Согласно результатам крупного популяционного исследования, опубликованным в журнале The Lancet Digital Health, модель прогнозирования рисков QCovid обладает выраженной способностью выявлять случаи смертельных исходов, связанных с COVID-19, у представителей обоих полов в заданных периодах времени. Алгоритм QCovid обладает потенциалом стать динамически эффективным по мере распространения пандемии COVID и, следовательно, в перспективе может быть применен для формирования государственной политики по борьбе с пандемией.

Vahé Nafilyan и соавт. изучили алгоритм прогнозирования рисков QCovid для оценки риска смертельного исхода у взрослых, инфицированных SARS-CoV-2. В анализ была включена когорта пациентов (34 897 648 взрослых) в возрасте от 10 до 100 лет по данным переписи населения 2011 года.

Основной конечной точкой было время до смертельного исхода от COVID-19 (подтвержденного или предполагаемого) согласно свидетельству о смерти. В исследовании было выделено два временных интервала: с 24 января по 30 апреля 2020 г. и с 1 мая по 28 июля 2020 г. Результативность алгоритма QCovid определяли на основании степеней распознавания и проверок.

Риск смертельного исхода от COVID-19 в течение 90 дней применяли при определении расчетных значений коэффициента детерминации r², показателей Бриера и методов распознавания и проверок в течение указанных отрезков времени. В общей сложности, во время первого и второго периода времени было зарегистрировано 26 985 (0,08 %) и 13 177 (0,04 %) смертельных исходов от COVID-19 соответственно. Уровень распознавания и проверки оценивали как адекватный. Величины r², D-значения и C-значения были высокими и сопоставимыми для обоих периодов времени (см. таблицу 1).

Для второго периода были получены сопоставимые результаты. Чувствительность при выявлении случаев смертельного исхода в первом и втором периоде времени составила 65,94 % и 71,67 % у мужчин и женщин соответственно у 5 % пациентов с самой высокой предполагаемой вероятностью смертельного исхода.

Таким образом, алгоритм QCovid представляет собой инновационную модель прогнозирования, которую можно использовать для выявления групп риска среди населения и планирования органами здравоохранения мер по вмешательству, например, вакцинации.