健梁, 夏铭锴, 彭波, 李琳珺, 章建辉, 文芳, 胡林琳, 雷明盛
湖南师范大学学报(医学版). 2023, 20(3): 47-53.
目的:探讨计算机辅助诊断技术(CAD)对张家界市重型与危重型Omicron感染者的临床意义,为重型与危重型Omicron感染者的救治工作提供更多的参考依据。方法:收集了2022年12月―2023年1月在张家界市人民医院住院治疗的重型与危重型Omicron感染者的一般资料、qSOFA评分、实验室检查、肺部CT等,将肺部CT使用CAD技术进行分割与重建,输出炎症占比,比较重型与危重型患者间临床特征与炎症占比有无差异,并探讨炎症占比与疾病分型之间的关系。结果:共有116名重型、危重型患者被纳入本项研究,年龄中位数73.0(65.0,84.0)岁,60.3%(n=70)的患者入住ICU,86.2%(n=100)患者合并有基础疾病。相比于重型患者,危重型患者有着更高的炎症占比、qSOFA评分、C-反应蛋白、D-二聚体等(P<0.05)。炎症占比越高,疾病进展为危重型的可能性越大(r=0.24,P=0.009),炎症占比在判断病情进展为危重型时的灵敏度、特异度、准确度分别为0.656、0.745、0.638,截断值为31.46%。结论:CAD对于重症COVID-19肺炎患者病情评估有一定的价值,炎症占比越高,疾病进展为危重型的可能性越大,当肺部炎症占比≥31.46%时,患者极有可能进展为危重型。