尿酸和碱性磷酸酶的早期变化预测普通型新型冠状病毒肺炎患者的血脂异常

摘要：

目的 利用普通型新型冠状病毒肺炎(COVID-19)患者实验室检测数据,建立其血脂异常的预测模型.方法 收集74例普通型COVID-19患者临床资料和入院时首次实验室检查结果.根据血脂水平分为正常组和异常组.利用单因素Logistic回归和共线性诊断确定患者血脂异常的风险因素,利用向后逐步回归建立列线图模型.用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线和决策曲线评估模型的区分度、拟合优度与临床实用性.结果 入院时血脂异常的患者在出院时血脂水平均恢复正常.Logistic回归分析显示,尿酸(OR=1.024)和碱性磷酸酶(OR=1.417)可联合预测患者血脂异常(P<0.05).ROC曲线显示,模型的区分度较高(曲线下面积为0.987).校准曲线显示,模型具有较好的拟合程度(P=0.989).决策曲线显示,模型具有一定的临床实用性.结论 本研究建立的尿酸与碱性磷酸酶的组合模型可较好的预测普通型COVID-19患者血脂异常.本研究处于初步探索阶段,可供相关研究参考,所建立模型的临床实用性尚需大样本数据进一步验证.

关键词：新型冠状病毒肺炎、血脂异常、尿酸、碱性磷酸酶、预测模型

所属期刊栏目：25

分类号：R563.1(呼吸系及胸部疾病)

在线出版日期：2023-05-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：254-260