目的 探讨基于定量 CT 构建的诺模图对重症新型冠状病毒肺炎的诊断价值。方法 回顾性分析 117 例新型冠状病毒肺炎(corona virus disease 2019,COVID⁃19)患者的临床和胸部 CT 资料。所有患者分为轻症组(82 例)和重症组(35 例)。对两组间差异有统计学意义的临床和定量 CT 指标进行 多因素 logistic 回归分析,确定重症 COVID⁃19 相关的独立危险因素,构建诺模图,并通过 ROC 曲线分析、 校准曲线及 Hosmer⁃Lemeshow 拟合优度检验进行模型验证。结果 多因素 logistic 回归结果显示年龄 (OR = 1.155,95%CI:1.069 ~ 1.247)、淋巴细胞计数与白细胞计数比值(OR < 0.001,95%CI:0 ~ 0.005)、 LeV%(OR = 1.136,95%CI:1.013 ~ 1.274)、MLeD(OR = 1.009,95%CI:1.001 ~ 1.018)是重症 COVID⁃19 的 影响因素。绘制诺模图,其 ROC 曲线下面积为 0.969,校准曲线显示预测概率与实际概率符合度良好。 Hosmer⁃Lemeshow 拟合优度检验(χ2 = 4.352,P = 0.824)显示诺模图诊断重症 COVID⁃19 具有较好效能。 结论 基于定量CT 构建的诺模图对于重症COVID⁃19的临床诊断具有较好的效能。