Описание метода

Длительность стационарного лечения является одним из наиболее объективных и однозначно интерпретируемых показателей, которые могут быть использованы для косвенной оценки тяжести состояния пациента. Для прогнозирования длительности стационарного лечения больного с помощью метода «COVID-19 Predict» не требуется приобретение дорогостоящего оборудования или наборов реагентов, достаточно результатов рутинного клинического обследования больного с оценкой таких показателей как возраст, рост, вес, индекс массы тела, количество дней от начала болезни, температура тела, частота пульса, частота дыхательных движений, диастолическое и систолическое артериальное давление, а также уровень SpO₂. Все эти клинические показатели могут быть оценены на догоспитальном этапе, что позволяет использовать метод на этапе первичной сортировки для поддержки принятия врачебных решений о дальнейшей тактике ведения пациента, в том числе решения вопроса о необходимости госпитализации. Большинство известных аналогичных методов требуют проведения лабораторных или инструментальных исследований, которые в реальной клинической практике могут быть не доступны на догоспитальном этапе.

Точность метода

Точность метода для прогнозирования длительности стационарного лечения больных COVID-19 «более 10 дней» составляет 83,75% (чувствительность 82,50%, специфичность 85,00%)

Трактовка результатов

Метод «COVID-19 Predict» представляет собой модель машинного обучения на базе градиентного бустинга. Результатом исследования «COVID-19 Predict» является расчетный индекс, который представляет собой число в интервале от 0 до 1. Значение индекса более 0,5 соответствует положительному результату теста (длительность стационарного лечения «более 10 дней»). Значение индекса менее 0,5 соответствует отрицательному результату теста (длительность стационарного лечения «менее 7 дней»). Вероятность получения правильного ответа теста зависит от значения индекса. Так чем больше 0.5 или меньше 0.5 значение индекса, тем выше вероятность получения правильного положительного или правильного отрицательного результатов теста, соответственно.

Публикации

Прогнозирование длительности стационарного лечения пациентов с COVID-19
Авторы: В.В. Цветков, И.И. Токин, Д.А. Лиознов, Е.В. Венев, А.Н. Куликов
Источник: Медицинский совет. 2020;17:82-90.
https://doi.org/10.21518/2079-701X-2020-17-82-90

Подробнее

Введение. В условиях высокой нагрузки на все звенья в структуре оказания медицинской помощи больным COVID-19 решение вопроса эффективной медицинской сортировки пациентов представляется чрезвычайно актуальным. Длительность стационарного лечения является одним из наиболее объективных и однозначно интерпретируемых показателей, которые могут быть использованы для косвенной оценки тяжести состояния пациента.

Цель. Разработать модель машинного обучения для прогнозирования длительности стационарного лечения пациентов с COVID-19 на основании рутинных клинических показателей, оцениваемых на догоспитальном этапе.

Материалы и методы. Всего обследовано 564 пациента с диагнозами «U07.1 COVID-19, вирус идентифицирован» (n = 367) и «U07.2 COVID-19, вирус не идентифицирован» (n = 197). В исследование включено 270 пациентов, из них у 50,37% больных длительность стационарного лечения не превышала 7 дней, у 49,63% больных продолжительность стационарного лечения была более 10 дней. В качестве наиболее важных предикторов для прогнозирования длительности стационарного лечения были выбраны 11 клинических параметров: возраст, рост и вес пациента, уровень SpO2, температура тела, индекс массы тела, частота пульса, количество дней от начала болезни, частота дыхательных движений, систолическое и диастолическое артериальное давление.

Результаты. Точность разработанной нами модели машинного обучения для прогнозирования длительности стационарного лечения более 10 дней составила 83,75% (95% ДИ: 73,82–91,05%), чувствительность — 82,50%, специфичность — 85,00%, AUC = 0,86.

Заключение. Разработанный нами метод на базе машинного обучения характеризуется высокой точностью прогнозирования длительности стационарного лечения больных COVID-19, что позволяет рассматривать его как новый перспективный инструмент для поддержки принятия врачебных решений о дальнейшей тактике ведения пациента и решения вопроса о необходимости госпитализации.

Правила

Результаты исследования «COVID-19 Predict» должны оцениваться врачом-специалистом с учетом других результатов клинико-лабораторного обследования пациента.