[Advances in clinical prediction scores for prognosis of coronavirus disease-2019].

2019年冠状病毒病(COVID-19) 医学 疾病 肺炎 冠状病毒 重症监护医学 人口 公共卫生 内科学 环境卫生 传染病(医学专业) 病理
作者
Yutian Cai,Zeng Hua,Y P Li,Nianhong Li,Yuanfang Zheng,XingQian Lai,Xiangxing Chen
出处
期刊:PubMed [National Institutes of Health]
卷期号:45 (7): 706-711 被引量:1
标识
DOI:10.3760/cma.j.cn112147-20211125-00837
摘要

Coronavirus Disease-2019 (COVID-19) has been a major public health issue all over the world, placing a significant burden on available healthcare resources. The most common types of COVID-19 are the mild and common forms. Although the proportion of the severe-critical types is smaller, the rate of death is significantly higher and the medical resources required tend to be greater. Thus, a variety of scores based on other disease and COVID-19 were used to assess the risk of poor prognosis on the COVID-19, including the common scores for community-acquired pneumonia, sepsis and viral pneumonia. Unfortunately, the above scores often lacked an adequate description of the applicable population or were at high risk of bias with unknown applicability. Therefore, the article summarized the existing scores, aiming to provide a reference for clinical prognostic risk assessment.新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease-2019,COVID-19)已成为全球重大公共卫生事件,对现有医疗资源造成重大负担。COVID-19以轻型、普通型多见,重型-危重型所占比例虽然较少,但病死率明显升高,所需医疗资源也往往更多。多种基于其他疾病及COVID-19的评分被用于COVID-19不良预后风险的评估,其中包含社区性肺炎、病毒性肺炎、脓毒症早期识别等常用评分。但上述评分普遍存在通用性、适用性不明,高偏倚等风险。本文将对现有COVID-19评分进行归纳、总结,旨在为临床不良预后风险评估提供参考。.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
筱喜完成签到,获得积分20
刚刚
JHeart完成签到,获得积分20
1秒前
HS215完成签到,获得积分10
1秒前
xinran_lv完成签到,获得积分10
1秒前
淡然的天荷完成签到,获得积分10
2秒前
Jeisher完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
3秒前
siger发布了新的文献求助10
4秒前
梵墨发布了新的文献求助10
5秒前
善良茗茗发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
7秒前
7秒前
单纯芹菜发布了新的文献求助10
8秒前
catherine发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
成梦完成签到,获得积分10
9秒前
满意元枫完成签到 ,获得积分10
10秒前
11秒前
11秒前
JHeart关注了科研通微信公众号
12秒前
Dotuu完成签到,获得积分10
12秒前
xsc发布了新的文献求助30
12秒前
12秒前
xuexue发布了新的文献求助10
13秒前
慕青应助zzk采纳,获得10
13秒前
13秒前
瑶瑶啊应助文件撤销了驳回
13秒前
15秒前
16秒前
qwert118应助Prof.Z采纳,获得50
16秒前
爆米花应助BananaL采纳,获得10
16秒前
酷波er应助chua1212123采纳,获得10
17秒前
小蘑菇应助IRONY采纳,获得80
18秒前
郭郭郭发布了新的文献求助10
18秒前
wanci应助纯真问寒采纳,获得10
20秒前
20秒前
21秒前
高分求助中
Cronologia da história de Macau 5000
Erwählung und Berufung bei Paulus: Bedeutung, Entwicklung und Funktion einer Vorstellung in ihrem frühjüdischen und griechisch-römischen Kontext 850
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Interactions of Vowel Quality and Prosody in East Slavic 500
用于植入式医疗器械的馈通设计与实现 400
Animalia: Animal and Human Interaction in the Early Medieval English World (Exeter Studies in Medieval Europe) 400
Synfacts Issue 07 · Volume 22 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7138329
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8786826
关于积分的说明 18575391
捐赠科研通 6725808
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3154714
关于科研通互助平台的介绍 2281538
邀请新用户注册赠送积分活动 2129178