背景：由于严重急性呼吸综合征冠状病毒2型(SARS-CoV-2)在全球传播，2019冠状病毒病(COVID-19)大流行仍然是全球面临的严重问题。约5%的COVID-19患者出现呼吸衰竭，2%的患者在接受强化治疗后死亡。在大流行高峰期，由于东京、神户和大阪等城市地区缺乏可用床位，日本的许多患者无法入住医院。因此，在发病后尽早预测哪些患者病情会加重是很重要的，即使在没有呼吸衰竭的患者中也是如此。特别是，在发病后5 - 7天内给予抗病毒药物和中和抗体被认为是最有效的。

一些观察性研究揭示了严重COVID-19的风险因素。老年、男性、吸烟习惯、糖尿病、慢性肾脏疾病、恶性肿瘤、慢性呼吸道疾病(如慢性肺病或肺间质性疾病)等合并症已被列为重症COVID-19的危险因素。此外，一些生物标志物已被报道与疾病严重程度相关。利用这些危险因素，一些研究者报道了危险分层方法。

从2021年2月开始，SARSCoV-2疫苗开始在日本传播。截至2021年7月底，日本30%的居民接种了两次疫苗。接种两次疫苗的大多数人是老年人(≥65岁)或卫生保健工作者。由于高效疫苗的广泛传播，日本65岁以上接种疫苗的人群中COVID-19发病率下降，病情严重程度降低。因此，卫生保健政策的下一个目标人群已转向65岁以下尚未接种疫苗的个体。在目前条件下，基于在向这些较年轻的目标人群传播疫苗之前确定的风险因素，应用现有的预测规则很难准确预测疾病恶化的风险。然而，关于未接种SARS-CoV-2疫苗的65岁以下普通人群的危险因素的调查报道较少。

目的：因此，本研究根据日本疾病严重程度标准，对年龄<65岁且未接种疫苗且不需要补氧的患者，即COVID-19轻至中1期患者进行了病情恶化的危险因素调查，并制定了经外部验证的临床预测规则，以识别病情恶化的风险病例。特别地，我们分析了与疾病恶化相关的因素，不仅包括死亡和机械通气的开始，还包括住院期间开始使用瑞德西韦或地塞米松等药物和开始吸氧。

方法：采用回顾性研究方法，根据日本疾病严重程度标准，对福岛急性护理机构收治的1675例轻至中度1型COVID-19患者的资料进行分析。为了验证，从山形县的3家医院招募了324名类似患者。采用聚类稳健方差估计的逻辑回归分析来确定疾病恶化的预测因素，然后创建风险预测分数。病情恶化定义为入院后1天或更晚开始使用COVID-19药物、吸氧或机械通气。

结果：病情恶化的患者(8.6%)以年龄较大、男性、有吸烟史、体温高、血氧饱和度低、糖尿病/肥胖、高血压等合并症为主。采用logistic回归预测COVID-19恶化的逐步变量选择保留了糖尿病/肥胖(DO)、年龄(A)、体温(T)和血氧饱和度(S)的合并症。基于乐观校正的回归系数创建了两个预测评分:DOATS评分，包括上述所有危险因素，以及DOAT评分，即不含血氧饱和度的DOATS评分。在原始队列中，DOATS和DOAT评分的受试者工作特征曲线下面积(auroc)分别为0.81(95%可信区间[CI] 0.77-0.85)和0.80 (95% CI 0.76-0.84)。在验证队列中，每个评分的auroc均为0.76 (95% CI 0.69-0.83)，校准斜率均为0.80。决策曲线分析证实了两种评分在验证队列中的临床实用性。

表1 多变量logistic回归分析结果，包括所有危险因素(DOATS)和除氧饱和度(DOAT)外的所有危险因素(DOAT)，在原始队列中进行200个周期的乐观校正前后

图1受试者工作特征(ROC)曲线分析(a)原始模型与DOATS、(b)原始模型与DOAT、(c) DOATS评分、(d)原始队列中COVID-19恶化的DOAT评分的区别。在包含连续变量的原始模型中，(a)基于doat和(b)基于doat的模型预测COVID-19患者住院期间恶化的ROC曲线下的乐观校正面积(auroc)分别为0.82(95%置信区间[CI] 0.77-0.85)和0.81 (95% CI 0.77-0.86)。对于(c) DOATS和(d) DOAT评分，auroc分别为0.81 (95% CI 0.77-0.85)和0.80 (95% CI 0.76-0.84)

图2 (a)带DOATS的原始模型、(b)带DOAT的原始模型、(c) DOATS评分和(d)原始队列中COVID-19恶化的DOAT评分的校准曲线。校正曲线分析表明，原DOATS模型(a)的校正斜率为0.93和0.134，原DOAT模型(b)的校正斜率为0.93和0.124,DOATS评分(c)的校正斜率为0.97和0.002,DOAT评分(d)的校正斜率为0.96和0.055。原始模型(a、b)和评分(c、d)的校准曲线显示，预测的COVID-19恶化概率与观测到的COVID-19恶化情况吻合良好

结论：我们建立了两种预测评分，可快速评估65岁以下轻/中度患者的COVID-19恶化风险。

原文出处：

hibata Y,  Omae K,  Minemura H, et al.Development and external validation of the DOAT and DOATS scores: simple decision support tools to identify disease progression among nonelderly patients with mild/moderate COVID-19.BMC Pulm Med 2023 Aug 28;23(1)

Tags： BMC Pulm Med ：DOAT和DOATS评分工具用于识别轻/中度COVID-19非老年患者疾病进展