【新冠肺炎】美國化學學會開發新血液測試 能快速預測重症新冠患者助醫院分流
Photo from ACS
高齡、心臟病、癌症和糖尿病，均會增加染些新冠肺炎後出現重症的機會，但僅憑這些特徵並不足以預測哪些患者會病情加重。雖然測量血液中某些蛋白質或代謝物的水平可能會有所幫助，但這些測試通常緩慢、複雜或昂貴。
為了更有效地對醫院的新冠患者進行分類，研究人員選擇了一種稱為衰減全反射傅里葉變換紅外光譜 (ATR-FTIR) 的技術，該技術之前已作為 COVID-19 診斷工具進行過測試。
來自 128 名患者血漿樣本的 FTIR 光譜的兩個區域顯示，重症和非重症 COVID-19 患者之間存在微小、但可觀察到的差異。
研究人員將這些數據與患者的臨床信息結合使用，開發了一種統計模型來預測患者的嚴重程度，並發現最好的預測指標是患者是否患有糖尿病，其次是FTIR光譜中的兩個區域。
將 FTIR 數據添加到模型中，將 30 名不同患者的嚴重疾病檢測靈敏度從 41.2% 提高到 94.1%，但將特異性從 84% 降低至6%-69.2%，與單獨的臨床因素相比，這意味著新測試更有可能識別嚴重病例，但與單獨的臨床數據相比，它的假陽性率也更高。
研究人員說，雖然該策略需要在更多患者中進行測試，但它顯示出作為醫院快速、簡單和經濟的分類測試的前景。
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