Прогнозирование риска смерти у пациентов с коронавирусной инфекцией

Abstract

Цель работы – разработка и валидация прогностических моделей для оценки риска летального исхода у пациентов с COVID-19, а также стратифицированных моделей для прогнозирования перевода в ОРИТ в зависимости от возраста и наличия ХБП. В работе проведён анализ клинических данных 1742 пациентов с COVID-19 (летальность 13,6%). Выполнена предобработка данных (обработка пропусков, создание бинарных предикторов). Проведён одномерный и многомерный логистический регрессионный анализ. Разработаны четыре типа прогностических моделей летального исхода: логистическая регрессия, дискриминантный анализ, деревья решений (CHAID, CRT) и нейронная сеть. Оценка качества выполнена с использованием ROC-анализа, теста Хосмера-Лемешоу, расчёта чувствительности и специфичности. Для деревьев решений применена оптимизация весов ошибок (10:1). Дополнительно разработаны стратифицированные модели перевода в ОРИТ для 8 подгрупп (4 возрастные категории × наличие/отсутствие ХБП). Наиболее стабильные модели получены для групп 45-59 лет без ХБП(