留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

CT在早期预测新型冠状病毒肺炎不同临床分型的应用

杨云辉 何波 游顶云 杨俊涛 高茜

杨云辉, 何波, 游顶云, 杨俊涛, 高茜. CT在早期预测新型冠状病毒肺炎不同临床分型的应用[J]. 昆明医科大学学报, 2021, 42(5): 131-137. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20210524
引用本文: 杨云辉, 何波, 游顶云, 杨俊涛, 高茜. CT在早期预测新型冠状病毒肺炎不同临床分型的应用[J]. 昆明医科大学学报, 2021, 42(5): 131-137. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20210524
Yun-hui YANG, Bo HE, Ding-yun YOU, Jun-tao YANG, Qian GAO. Applications of CT in the Early Prediction of Different Clinical Types of COVID -19 Pneumonia[J]. Journal of Kunming Medical University, 2021, 42(5): 131-137. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20210524
Citation: Yun-hui YANG, Bo HE, Ding-yun YOU, Jun-tao YANG, Qian GAO. Applications of CT in the Early Prediction of Different Clinical Types of COVID -19 Pneumonia[J]. Journal of Kunming Medical University, 2021, 42(5): 131-137. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20210524

CT在早期预测新型冠状病毒肺炎不同临床分型的应用

doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20210524
基金项目: 云南省社会发展专项基金资助项目(2020003AC100004)
详细信息
    作者简介:

    杨云辉(1980~),男,云南景洪人,医学学士,副主任医师,主要从事胸部、肌骨、乳腺影像诊断及CT引导下介入诊疗工作

    通讯作者:

    高茜,E-mail:81125365@qq.com

  • 中图分类号: R373.1

Applications of CT in the Early Prediction of Different Clinical Types of COVID -19 Pneumonia

  • 摘要:   目的  探讨新型冠状病毒肺炎(COVID-19)不同临床分型的临床及影像学表现及CT在早期预测不同临床分型的应用价值。  方法  回顾性分析2020年1月至2月云南省确诊的143例COVID-19患者的胸部CT平扫图像及临床资料,根据COVID-19诊疗方案(第7版),将所有患者分为轻型(28例)、普通型(92例)、重型(18例)和危重型(5例),并分析其临床特征及CT表现。比较临床分型与CT表现(病变分布、密度、范围、形态、内部/周围特征、周围血管改变等)间的相关性及各影像特征的预测效能。  结果  临床表现以发热(60/143,41.9%)、咳嗽(57/143,39.9%)症状为主,重型患者更易出现高热表现。重型和危重型患者更常见于老年患者。危重型患者淋巴细胞总数减低[(0.6±0.2)×109/L]个。除轻型患者外,6例患者CT首诊未见明显异常,余109例中,重型(10.8±4.9)个和危重型(10.8±6.4)个患者首次CT检查肺段累及数目较普通型(5.8±4.6)个多(P < 0.001)。病灶形态为楔形病灶(59/109,54.1%)、榕树冠征(35/109,32.1%)、病变内/周围出现血管增粗(87/109,79.8%)、血管集束征(65/109,59.6%)在重型和危重型患者出现概率较高(P < 0.05)。各型患者中病变数目、病变密度、病变形态(类圆形、不规则形),病变内部/周围特征(铺路石征、晕征、支气管扩张)并未显示差异有统计学意义(P > 0.05)。肺段受累数目及出现楔形病变、榕树冠征有较好的预测效能,AUC分别为0.769、0.759、0.697,血管增粗及血管集束征预测效能稍低,AUC分别为0.626,0.667。多指标联合,其预测效能进一步提高,AUC为0.854。  结论  CT不仅在COVID-19的早期诊断起到至关重要的作用,同时能够对患者病情的严重程度及预后进行评估。
  • 图  1  不同分型的COVID-19患者影像特征

    图A、B轻型COVID-19,女,36岁,发热当天就诊,CT轴位(A)和冠状位(B)未见肺炎表现。图C、D普通型COVID-19,男,46岁,咳嗽、发热6 d就诊,CT轴位(C)和冠状位(D)肺窗示右肺下叶及左肺上叶舌段类圆形或不规则磨玻璃密度影,以胸膜下多见。图E、F重型COVID-19,女,64岁,发热、畏寒1 d就诊,首次核酸检测为阴性。CT轴位(E)示双肺下叶背段片状楔形磨玻璃及实性混合密度影,其内可见“铺路石”征,病灶内血管增粗及血管集束征(箭头),冠状位(F)示多个肺叶受累。图G、H危重型COVID-19,男,76岁,发热、咳嗽10 d就诊,CT轴位(G)可见双肺上叶大片状融合磨玻璃密度为主病变,右肺病灶内可见血管增粗及血管集束征(箭头),呈“榕树冠”征表现,冠状面;(H)示双肺广泛病灶。

    Figure  1.  Image features in different clinical types of COVID -19 pneumonia

    图  2  不同分型的COVID-19患者影像特征ROC曲线

    Figure  2.  ROC curve of image features in different clinical types of COVID -19 pneumonia

    表  1  不同临床分型患者临床特征[$\bar x \pm s$/n(%)]

    Table  1.   Clinical features of different clinical types of COVID -19 pneumonia [$\bar x \pm s$/n(%)]

    参数总计(n = 143)轻型(n = 28)普通型(n = 92)重型(n = 18)危重型(n = 5)F/χ2P
    性别
     男 70(48.9) 12 46 9 3 0.709 0.871
     女 73(51.1) 16 46 9 2
    年龄(岁) 42.1 ± 18.9 26.4 ± 16.7bcd 42.7 ± 16.8acd 55.3 ± 13.5ab 71.2 ± 4.6ab 18.173 < 0.001*
    流行病学史
     湖北武汉旅居史 107(74.8) 18 71 15 3 3.196 0.306
     与确诊病人密切接触史 34(23.8) 10 20 2 2
     暴露史不明 2(1.4) 0 1 1 0
    首发症状
     发烧 60(41.9) 6 37 15 2 17.621 0.001*
     乏力 19(13.3) 1 14 2 2 5.762 0.113
     头痛 6(4.2) 2 3 1 0 1.107 0.557
     咳嗽 57(39.9) 10 37 8 2 0.364 0.943
     肌肉酸痛 10(7.0) 1 5 3 1 4.738 0.134
     呕吐、腹泻 2(1.4) 0 1 0 1 6.135 0.121
     无明显症状 32(22.4) 11 21 0 0 11.250 0.011*
    发病到首次CT检查时间(d) 3.3 ± 4.6 3.0 ± 3.6 3.4 ± 5.1 3.8 ± 3.4 1.8 ± 2.9 0.283 0.837
    首次核酸检测
     阳性 130(90.9) 26 84 15 5 1.896 0.593
     阴性 13(9.1) 2 8 3 0
    白细胞总数(×109/L) 5.65 ± 2.54 6.6 ± 2.4b 5.2 ± 1.7ac 6.8 ± 4.9b 4.7 ± 1.0 3.703 0.014*
    淋巴细胞总数(×109/L) 1.33 ± 0.61 1.7 ± 0.7bcd 1.3 ± 0.5ad 1.2 ± 0.5a 0.6 ± 0.2ab 6.191 0.001*
      与轻型组比较,aP < 0.05;与普通型组比较,bP < 0.05;与重型组比较,cP < 0.05;与危重型组比较,dP < 0.05;4组间比较,*P < 0.05。
    下载: 导出CSV

    表  2  不同临床分型COVID-19患者影像特征[$\bar x \pm s$/n(%)]

    Table  2.   Image features of different clinical types of COVID -19 pneumonia [$\bar x \pm s$/n(%)]

    发现总计(n = 109)普通型(n = 87)重型(n = 17)危重型(n = 5)F/χ2P
    病变分布
    单发 12(11) 12 0 0 2.497 0.280
    多发 97(89.0) 75 17 5
    磨玻璃密度及实变
    单纯GGO病灶 97(89.0) 76 17 4 2.753 0.252
    GGO与实变混合病灶 51(46.8) 41 7 3 0.570 0.752
    全实变病灶 16(14.7) 13 2 1 0.233 0.89
    病变范围
    外周胸膜下 69(63.3) 57 10 2 1.499 0.473
    周边与中心同时受累 40(36.7) 30 7 3
    肺段受累数目(个) 6.8 ± 5.1 5.8 ± 4.6bc 10.8 ± 4.9a 10.8 ± 6.4a 9.759 < 0.001*
    病变形态和内部/周围特征
    类圆形 90(82.6) 74 13 3 2.583 0.275
    楔形 59(54.1) 38 16 5 19.013 < 0.001*
    不规则形 63(57.8) 48 11 4 1.589 0.425
    铺路石征 32(29.3) 22 9 1 5.465 0.065
    晕征 55(50.4) 47 6 2 2.225 0.329
    榕树冠征 35(32.1) 21 11 3 12.606 0.002*
    支气管扩张 14(12.8) 8 5 1 5.432 0.066
    血管改变
    血管增粗 87(79.8) 65 17 5 6.970 0.031*
    血管集束征 65(59.6) 46 14 5 8.681 0.013*
    其他伴随征象
    纵隔淋巴结肿大(横径≥1 cm) 1(0.9) 0 1 0
    胸膜腔积液 4(3.7) 3 1 0
      与普通型组比较,bP < 0.05;与重型组比较,cP < 0.05;与危重型组比较,dP < 0.05;3组间比较,*P < 0.05。
    下载: 导出CSV

    表  3  不同分型的COVID-19患者影像特征诊断预测效能

    Table  3.   Prediction performance of image features in different clinical types of COVID -19 pneumonia

    影像特征肺段受累数楔形榕树冠征血管增粗血管集束征多指标联合
    曲线下面积 0.769 0.759 0.697 0.626 0.667 0.854
    95%CI 0.661~0.877 0.664~0.854 0.569~0.826 0.512~0.741 0.551~0.785 0.782~0.927
    敏感度 0.591 0.955 0.636 1.0 0.864 0.909
    特异度 0.828 0.563 0.759 0.253 0.471 0.69
    下载: 导出CSV
  • [1] Xu X,Chen P,Wang J,et al. Evolution of the novel coronavirus from the ongoing Wuhan outbreak and modeling of its spike protein for risk of human transmission[J]. Sci China life sci,2020,63(3):457-460. doi: 10.1007/s11427-020-1637-5
    [2] World Health Organization. WHO Director - General’ s remarks at the media briefing on 2019-nCoV on 11 February 2020[EB/OL].(2020-02-11)[2020-02-12]. https://www.who.int/dg/speeches/detail/who-director-gen-eral-s-remarks-at-the-media-briefing-on-2019-ncov-on-11-february-2020.
    [3] Coronaviridae Study Group of the International Committee on Taxonomy of Viruses. The species severe acute respiratory syndrome-related coronavirus:Classifying 2019-nCoV and naming it SARS-CoV-2[J]. Nat Microbiol,2020,5(4):536-544. doi: 10.1038/s41564-020-0695-z
    [4] 国家卫生健康委员会卫生应急办公室. 截至3月6日24时新型冠状病毒肺炎疫情最新情况[EB/OL]. http://www.nhc.gov.cn/yjb/s7860/202003/4cda391851a544279cb36f334944ca6e.shtml
    [5] 国家卫生健康委员会. 新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第七版)[EB/OL]. http://www.nhc.gov.cn/yzygj/s7653p/202003/46c9294a7dfe4cef80dc7f5912eb1989.shtml
    [6] Ren LL,Wang YM,Wu ZQ,et al. Identification of a novel coronavirus causing severe pneumonia in human:a descriptive study[J]. Chin Med J(Engl),2020,133(9):1015-1024. doi: 10.1097/CM9.0000000000000722
    [7] Wan Y, Shang J, Graham R, et al. Receptor recognition by novel coronavirus from Wuhan: an analysis based on decade-long structural studies of SARS[J/OL]. J Virol, 2020, 94(7): e00127-20.
    [8] 中国疾病预防控制中心新型冠状病毒肺炎应急响应机制流行病学组. 新型冠状病毒肺炎流行病学特征分析[J]. 中华流行病学杂志,2020,41(2):145-151. doi: 10.3760/cma.j.issn.0254-6450.2020.02.003
    [9] Huang C, Wang Y, Li X, et al. Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China[J/OL]. Lancet, 2020, 395(10223): 497-506.
    [10] Chung M, Bernheim A, Mei X, et al. CT imaging features of 2019 novel coronavirus(2019-nCoV)[J/OL]. Radiology, 2020, 295(1): 202-207.
    [11] Lei J, Li J, Xiaolong Q. CT Imaging of the 2019 Novel Coronavirus(2019-nCoV)Pneumonia[J/OL]. Radiology, 2020, 295(1): 18.
    [12] Xu Z, Shi L, Wang Y, et al. Pathological findings of COVID-19 associated with acute respiratory distress syndrome[J/OL]. Lancet Respir Med, 2020, 8(4): 420-422.
    [13] 黄璐,韩瑞,于朋鑫,等. 新型冠状病毒肺炎不同临床分型间CT和临床表现的相关性研究[J]. 中华放射学杂志,2020,54(4):300-304. doi: 10.3760/cma.j.cn112149-20200205-00087
  • [1] 李茜茜, 马子雪, 肖洁, 李佩谦, 谢雪妮, 张金娇, 罗筱, 黄莹.  丽江市、大理市新冠疫情期间中小学生筛查性近视分析, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20240407
    [2] 刘记宏, 马志强, 王霖, 王晓燕, 田伟光, 李保萍, 董睿, 吕玉佳.  肺结核患者感染新冠病毒免疫功能的相关性分析, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20240423
    [3] 罗娅, 余彦廷, 张雪, 王重娟.  托珠单抗治疗COVID-19导致继发感染风险的Meta分析, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20240208
    [4] 李心怡, 朱燕, 黄蓉霞.  昆明地区6 091名女性HPV筛查结果及基因分型初步探讨, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20221010
    [5] 胡昌猛, 吴琳.  Silva分型与宫颈HPV相关腺癌预后的相关性, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20220817
    [6] 赵汉青, 钱石兵, 王孟琪, 杨镕羽, 段开文.  新型冠状病毒感染相关口腔损害, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20220831
    [7] 李冬玲, 李丽华, 普冬, 王红英, 余婷婷, 白经.  昆明地区COVID-19患者多种生物样本的病毒核酸检测结果, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20220106
    [8] 代软仙, 孟强, 陈国兵, 韩斌, 杨德兴, 关万高.  昆明市某综合性三甲医院2020年急诊分诊患者流行病学特征, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20220811
    [9] 缪希松, 余珊.  某高校医学生新冠肺炎疫情期间睡眠障碍调查分析, 昆明医科大学学报. doi: 10.12259/j.issn.2095-610X.S20210338
    [10] 祁飞, 夏加伟, 张乐, 刘莉, 杨亚涛, 唐理斌, 刘晖, 沈含章.  COVID-19患者急性期T淋巴细胞亚群及血常规的变化, 昆明医科大学学报.
    [11] 马志强, 王霖, 罗煜, 瞿春燕, 李保萍, 马云珊, 董睿, 吴艳蓉, 赵金花, 许娅琳.  COVID-19患者粪便核酸检测结果特征及其临床意义, 昆明医科大学学报.
    [12] 田云屏, 邹颜秋硕, 金莉, 赵江, 任翔, 尹建雯.  云南省鼠伤寒沙门氏菌PFGE分子分型及耐药情况, 昆明医科大学学报.
    [13] 龚卫锋, 张养民, 李珊.  陕西地区丙肝患者分型与疗效分析, 昆明医科大学学报.
    [14] 姚金勇, 胡利平, 聂爱婷, 黄仁武, 邱建波, 张秀峰, 饶旼, 聂胜洁.  MAOA μ-VNTR多态性荧光标记自动分型方法的建立及应用, 昆明医科大学学报.
    [15] 罗珺, 李彬, 倪慧霞, 胡继红.  数字乳腺X线摄影平均腺体剂量与乳腺分型及压迫厚度的关系, 昆明医科大学学报.
    [16] 孙洵.  心脏死亡供肾肾移植19例临床分析, 昆明医科大学学报.
    [17] 陈阳.  血浆游离DNA的STR分型检测研究, 昆明医科大学学报.
    [18] 张镱严.  剖宫产术后疤痕妊娠19例临床分析, 昆明医科大学学报.
    [19] 由丽娜.  静脉性脑梗死19例临床诊治体会, 昆明医科大学学报.
    [20] 袁道明.  肾细胞癌的CT影像特点及病理分型, 昆明医科大学学报.
  • 加载中
图(2) / 表(3)
计量
  • 文章访问数:  3978
  • HTML全文浏览量:  2256
  • PDF下载量:  13
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2021-01-17
  • 网络出版日期:  2021-06-03
  • 刊出日期:  2021-05-20

目录

    /

    返回文章
    返回