TY – JOUR

T1 – Well-aerated Lung on Admiting Chest CT to Predict Adverse Outcome in COVID-19 Pneumonia

AU – Colombi.Pneumonia, Inc, ダビデ

AU – ボディーニ，フラビオC．

AU – Petrini, Marcello

AU – Maffi, Gabriele

AU – Morelli, Nicola

AU – Milanese, Gianluca

AU – Silva.C.

AU Mario

AU – Sverzellati, Nicola

AU – Michieletti, Emanuele

PY – 2020/8/1

Y1 – 2020/8/1

N2 – © RSNA, 2020. 背景 重症急性呼吸器症候群コロナウイルス2型症患者のCTは、コロナウイルス症2019（COVID-19）肺炎の肺病変の範囲を描出するものである。 目的】COVID-19肺炎患者の予後を判断するために、入院時胸部CTで得られたwell-aerated lung（WAL）の定量化の価値を明らかにすることである。 材料と方法 2020年2月17日～3月10日に救急外来に入院し、胸部CTを施行した患者の画像診断をレトロスペクティブに解析した。 鼻咽頭ぬぐい取り検査で重症急性呼吸器症候群コロナウイルス2の逆転写ポリメラーゼ連鎖反応陰性，胸部CT所見陰性，臨床データ不完全の患者は除外した。 CT画像は，WALの視覚的定量化（%V-WAL），オープンソースソフトウェアによる定量化（%S-WAL），絶対量（VOL-WAL）により解析された． 臨床パラメータには，患者の特徴，併存疾患，症状の種類と期間，酸素飽和度，臨床検査値を含む． ロジスティック回帰を用いて，臨床パラメータとCT指標と患者転帰（集中治療室入室または死亡 vs ICU入室または死亡なし）の関係を評価した． モデルの性能を判定するために、受信者動作特性曲線下面積（AUC）を算出した。 結果 236名の患者（123名中59名が女性、年齢中央値68歳）を対象とした。 V-WALが73％未満（オッズ比 , 5.4; 95％信頼区間 : 2.7, 10.8; P , .001），%S-WAL が71％未満（OR , 3.8; 95％ CI: 1.9, 7.5; P , .001），VOL-WAL が 2.9 L未満（OR , 2.6; 95％ CI: 1.2, 5.8; P , .01）だったことがICU入室または死の予測因子とされた． 臨床パラメータのみを含む臨床モデル（AUC = 0.83）と比較して，3 つの定量的モデルはいずれも優れた診断性能を示した（すべてのモデルで AUC = 0.86）． また，%V-WALが73%未満，VOL-WALが2.9 L未満のモデルは，臨床パラメータのみを含むモデルと比較して，優れた性能を示した（両モデルともP = 0.04）． 結論 コロナウイルス症2019年肺炎が確認された患者において，CT肺の異常範囲の視覚的またはソフトウェアによる定量化は，集中治療室入院または死亡の予測因子であった＜2945＞＜2021＞AB – © RSNA, 2020. 背景 重症急性呼吸器症候群コロナウイルス2型疾患患者のCTは、コロナウイルス疾患2019（COVID-19）肺炎の肺の病変の程度を描出するものである。 目的】COVID-19肺炎患者の予後を判断するために、入院時胸部CTで得られたwell-aerated lung（WAL）の定量化の価値を明らかにすることである。 材料と方法 2020年2月17日～3月10日に救急外来に入院し、胸部CTを施行した患者の画像診断をレトロスペクティブに解析した。 鼻咽頭ぬぐい取りで重症急性呼吸器症候群コロナウイルス2の逆転写ポリメラーゼ連鎖反応陰性，胸部CT所見陰性，臨床データ不完全の患者を除外した。 CT画像は，WALの視覚的定量化（%V-WAL），オープンソースソフトウェアによる定量化（%S-WAL），絶対量（VOL-WAL）により解析された． 臨床パラメータには，患者の特徴，併存疾患，症状の種類と期間，酸素飽和度，臨床検査値を含む． ロジスティック回帰を用いて，臨床パラメータとCT指標と患者転帰（集中治療室入室または死亡 vs ICU入室または死亡なし）の関係を評価した． モデルの性能を判定するために、受信者動作特性曲線下面積（AUC）を算出した。 結果 236名の患者（123名中59名が女性、年齢中央値68歳）を対象とした。 V-WALが73％未満（オッズ比 , 5.4; 95％信頼区間 : 2.7, 10.8; P , .001），%S-WAL が71％未満（OR , 3.8; 95％ CI: 1.9, 7.5; P , .001），VOL-WAL が 2.9 L未満（OR , 2.6; 95％ CI: 1.2, 5.8; P , .01）だったことがICU入室または死の予測因子とされた． 臨床パラメータのみを含む臨床モデル（AUC = 0.83）と比較して，3 つの定量的モデルはいずれも優れた診断性能を示した（すべてのモデルで AUC = 0.86）． また，%V-WALが73%未満，VOL-WALが2.9 L未満のモデルは，臨床パラメータのみを含むモデルと比較して，優れた性能を示した（両モデルともP = 0.04）． 結論 コロナウイルス症2019年肺炎が確認された患者において，CT肺の異常範囲の視覚的またはソフトウェアによる定量化は，集中治療室入院または死亡の予測因子であった

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