摘要：目的本研究旨在系统评价基于既往冠状病毒肺炎的研究,进而探索洛匹那韦/利托那韦(LPV/r)用于2019新型冠状病毒肺炎的临床可行性。方法在计算机检索中国期刊全文数据库(CNKI)、维普中文科技期刊全文数据库(VIP)、万方数据库(Wangfang Data)、中国生物医学文献数据库(CBM)、PubMed、Web of Science、EMBASE等数据库检索相关研究。此外,检索中文医药类报刊、WHO以及美国和中国CDC网站、已发表文献的相关参考文献等作为辅助。检索时间范围为2003年1月到2020年1月24日。研究纳入标准:研究纳入标准:(1)研究为比较洛匹那韦/利托那韦与安慰剂/标准治疗方案用于严重急性呼吸综合征(SARS)、中东综合征(MERS)患者;(2)临床结局进行评价临床队列研究和病例-对照研究;(3)诊断根据WHO公布的确诊或疑似SARS或MERS病例的诊断标准,但不排除流行初期诊断为感染的病例;(4)对同一研究多次发表的报告,我们从提供最详细信息的报告中提取资料;(5)指南性文件,包括:临床指南、国家级学会/团体的专家共识。排除标准:(1)仅有摘要无全文的文献资料以及数据不完整无法利用的文献;(2)离体细胞试验。两名评价员独立提取研究设计、对象及诊断标准、干预方案、结局(包括死亡、并发症、症状、生活质量、激素的使用、胸部影像及药物不良反应)等资料进行统计分析。结果通过文献检索,发现潜在相关文章230篇,初筛后获得44篇文章,最终纳入4个研究。结果提示LPV/r的药物方案的早期应用能够降低SARA患者病死率,减少糖皮质激素用量,对控制患者治疗后期并发症具有重要意义。结论LPV/r可以作为一种试验性疗法用于2019-nCoV肺炎(尤其是新发感染者)的抗病毒治疗,并应该为此尽快开展真实世界临床研究,进一步探索LPV/r早期用于2019-nCoV新型肺炎的临床效应。

摘要：背景气流受限程度是评价慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者疾病进展的关键指标。然而由于检查禁忌、依从性等问题,导致部分患者难以开展相关检查,无法评价疾病严重程度。目的建立并评估基于机器学习算法的COPD患者重度气流受限风险预警模型。方法采用横断面设计调查2019年1月至2020年6月四川省某三甲医院的COPD住院患者,收集患者一般临床指标与肺功能检查数据。将数据按8∶2比例随机分为训练集和测试集,在训练集中使用4种缺失值填充方法、3种特征筛选方法、17种机器学习和1种集成学习算法构建216种风险预警模型。采用ROC曲线下面积(AUC)、准确率、精确率、召回率和F1值评价模型的预测性能,分别使用十折交叉验证法和Bootstrapping算法进行内部验证和外部验证。使用测试集数据进行模型测试和选择。使用后验法进行样本量验证。结果共纳入418例患者,其中212例(50.7%)患者存在重度以上气流受限风险。经4种缺失值处理和3种特征筛选后,共获得12个处理后的数据集及12种影响气流受限因素的重要性排序,结果显示,呼吸困难指数评分(mMRC)等级、年龄、体质指数(BMI)、吸烟史(有、无)、慢性阻塞性肺疾病评估表(CAT)评分、呼吸困难(有、无)在变量特征排序中居于前列,是构造模型的关键指标,对结果预测有重要作用。其中,采取不填充、Lasso筛选方法后,mMRC等级、吸烟史(有、无)、呼吸困难(有、无)为位居前3位的预测因子,mMRC等级占特征重要性的54.15%。使用不填充、Boruta筛选方法后,CAT评分、年龄、mMRC等级为位居前3位的预测因子,CAT评分占特征重要性的26.64%。使用17种机器学习和1个集成学习算法对12个数据集分别建模,共得216个预测模型。17种机器学习算法十折交叉验证结果显示,不同算法预测性能比较,差异有统计学意义(P<0.05),随机梯度下降算法的平均AUC最大,为(0.738±0.089)。使用Bootstrapping算法对测试集进行外部验证结果显示,不同算法所得模型的预测性能比较,差异有统计学意义(P<0.05),集成学习算法的平均AUC最大,为(0.757±0.057)。利用Bootstrapping算法对4种缺失值处理和3种特征筛选预测性能评价结果显示,当不填充和Lasso筛选时,可提高模型的性能,差异有统计学意义(P<0.05)。使用测试集数据对216个机器学习模型进行测试,最佳模型的AUC为0.7909,准确率为75.90%,精确率为75.00%,召回率为78.57%,F1值为0.7674。样本量验证结果提示研究样本量可满足建模需求。结论本研究建立并评价了COPD患者重度气流受限风险预警模型,mMRC等级、年龄、BMI、CAT评分、是否有吸烟史和呼吸困难是影响气流受限的关键指标。该模型预测效果良好,具有潜在的临床应用前景。