准确度达80%！研究模型可预测新冠重症入院“拐点”：三种症状最容易中招

新冠暴发以来，这种狡猾的病毒一直让许多人捉摸不透。由于症状繁多、免疫反应截然不同，还有相当大一部分无症状感染者……防不胜防的情况下，控制疾病传播的效果就变得大打折扣。

不过最新的一项研究表示，一些患者出现的症状，或许可以成为预测他们是否会发展为重症的标志。这将可以大大提高预测谁将需要医院支持的准确度，并有可能挽救更多生命。

研究人员们使用APP和机器学习来跟踪症状并将其分为六组。这些患者都有特定的症状群，其中有些症状比其他的更为危险。他们的目的是确定哪些症状组可纳入预测新冠重症病例的范围——有助于患者知道何时去医院寻求适当的治疗，也可以帮助医生预测谁在第二次冠状病毒感染中最有风险并且需要住院治疗。

科学家认为，使用症状发作前5天的数据、其他信息和医疗状况，他们可以预测患者需要呼吸支持的时间，准确度达到80%。他们在medRxiv中发表了他们的研究，尚未经过同行评审。

这项研究本质上是基于由哈佛大学麻省总医院的医生和科学家创建的应用程序。它于3月在英国推出，然后扩展到美国和瑞典的参与者。该应用程序要求参与者每天记录他们的健康状况以及COVID-19的任何新潜在症状。

在研究过程中，哈佛大学陈曾熙公共卫生学院、伦敦国王学院和斯坦福大学医学院与健康科学公司ZOE合作。开发了一个模型，该模型结合了有关年龄，性别，BMI和先前存在的状况的信息，以及从疾病发作第5天开始就收集到的症状。

研究团队还使用算法分析了来自英国和美国约1600名用户的子集的数据，这些用户已确诊新冠，他们在3月和4月使用该应用程序定期记录了他们的症状，以查明是否有特定症状一起出现以及这与疾病的进展如何相关联。

伦敦国王学院的蒂姆·斯佩克特（Tim Spector）教授说：“尽早采取任何措施阻止患者发展为重症，这将增加生存机会，并避免不必要地占用医院的病床资源。”

研究人员使用了来自超过400万用户的移动应用程序中的数据，共有1,653位用户的COVID-19测试呈阳性，其中383位至少去过一次医院，其中107位需要呼吸支持。

他们应用了机器学习算法来探索他们所监测的14种症状是否可以分组，然后他们确定了6组COVID患者。每个组都与特定的结果相关联，这使科学家们相信他们可以根据症状的组合来预测患者是否会发展为重症患者。

第1组中有462位患者，出现上呼吸道症状，如持续咳嗽和肌肉疼痛。其中约1.5％的人需要呼吸支持，而16％的人至少去过一次医院。

第2组有315名患者，声称他们患有上呼吸道症状，进餐量增加和发烧。4.4％的患者需要呼吸支持，而17.5％的患者去了医院。

第3组有216位患者，出现了胃肠道症状，例如腹泻。约3.7％的人需要呼吸支持，而24％的人至少去过一次医院。

第4组有280名患者，显示出严重疲劳、胸痛和咳嗽的早期迹象。大约8.6％的患者需要呼吸支持，而23.6％的患者至少去过一次医院。

第5组有213名患者，经历了精神混乱、三餐不食、严重疲劳，并且9.9％的患者需要呼吸支持。此外，其中有24.6％的人至少去过一次医院。

第6组有167位患者，有明显的呼吸窘迫、呼吸急促、胸痛、精神错乱、疲劳和胃肠道症状。这些患者中有20％需要呼吸支持，而45.5％的患者至少去过一次医院。

根据研究小组的说法，第1组合第2组代表较温和的新冠病症和后遗症形式。而其中一些症状，如意识混乱、腹痛和呼吸急促，虽然并未被广泛认为是新冠的主要症状，却成为了该疾病最严重形式的标志。

他们还使用来自1,047个应用程序用户的数据重复了他们的工作，并增加了丧失嗅觉、味觉和头痛等症状。他们发现，味觉和嗅觉丧失的症状在所有组中均发生，但在较轻的病例中持续时间更长。

编译/前瞻经济学人APP资讯组

参考来源：https://www.sciencetimes.com/articles/26537/20200720/covid-19-update-coronavirus-symptoms-can-predict-which-will-lead-to-a-severe-case-says-study.htm

https://newseu.cgtn.com/news/2020-07-21/New-COVID-19-study-identifies-most-dangerous-symptoms-of-the-virus-SglXBSHABi/index.html