COVID-19患者の透析治療予測ツールを開発

2020年3月10日から12月26日の間に入院した新型コロナウイルス感染症（COVID-19）成人患者6093例のデータ（訓練用2442例、外的検証用3651例）を用いて、入院後の透析治療または死亡の予測モデルを開発し、妥当性を評価。開発したモデルはロジステック回帰モデル、Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（LASSO）モデル、ランダムフォレストモデル、欠損値の補完ありまたはなしのeXtreme勾配ブースティング（XGBoost）モデルとした。 内的妥当性評価の結果、入院後1、3、5、7日時の透析または死亡予測での受診者動作特性曲線下面積（AUROC）および適合率-再現率曲線下面積（AUPRC）は補完なしのXGBoostモデルで最も高く、AUROCは0.93-0.98、AUPRCは0.78-0.82の範囲だった。外的妥当性評価でも、補完なしのXGBoostモデルのAUROCは0.85-0.87、AUPRCは0.27-0.54と最も高かった。補完なしのXGBoostモデルは他のモデルより適合率および再現率が高く、AUROCの平均...