실험실에서 확인된 COVID-19를 가진 366명의 코호트를 사용하여 2020년 1월부터 2020년 2월까지 쓰촨성 47개소에서 수집한 데이터를 사용하여 예측 모델을 개발했다. 주요 결과는 입원 중 심각한 COVID-19의 개발이었다. 데이터 크기를 줄이고 관련 기능을 선택하기 위해 최소 절대 수축 및 선택 연산자(LASSO) 회귀 모델을 사용했다. 다변량 로지스틱 회귀 분석을 적용하여 선택한 형상을 통합한 예측 모델을 구축하였다.

제 1편 : 코로나-19의 정의
1. 코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 정보 7
2. 코로나바이러스 분류 및 특성 9
3. 코로나 바이러스 전자현미경 형태 11
4. 코로나바이러스 구조 (Covid-19 Organization) 13
5. 코로나19: 환경에 지속적인 영향을 미칠까? 19
6. 치료법(Therapeutical Method) 22
제 2편 : 연구논문
Development and validation a nomogram for predicting the risk of
severe COVID-19: A multi-center study in Sichuan, China
Methods 23
Introduction 24
Patients and methods 24
Demographical and risk variables 25
Results 28
Discussion 29
Conclusion 32
References 33