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Lancet Infectious Disease誌から
COVID-19入院患者を分類し死亡率を予測する
クラスター分析で3種類の表現型に分類

 スペインHospital Universitario Virgen MacarenaのBelen Gutierrez-Gutierrez氏らは、様々な臨床症状を示すCOVID-19入院患者のアウトカムを予測するために、入院時に入手可能なデータに基づいていくつかの表現型グループに分類する方法を試みた結果、3つのグループに分類できたと報告した。さらに16種類の変数を入力すれば、その患者がどの表現型グループに属するかを推定できるシンプルな確率モデルを構築して、ウェブ公開した。詳細は2021年2月23日のLancet Infectious Disease誌電子版に掲載された。

 著者らは、COVID-19入院患者は、受診時の表現型(人口統計学的特性、基礎疾患、症状と徴候、画像診断データ、検査値など)に基づいていくつかのグループに分類できるという仮説を立てた。そこで、表現型に基づく分類が可能かどうか、分類には再現性があるか、表現型に基づく分類はアウトカムを予測できるかについて検討した。

 研究には2つのコホートのデータを利用した。1つは、2020年2月2日から3月17日までにスペイン国内の127病院に入院した連続する4035人の成人COVID-19患者のCOVID-19 Spainコホート。もう1つは、Madridの教育病院1施設に2月25日から4月19日までの期間に入院した2226人の成人患者からなるCOVID-19 HULPコホートだ。COVID-19 Spainコホートはランダムに2群にわけて、2667人を導出コホート、1368人を内部検証コホートとした。また、COVID-19 HULPコホートは外部検証コホートとした。

 臨床的な表現型を導くために、年齢、性別、人種、併存疾患、入院まで使用していた薬剤、COVID-19関連症状、検査値、胸部X線検査所見など、69の変数について検討した。それらは、全て入院時に入手可能な情報から選んだ。

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シリーズ◎新興感染症
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