DOATS/DOATスコア: 非高齢者の新型コロナウイルス感染症の重症化を予測するモデル
概要
対象者：新型コロナウイルス感染症にかかった一般住民で次の条件をすべて満たす方：
- 65歳未満
- 新型コロナウイルスワクチンを接種していない
- 軽症(肺炎と呼吸不全がない)、または中等症-I(肺炎はあるが呼吸不全がない)
アウトカム：新型コロナウイルス感染症の悪化
悪化は、入院翌日以降の薬物療法（デキサメタゾン、メチルプレドニゾロン、トシリズマブ、バリシチニブ、レムデシビル）もしくは呼吸療法（吸入酸素の使用）の開始によって定義されました。
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データ入力
重症化リスク
モデルに関する情報
このモデルは、2020年3月31日から2021年5月20日の間に福島県の21施設において新型コロナウイルス感染症で入院となった1675人を対象に開発されました（年齢中央値41歳、男性55％）。
この指標はブートストラップ法を用いて内部検証されました。
外部検証は、2020年3月31日から2021年5月20日の間に山形県の3施設で行われました（324人）。
識別力： DOATSモデルとDOATモデルは、悪化した患者を、悪化しなかった患者から76％の確率で正しく選別しました（受信者動作特性曲線下の面積で測定）。
較正(モデルの当てはまり度)： DOATSモデルとDOATモデルは、リスクがそれぞれおよそ50％以上を超える範囲で過大評価されましたが、50％以下の範囲ではよく較正されました。
引用
Shibata Y, Omae K, Minemura H, Suzuki Y, Nikaido T, Tanino Y, Fukuhara A, Kanno R, Saito H, Suzuki S, Ishii T, Inokoshi Y, Sando E, Sakuma H, Kobayashi T, Kume H, Kamimoto M, Aoki H, Takama A, Kamiyama T, Nakayama M, Saito K, Tanigawa K, Sato M, Kanbe T, Kanzaki N, Azuma T, Sakamoto K, Nakamura Y, Otani H, Waragai M, Maeda S, Ishida T, Sugino K, Inage M, Hirama N, Furuyama K, Fukushima S, Saito H, Machiya J-i, Machida H, Abe K, Iwabuchi K, Katagiri Y, Aida Y, Abe Y, Ota T, Ishizawa Y, Tsukada Y, Yamada R, Sato R, Onuma T, Tomita H, Saito M, Watanabe N, Rikimaru M, Kawamata T, Umeda T, Morimoto J, Togawa R, Sato Y, Saito J, Kanazawa K, Kurita N, Iseki K.
Development and external validation of the DOAT and DOATS scores: Simple decision support tools to identify disease progression among nonelderly patients with mild/moderate COVID-19.
BMC Pulmonary Medicine 2023; 23: 312; doi:10.1186/s12890-023-02604-3
DOATS SCORE: A SIMPLE METHOD THAT PREDICTS DETERIORATION OF COVID-19
(柴田陽光教授が作成された自動計算機のサイト)
免責事項
DOATSスコア／DOATスコアは､福島県内の26施設の先生方とともに福島県立医科大学医学部呼吸器内科学講座の柴田陽光教授が中心となって作成されました。方法や統計解析には福島県立医科大学附属病院臨床研究教育推進部が参画しました。
しかし、その内容はあくまでも著者らの著作物であり、いかなる組織や機関とも関係ありません。
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