Decision tree for emergency evaluation of COVID-19 patients in urgency
Keywords:
COVID, decision tree, flowchartAbstract
Introduction: The success in confronting COVID-19 lies in the promptness of care and attention to patients at risk.
Objective: To demonstrate the usefulness of decision trees in the development of a flow chart for the management/care of patients with COVID-19.
Method: A retrospective longitudinal study was carried out, with a universe of 191 patients positive for SARS-CoV-2, treated between April and May at the Hospital Maggiore de Crema in Lombardy, Italy. The variables collected were respiratory rate, result of the predictive model, partial oxygen saturation and arterial oxygen pressure. The tree growth method selected was the Classification and regression tree.
Results: The study group had a mean age of 71.61 years (SD ±13.43; CI 69-73), a mean SPO2 of 92.07% (SD ± 7.00; CI 91-93), a mean of the applied model of 3259.41 (SD ± 981.82; CI 3119.27-3399.54; p value = 0.00). The SPO2 had a precision percentage of 93.7% (p value = 0.018). The combination of respiratory rate and arterial oxygen pressure obtained an accuracy of 91.6%, an error of 8.4% and a value of p = 0.02, while the model had an accuracy of 87.4%, an error of 12 .6% and a value of p =0.02.
Conclusions: The trees created presented a high predictive accuracy. The selected variables have an adequate calibration for the evaluation of the patient with COVID-19.
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