【摘 要】
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目的 应用随机森林模型和Logistic回归模型分析新型冠状病毒肺炎(COVID-19)发病的影响因素,为COVID-19防治提供依据.方法 选择2020年1月17日—2月17日浙江省6家医院收治的COV
【机 构】
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浙江省人民医院感染病科,浙江杭州310014;杭州华卓科技有限公司;浙江中医药大学第二临床医学院;安徽省蚌埠医学院研究生院;青岛大学医学部;浙江树人大学树兰国际医学院附属树兰(杭州)医院感染科
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目的 应用随机森林模型和Logistic回归模型分析新型冠状病毒肺炎(COVID-19)发病的影响因素,为COVID-19防治提供依据.方法 选择2020年1月17日—2月17日浙江省6家医院收治的COVID-19疑似病例为研究对象,通过问卷收集人口学资料、既往基础疾病、流行病学史、临床表现、实验室检测指标和肺部影像学表现等,分别建立随机森林模型和Logistic回归模型分析COVID-19发病的影响因素.结果 共纳入786例COVID-19疑似病例,其中确诊病例336例,占42.75％.随机森林模型分析结果显示,COVID-19发病的影响因素重要性排名前十位依次是白细胞计数正常或减少、胸部影像学表现、淋巴细胞计数减少、聚集性发病、发病前14天内接触来自疫区的发热或呼吸道症状患者、乏力、发病前14天内有疫区旅居史、呼吸困难、鼻塞流涕和肌肉酸痛.多因素Logistic回归模型分析结果显示,发病前14天内有疫区旅居史(OR=8.440,95％CI:4.204～16.944)、发病前14天内接触来自疫区的发热或呼吸道症状患者(OR=2.967,95％CI:1.630～5.402)、聚集性发病(OR=25.164,95％CI:11.833～53.516)、乏力(OR=2.710,95％CI:1.490～4.930)、呼吸困难(OR=5.276,95％CI:2.076～13.410)、肌肉酸痛(OR=14.187,95％CI:1.998～100.730)、白细胞计数正常或减少(OR=1.750,95％CI:1.659～1.852)和胸部影像学表现(OR=6.291,95％CI:4.315～9.171)均与COVID-19存在统计学关联.结论 两种模型的分析结果相似,随机森林模型显示各个因素在COVID-19发病中的重要程度,Logistic回归模型可直观解释不同因素的风险度.
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