BMJ, The

Xác định các đặc điểm lâm sàng của bệnh nhân nhập viện do bệnh coronavirus 2019 (covid-19) ở Vương quốc Anh trong giai đoạn phát triển của làn sóng bùng phát đầu tiên và những người tham gia vào Nghiên cứu Giao thức Đặc trưng Lâm sàng ISARIC Tổ chức Y tế Thế giới (WHO) tại Vương quốc Anh (CCP-UK), và khám phá các yếu tố nguy cơ liên quan đến tử vong tại bệnh viện.

Nghiên cứu đoàn hệ quan sát tiềm năng với việc thu thập dữ liệu nhanh chóng và phân tích gần thời gian thực.

208 bệnh viện chăm sóc cấp cứu ở Anh, xứ Wales và Scotland từ ngày 6 tháng 2 đến 19 tháng 4 năm 2020. Một mẫu báo cáo ca được phát triển bởi ISARIC và WHO đã được sử dụng để thu thập dữ liệu lâm sàng. Thời gian theo dõi tối thiểu là hai tuần (đến ngày 3 tháng 5 năm 2020) cho phép hầu hết bệnh nhân hoàn tất việc nhập viện.

20.133 bệnh nhân nội trú với covid-19.

Nhập viện vào khoa chăm sóc đặc biệt (đơn vị phụ thuộc cao hoặc khoa hồi sức tích cực) và tỷ lệ tử vong tại bệnh viện.

T độ tuổi trung vị của bệnh nhân nhập viện do covid-19, hoặc được chẩn đoán covid-19 tại bệnh viện, là 73 tuổi (phạm vi tứ phân 58-82, khoảng 0-104). Số lượng nam giới nhập viện nhiều hơn nữ giới (nam 60%, n=12.068; nữ 40%, n=8065). Thời gian trung bình có triệu chứng trước khi nhập viện là 4 ngày (phạm vi tứ phân 1-8). Các bệnh lý kèm theo phổ biến nhất là bệnh tim mạch mãn tính (31%, 5469/17702), tiểu đường không biến chứng (21%, 3650/17599), bệnh phổi mãn tính không hen (18%, 3128/17634) và bệnh thận mãn tính (16%, 2830/17506); 23% (4161/18525) không có bệnh lý kèm theo nghiêm trọng nào được báo cáo. Tổng cộng, 41% (8199/20.133) bệnh nhân được xuất viện còn sống, 26% (5165/20.133) tử vong, và 34% (6769/20.133) tiếp tục nhận chăm sóc tại thời điểm báo cáo. 17% (3001/18183) cần nhập viện vào các khoa chăm sóc đặc biệt hoặc hồi sức tích cực; trong số này, 28% (826/3001) được xuất viện còn sống, 32% (958/3001) tử vong, và 41% (1217/3001) tiếp tục nhận chăm sóc tại thời điểm báo cáo. Trong số những người nhận thở máy, 17% (276/1658) được xuất viện còn sống, 37% (618/1658) tử vong, và 46% (764/1658) vẫn còn trong bệnh viện. Tuổi tác cao hơn, giới tính nam và các bệnh lý kèm theo bao gồm bệnh tim mạch mãn tính, bệnh phổi mãn tính không hen, bệnh thận mãn tính, bệnh gan và béo phì có liên quan đến tỷ lệ tử vong cao hơn tại bệnh viện.

ISARIC WHO CCP-UK là một nghiên cứu đoàn hệ lớn về bệnh nhân tại bệnh viện với covid-19. Nghiên cứu vẫn tiếp tục tuyển chọn vào thời điểm báo cáo này. Trong số những người tham gia nghiên cứu, tỷ lệ tử vong cao, với các yếu tố nguy cơ độc lập là độ tuổi cao, giới tính nam và bệnh lý mãn tính, bao gồm cả béo phì. Nghiên cứu này đã cho thấy tầm quan trọng của việc chuẩn bị cho đại dịch và sự cần thiết phải duy trì trạng thái sẵn sàng để khởi động các nghiên cứu trong ứng phó với các bùng phát dịch bệnh.

To review and appraise the validity and usefulness of published and preprint reports of prediction models for prognosis of patients with covid-19, and for detecting people in the general population at increased risk of covid-19 infection or being admitted to hospital or dying with the disease.

Living systematic review and critical appraisal by the covid-PRECISE (Precise Risk Estimation to optimise covid-19 Care for Infected or Suspected patients in diverse sEttings) group.

PubMed and Embase through Ovid, up to 17 February 2021, supplemented with arXiv, medRxiv, and bioRxiv up to 5 May 2020.

Studies that developed or validated a multivariable covid-19 related prediction model.

At least two authors independently extracted data using the CHARMS (critical appraisal and data extraction for systematic reviews of prediction modelling studies) checklist; risk of bias was assessed using PROBAST (prediction model risk of bias assessment tool).

126 978 titles were screened, and 412 studies describing 731 new prediction models or validations were included. Of these 731, 125 were diagnostic models (including 75 based on medical imaging) and the remaining 606 were prognostic models for either identifying those at risk of covid-19 in the general population (13 models) or predicting diverse outcomes in those individuals with confirmed covid-19 (593 models). Owing to the widespread availability of diagnostic testing capacity after the summer of 2020, this living review has now focused on the prognostic models. Of these, 29 had low risk of bias, 32 had unclear risk of bias, and 545 had high risk of bias. The most common causes for high risk of bias were inadequate sample sizes (n=408, 67%) and inappropriate or incomplete evaluation of model performance (n=338, 56%). 381 models were newly developed, and 225 were external validations of existing models. The reported C indexes varied between 0.77 and 0.93 in development studies with low risk of bias, and between 0.56 and 0.78 in external validations with low risk of bias. The Qcovid models, the PRIEST score, Carr’s model, the ISARIC4C Deterioration model, and the Xie model showed adequate predictive performance in studies at low risk of bias. Details on all reviewed models are publicly available at https://www.covprecise.org/ .

Prediction models for covid-19 entered the academic literature to support medical decision making at unprecedented speed and in large numbers. Most published prediction model studies were poorly reported and at high risk of bias such that their reported predictive performances are probably optimistic. Models with low risk of bias should be validated before clinical implementation, preferably through collaborative efforts to also allow an investigation of the heterogeneity in their performance across various populations and settings. Methodological guidance, as provided in this paper, should be followed because unreliable predictions could cause more harm than benefit in guiding clinical decisions. Finally, prediction modellers should adhere to the TRIPOD (transparent reporting of a multivariable prediction model for individual prognosis or diagnosis) reporting guideline.

Protocol https://osf.io/ehc47/ , registration https://osf.io/wy245 .

This article is the final version of a living systematic review that has been updated over the past two years to reflect emerging evidence. This version is update 4 of the original article published on 7 April 2020 ( BMJ 2020;369:m1328). Previous updates can be found as data supplements ( https://www.bmj.com/content/369/bmj.m1328/related#datasupp ). When citing this paper please consider adding the update number and date of access for clarity.