RU2764002C1 - Способ прогнозирования исхода вирусной пневмонии при covid-19 - Google Patents

Способ прогнозирования исхода вирусной пневмонии при covid-19 Download PDF

Info

Publication number
RU2764002C1
RU2764002C1 RU2021124662A RU2021124662A RU2764002C1 RU 2764002 C1 RU2764002 C1 RU 2764002C1 RU 2021124662 A RU2021124662 A RU 2021124662A RU 2021124662 A RU2021124662 A RU 2021124662A RU 2764002 C1 RU2764002 C1 RU 2764002C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
outcome
covid
total protein
viral pneumonia
clinical
Prior art date
Application number
RU2021124662A
Other languages
English (en)
Inventor
Сергей Сергеевич Петриков
Лайлаъ Тимарбековна Хамидова
Иван Михайлович Скоробогач
Рустам Шахисмаилович Муслимов
Наталья Владимировна Рыбалко
Константин Александрович Попугаев
Original Assignee
Государственное бюджетное учреждение здравоохранения города Москвы «Научно-исследовательский институт скорой помощи им. Н.В. Склифосовского Департамента здравоохранения города Москвы» (ГБУЗ "НИИ СП ИМ. Н.В.СКЛИФОСОВСКОГО ДЗМ")
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Государственное бюджетное учреждение здравоохранения города Москвы «Научно-исследовательский институт скорой помощи им. Н.В. Склифосовского Департамента здравоохранения города Москвы» (ГБУЗ "НИИ СП ИМ. Н.В.СКЛИФОСОВСКОГО ДЗМ") filed Critical Государственное бюджетное учреждение здравоохранения города Москвы «Научно-исследовательский институт скорой помощи им. Н.В. Склифосовского Департамента здравоохранения города Москвы» (ГБУЗ "НИИ СП ИМ. Н.В.СКЛИФОСОВСКОГО ДЗМ")
Priority to RU2021124662A priority Critical patent/RU2764002C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2764002C1 publication Critical patent/RU2764002C1/ru

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A61B5/1455—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters
    • A61B5/14551—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters for measuring blood gases
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/53—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
    • G01N33/569—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for microorganisms, e.g. protozoa, bacteria, viruses
    • G01N33/56983—Viruses
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/62—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving urea
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/68—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids
    • G01N33/6803—General methods of protein analysis not limited to specific proteins or families of proteins
    • G01N33/6827—Total protein determination, e.g. albumin in urine

Abstract

Изобретение относится к медицине, а именно к клинической и лабораторной диагностике, и может быть использовано для прогнозирования исхода вирусной пневмонии при COVID-19. Проводят определение значений оксигенации, общего белка и мочевины в крови. При значениях SpO2 менее 77,5 без кислородной поддержки, общего белка менее 55,5 г/л, мочевины в крови более или равно 8,98 мМоль/л прогнозируют неблагоприятный исход вирусной пневмонии при COVID-19. Способ обеспечивает возможность повышения точности прогноза исхода вирусной пневмонии при COVID-19 за счет оценки комплекса диагностически значимых показателей: уровня оксигенации, общего белка и мочевины в крови. 1 ил., 1 табл., 3 пр.

Description

Изобретение относится к медицине, а именно к клинической и лабораторной диагностике. Способ может быть использован для прогнозирования исхода вирусной пневмонии.
Одной из проблем в лечении пациентов в тяжелом состоянии с вирусной пневмонией при COVID-19 является прогноз исхода заболевания. Летальность в отделении реанимации и среди пациентов, находящихся на искусственной вентиляции легких, достигает 48,9-57,9%. В настоящее время выявлены предикторы тяжелого течения вирусной пневмонии при COVID-19. Ими оказались мужской пол, возраст старше 70,5 лет, исходная лимфоцитопения менее 0,98×10 9 /л, нейтрофильно-лимфоцитарное соотношение более 7,75, уровень D-димера более 0,85 мкг/мл, IL6 более 184,7 пг/мл, прокальцитонин более 0,22 нг/мл, гипергликемия более 9 ммоль/л, а также признаки повреждения миокарда (высокочувствительный тропонин Т более 22 пг/мл, данные ЭхоКГ), наличие вторичной бактериальной инфекции и тяжелый гиповитаминоз D (менее 9,9 нг/мл) (Клыпа Т.В., Бычинин М.В., Мандель И.А., Андрейченко С.А., Минец А.И., Колышкина Н.А., Троицкий А.В. Клиническая характеристика пациентов с COVID-19, поступающих в отделение интенсивной терапии. Предикторы тяжелого течения. Клиническая практика. 2020;11(2):6–20. doi: 10.17816/clinpract34182). Однако исследователи анализируют предикторы одновременно тяжелого течения и развития неблагоприятного исхода, хотя и при тяжелом течении возможен благоприятный исход. Риск неблагоприятного исхода в данной работе рассматривался отдельно для каждого клинико-лабораторного показателя, поэтому чувствительность, специфичность, площадь под ROC-кривой охарактеризованы средними значениями. Остается неясным, как использовать клинико-лабораторные показатели в прогнозировании исхода, несмотря на выделение пороговых значений показателей.
Решаемой в настоящем изобретении технической проблемой является повышение точности оценки состояния по значениям оксигенации, общего белка и мочевины в крови для прогнозирования исхода вирусной пневмонии.
Раскрытие сущности изобретения
Достигаемый технический результат заключается в повышении точности прогноза исхода вирусной пневмонии при COVID-19, за счет оценки комплекса диагностически значимых показателей: уровня оксигенации, общего белка и мочевины в крови.
Разработанный способ дает возможность прогнозировать исход у пациентов с вирусной пневмонией, что повышает точность диагностики и влияет на тактику лечения.
Технический результат достигается благодаря следующей совокупности существенных признаков: оценивают уровни оксигенации (без кислородной поддержки), общего белка и мочевины в крови. При значениях SpO2 <77,5, общего белка <55,5 г/л, мочевины в крови ≥8,98мМоль/л прогнозируют неблагоприятный исход вирусной пневмонии при COVID-19 (смерть). При значениях SpO2 >77,5, общего белка >55,5 г/л, мочевины в крови <8,98мМоль/л прогнозируют благоприятный исход вирусной пневмонии при COVID-19.
У 12,5% (у 18 из 144) пациентов с вирусной пневмонией при COVID-19 наблюдался неблагоприятный исход заболевания (смерть). Клинико-лабораторные исследования проводили в первый день поступления в стационар. По данным анамнеза это соответствовало 9,8±5,8 суткам (M±SD) с момента появления первых симптомов заболевания (минимум-максимум 1-39 сутки). Средний возраст пациентов - 57,0±12,6 лет (M±SD) (минимум-максимум 27 лет - 91 год). Распределение по полу – 60% мужчин (n=86) и 40% женщин (n=58).
Интенсивность риска смерти у пациентов с вирусной пневмонией при COVID-19 отличается существенной неравномерностью, имея три пика (таблица 1). Первый пик интенсивности риска смерти достигает максимума к 15 суткам (с 5 по 20 сутки – 14 смертей), второй пик – к 36 суткам (2 смерти), третий пик - к 56 суткам (1 смерть). Поэтому возникает необходимость прогноза исхода вирусной пневмонии при COVID-19 уже в первые сутки обращения или госпитализации.
Figure 00000001
Комплекс диагностически значимых показателей был получен по результатам проведенных исследований с использованием машинного обучения в программе «Orange 3.0» (университет Любляны, Словения) методом упрощенного алгоритма Байеса 38 клинико-лабораторных показателей для прогнозирования двух вариантов исхода – благоприятного и неблагоприятного. После дискретизации получен комплекс из трех показателей - уровня оксигенации, общего белка и мочевины крови. В итоге упрощенного алгоритма Байеса получена номограмма прогнозирования вероятности неблагоприятного исхода (смерти) (Фиг.1).
Наибольший вклад в прогнозирование исхода вносят значения оксигенации (58%), меньший – общего белка (22%) и мочевины крови (20%), по данным ранжирования клинико-лабораторных показателей (коэффициент Gain ratio).
Для прогнозирования вероятности неблагоприятного исхода (смерти) вирусной пневмонии необходимо, чтобы значения показателей были в следующих диапазонах: SpO2 <77,5, общего белка <55,5 г/л, мочевины в крови ≥8,98 мМоль/л (фиг.1). Диапазоны для прогнозирования благоприятного исхода должны быть противоположными. Достоверный прогноз (р<0,05) возможен только при сочетании указанных диапазонов всех трех показателей.
Анализ матрицы классификации 144 пациентов с вирусной пневмонией при COVID-19 показал 90% (n=130) достоверность прогнозирования исхода. Разработанный алгоритм упрощенного Байеса обладает высокой способностью прогнозировать исход вирусной пневмонии при COVID-19 и распознавать отсутствие болезни при отличном (AUС=0,94) прогностическом качестве модели, что отражает их высокую чувствительность (90,3%) и высокую специфичность (98%). При прогнозировании исхода с помощью теста необходимость в повторном исследовании, уточняющем прогноз, составляет всего 1% (прогностическая ценность положительного результата – 99%). При отрицательном результате теста вероятность того, что будет сделан ошибочный прогноз, составила 22% (прогностическая ценность отрицательного результата – 78%). Таким образом, разработанный способ позволяет добиться высокой точности (92%) в прогнозировании исхода вирусной пневмонии.
Осуществление изобретения
С первого дня обращения или госпитализации определяют комплекс показателей: оксигенацию, общий белок и мочевину в крови.
В том случае, если выявляют следующие значения этих показателей: SpO2 <77,5, общий белок <55,5 г/л, мочевина в крови ≥8,98 мМоль/л, то прогнозируют неблагоприятный исход вирусной пневмонии при COVID-19.
Клинический пример 1. Пациент, 48 лет. Клинический, основной диагноз: Коронавирусная инфекция, вирус идентифицирован (подтвержден лабораторным тестированием независимо от тяжести клинических признаков или симптомов).
Клинико-лабораторные показатели в 1-е сутки госпитализации: SpO2 70%, общего белка 50,0 г/л, мочевины в крови 47 мМоль/л. Полученные уровни находятся в диапазонах SpO2 <77,5%, общего белка <55,5 г/л, мочевины в крови ≥8,98 мМоль/л прогнозирования неблагоприятного исхода заболевания.
Больной умер на 9 сутки от осложнения основного заболевания: двусторонней полисегментарной пневмонии смешанного генеза (вирусная и бактериальная), ОРДС, сепсиса, септического шока, прогрессирующей полиорганной недостаточности (сердечно–сосудистой, дыхательной, почечной, печеночной).
Прогнозируемый исход неблагоприятный (смерть) по клинико-лабораторным показателям, находящимся в диапазоне SpO2 <77,5%, общего белка <55,5 г/л, мочевины в крови ≥8,98мМоль/л, соответствует данным истории болезни.
Клинический пример 2. Пациент, 62 года. Клинический, основной диагноз: Коронавирусная инфекция, вирус идентифицирован (подтвержден лабораторным тестированием независимо от тяжести клинических признаков или симптомов). Клинико-лабораторные показатели в 1-е сутки госпитализации: SpO2 70%, общего белка 49,0 г/л, мочевины в крови 23 мМоль/л. Полученные уровни находятся в диапазонах SpO2 <77,5%, общего белка <55,5 г/л, мочевины в крови ≥8,98мМоль/л прогнозирования неблагоприятного исхода заболевания. Больной умер на 16 сутки от осложнения основного заболевания: двусторонней полисегментарной пневмонии смешанного генеза (вирусная и бактериальная), ОРДС, интоксикации, неуточненной септицемии, прогрессирующей полиорганной недостаточности (сердечно–сосудистой, дыхательной, почечной, печеночной), ИВЛ.
Прогнозируемый исход неблагоприятный (смерть) по клинико-лабораторным показателям, находящимся в диапазоне SpO2 <77,5%, общего белка <55,5 г/л, мочевины в крови ≥8,98 мМоль/л, соответствует данным истории болезни.
Клинический пример 3. Пациент, 45 года. Клинический, основной диагноз: Коронавирусная инфекция, вирус идентифицирован (подтвержден лабораторным тестированием независимо от тяжести клинических признаков или симптомов). Клинико-лабораторные показатели в 1-е сутки госпитализации: SpO2 90%, общего белка 79,0 г/л, мочевины в крови 5,9 мМоль/л. Полученные уровни находятся в диапазонах SpO2 ≥77,5%, общего белка ≥55,5 г/л, мочевины в крови <8,98 мМоль/л прогнозирования благоприятного исхода заболевания. Больной выписан с улучшением на 9 сутки.
Прогнозируемый исход благоприятный (улучшение) по клинико-лабораторным показателям, находящимся в диапазоне SpO2 ≥77,5%, общего белка ≥55,5 г/л, мочевины в крови <8,98 мМоль/л, соответствует данным истории болезни.

Claims (1)

  1. Способ прогнозирования исхода вирусной пневмонии при COVID-19, включающий определение значений оксигенации, общего белка и мочевины в крови, при значениях SpO2 менее 77,5 без кислородной поддержки, общего белка менее 55,5 г/л, мочевины в крови более или равно 8,98 мМоль/л прогнозируют неблагоприятный исход вирусной пневмонии при COVID-19.
RU2021124662A 2021-08-19 2021-08-19 Способ прогнозирования исхода вирусной пневмонии при covid-19 RU2764002C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2021124662A RU2764002C1 (ru) 2021-08-19 2021-08-19 Способ прогнозирования исхода вирусной пневмонии при covid-19

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2021124662A RU2764002C1 (ru) 2021-08-19 2021-08-19 Способ прогнозирования исхода вирусной пневмонии при covid-19

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2764002C1 true RU2764002C1 (ru) 2022-01-12

Family

ID=80040243

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2021124662A RU2764002C1 (ru) 2021-08-19 2021-08-19 Способ прогнозирования исхода вирусной пневмонии при covid-19

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2764002C1 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2779579C2 (ru) * 2022-07-09 2022-09-09 Автономная некоммерческая организация дополнительного профессионального образования "Московский медико-социальный институт имени Ф.П. Гааза" Способ оценки неблагоприятного исхода пневмонии тяжелого течения, ассоциированной с COVID-19, по уровню u-CysC

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112185560A (zh) * 2020-09-27 2021-01-05 江苏省人民医院（南京医科大学第一附属医院） 一种感染covid-19患者预后风险程度的早期预测方法和系统
RU2746815C1 (ru) * 2020-12-24 2021-04-21 Федеральное Государственное Бюджетное Учреждение Науки Институт Молекулярной Биологии Им. В.А. Энгельгардта Российской Академии Наук (Имб Ран) Способ выявления антител - иммуноглобулинов класса g в сыворотке крови к возбудителям тяжелых острых респираторных вирусных инфекций, включая sars-cov-2, с одновременным прогнозом тяжести протекания коронавирусной инфекции covid-19, на гидрогелевом биочипе
RU2747097C1 (ru) * 2021-02-14 2021-04-26 Максим Юрьевич Шкурников Способ оценки риска развития тяжелой формы covid-19
RU2754776C1 (ru) * 2021-05-27 2021-09-07 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Самарский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации Способ клинико-лабораторного прогнозирования тяжести covid-19

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112185560A (zh) * 2020-09-27 2021-01-05 江苏省人民医院（南京医科大学第一附属医院） 一种感染covid-19患者预后风险程度的早期预测方法和系统
RU2746815C1 (ru) * 2020-12-24 2021-04-21 Федеральное Государственное Бюджетное Учреждение Науки Институт Молекулярной Биологии Им. В.А. Энгельгардта Российской Академии Наук (Имб Ран) Способ выявления антител - иммуноглобулинов класса g в сыворотке крови к возбудителям тяжелых острых респираторных вирусных инфекций, включая sars-cov-2, с одновременным прогнозом тяжести протекания коронавирусной инфекции covid-19, на гидрогелевом биочипе
RU2747097C1 (ru) * 2021-02-14 2021-04-26 Максим Юрьевич Шкурников Способ оценки риска развития тяжелой формы covid-19
RU2754776C1 (ru) * 2021-05-27 2021-09-07 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Самарский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации Способ клинико-лабораторного прогнозирования тяжести covid-19

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ALI A.M. et al. Hypoproteinemia predicts disease severity and mortality in COVID-19: a call for action. Diagn Pathol. 2021, 16 (1): 31, doi: 10.1186/s13000-021-01092-5. *
ALI A.M. et al. Hypoproteinemia predicts disease severity and mortality in COVID-19: a call for action. Diagn Pathol. 2021, 16 (1): 31, doi: 10.1186/s13000-021-01092-5. HUANG D. et al. Blood urea nitrogen to serum albumin ratio (BAR) predicts critical illness in patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19). Int J Gen Med. 2021, 14, p.4711-4721. GHAITH M.M. et al. Potential predictors of poor prognosis among severe COVID-19 patients: a single-center study. Can J Infect Dis Med Microbiol. 2021, 2021:6656092, doi:10.1155/2021/6656092. *
GHAITH M.M. et al. Potential predictors of poor prognosis among severe COVID-19 patients: a single-center study. Can J Infect Dis Med Microbiol. 2021, 2021:6656092, doi:10.1155/2021/6656092. *
HUANG D. et al. Blood urea nitrogen to serum albumin ratio (BAR) predicts critical illness in patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19). Int J Gen Med. 2021, 14, p.4711-4721. *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2780933C1 (ru) * 2022-05-27 2022-10-04 Дмитрий Олегович Ефремов Способ прогнозирования эффективности проведения противовоспалительной терапии глюкокортикостероидными гормонами у пациентов со среднетяжелым течением covid-19
RU2779579C2 (ru) * 2022-07-09 2022-09-09 Автономная некоммерческая организация дополнительного профессионального образования "Московский медико-социальный институт имени Ф.П. Гааза" Способ оценки неблагоприятного исхода пневмонии тяжелого течения, ассоциированной с COVID-19, по уровню u-CysC
RU2779581C2 (ru) * 2022-07-09 2022-09-09 Автономная некоммерческая организация дополнительного профессионального образования "Московский медико-социальный институт имени Ф.П. Гааза" Способ оценки неблагоприятного исхода пневмонии тяжелого течения, ассоциированной с COVID-19, по уровню s-CysC
RU2795141C1 (ru) * 2022-12-21 2023-04-28 Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Северо-Восточный федеральный университет имени М.К.Аммосова" Способ индивидуального прогнозирования исходов новой коронавирусной инфекции COVID-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Hoeboer et al. Albumin rather than C-reactive protein may be valuable in predicting and monitoring the severity and course of acute respiratory distress syndrome in critically ill patients with or at risk for the syndrome after new onset fever
Fleischer et al. Combined clinical and laboratory testing improves diagnostic accuracy for osteomyelitis in the diabetic foot
Gaini et al. Prediction of 28-days mortality with sequential organ failure assessment (SOFA), quick SOFA (qSOFA) and systemic inflammatory response syndrome (SIRS)—A retrospective study of medical patients with acute infectious disease
Cheng et al. Quantitative computed tomography of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pneumonia
Zayed et al. CO-RADS versus CT-SS scores in predicting severe COVID-19 patients: retrospective comparative study
Li et al. B-type natriuretic peptide in predicting the severity of community-acquired pneumonia
Buehler et al. Rational use of diagnostic tests for clinical decision making
Yap et al. A novel noninvasive appendicitis score with a urine biomarker
Russo et al. Lung ultrasound in the follow-up of severe COVID-19 pneumonia: six months evaluation and comparison with CT
Izquierdo et al. Utility of CT classifications to predict unfavorable outcomes in children with acute pancreatitis
Liu et al. Systemic immune-inflammation index combined with quick sequential organ failure assessment score for predicting mortality in sepsis patients
Morita et al. Deep learning analysis of echocardiographic images to predict positive genotype in patients with hypertrophic cardiomyopathy
Chen et al. Decreased accuracy of erythrocyte sedimentation rate in diagnosing osteomyelitis in diabetic foot infection patients with severe renal impairment: A retrospective cross-sectional study
RU2764002C1 (ru) Способ прогнозирования исхода вирусной пневмонии при covid-19
RU2618443C1 (ru) Способ прогнозирования риска развития атеросклеротических изменений сосудов у европеоидов
Yang et al. Prevalence of acute kidney injury and prognostic significance in patients with acute myocarditis
Avazov et al. The Possibility of Using the BISAP Scale for Predicting the Development of Severe Acute Pancreatitis.
Coelho et al. Comparison of the Wells score and the revised Geneva score as a tool to predict pulmonary embolism in outpatients over age 65
Li et al. Validating a pragmatic definition of shock in adult patients presenting to the ED
Deng et al. Aortic dissection detection risk score and D-dimer for acute aortic syndromes in the chinese population: exploration of optimal thresholds and integrated diagnostic value
Li et al. Establishment and validation of a nomogram prediction model for the severe acute pancreatitis
Zhang et al. A novel prognostic model for predicting the risk of first variceal hemorrhage in patients with HBV-related cirrhosis
Ozpolat et al. Diagnostic utility of the Covichem score in predicting COVID-19 disease
RU2568870C2 (ru) Способ диагностики и прогнозирования исхода сепсиса
Du et al. Predicting the risk of acute kidney injury in patients after percutaneous coronary intervention (PCI) or cardiopulmonary bypass (CPB) surgery: development and assessment of a nomogram prediction model