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कॉक्स फ़्रैल्टी मॉडल का उपयोग करके COVID-19 रोगियों का उत्तरजीविता विश्लेषण

एलेना बैटिनो*

पृष्ठभूमि: कोरोनावायरस रोग 2019 (COVID-19) एक महामारी रही है और इसने दुनिया भर में मृत्यु दर को प्रभावित किया है। कॉक्स आनुपातिक खतरा (CPH) मॉडल घटना के समय डेटा विश्लेषण में अधिक लोकप्रिय हो रहा है। जब कोई व्यक्ति के कारक नहीं देखे गए/मापे गए हों, तो CPH के परिणाम विश्वसनीय नहीं हो सकते हैं। इसलिए, इस अध्ययन का उद्देश्य अस्पताल में भर्ती COVID-19 रोगियों में कमज़ोरी और जीवित रहने के समय के बीच संबंध निर्धारित करना था।

विधियाँ: यह ईरान के एक अस्पताल में आयोजित एकल-केंद्र अवलोकन अध्ययन था। इसलिए, पुष्टि किए गए COVID-19 वाले अस्पताल में भर्ती मरीजों को शामिल किया गया। प्रवेश पर महामारी विज्ञान, नैदानिक, प्रयोगशाला और परिणाम डेटा इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड से निकाले गए थे। उत्तरजीविता पर सबसे महत्वपूर्ण रोगसूचक जोखिम कारकों का चयन करने के बाद, जोखिम कारकों के असमायोजित और समायोजित प्रभावों की पहचान करने के लिए CPH और गामा-कमजोरी कॉक्स मॉडल का उपयोग किया गया।

परिणाम: अध्ययन में कोविड-19 के 360 मरीज़ों को शामिल किया गया। औसत आयु 74 वर्ष थी, जिसमें पुरुष और 42·3% महिलाएँ थीं, मृत्यु दर 17% थी। CPH मॉडल के परिणामों से पता चला कि, उच्च रक्तचाप, लिंग, आयु और धूम्रपान की स्थिति कोविड-19 के कारण मृत्यु के जोखिम को बढ़ाती है (P<0.05)। इसके अलावा, कमज़ोरी मॉडल ने दिखाया कि मॉडल में कम से कम एक अव्यक्त कारक है (P=0.005)। आयु और प्लेटलेट काउंट रहने की अवधि के साथ नकारात्मक रूप से जुड़े थे, जबकि लाल रक्त कोशिका की गिनती रोगियों के रहने की अवधि के साथ सकारात्मक रूप से जुड़ी थी।

निष्कर्ष: कमजोरी और सीपीएच मॉडल दोनों संकेत देते हैं कि उम्र के अलावा, कमजोरी कारक COVID-19 के रोगियों में जीवित रहने का एक उपयोगी भविष्यवक्ता है और उम्र या सह-रुग्णता की तुलना में कमजोरी पर विचार करके रोग के परिणामों की बेहतर भविष्यवाणी की गई थी।