研究背景和目的新型冠状病毒肺炎（Coronavirus Disease 2019,COVID-19）疫情于 2019 年末在武汉爆发,其后在全世界迅速蔓延,世界卫生组织在2020年3月11日宣布新冠肺炎疫情已构成全球大流行。新型冠状病毒肺炎疫情的大流行对世界各国的医疗体系带来了巨大的负担。目前亟需设计一种能够预测感染新型冠状病毒患者病情严重程度的评分模型,用于早期从非重症COVID-19患者中识别出有较高风险病情转变为重症的患者,使医疗资源能够合理分配并且最大化其利用效率,从而减轻各地的医疗负担同时降低病死率。迄今为止,影响COVID-19患者病情严重程度分级的临床因素和实验室指标并不十分明确,并且能够预测COVID-19患者病情发展的方法也非常少见。因此,探索与COVID-19患者病情严重程度相关的影响因素,并且进一步建立和验证一个能够预测COVID-19患者病情发展的模型意义重大。方法在2020年1月1日至3月18日期间,总共从洪湖和南昌的医院收集了 690名确诊COVID-19的患者资料;总共248例患者被排除,其中包括临床数据不完整的患者、合并其他呼吸道病毒感染的患者以及入院后24小时内出院的患者;最终,442例患者被纳入本研究,其中332例患者来自洪湖而110例患者来自南昌。我们将洪湖的患者按7:3的比例分成洪湖训练组（231例）和洪湖内部验证组（101例）,分别用于模型的建立和内部验证。此外,我们将南昌的患者定义为南昌外部验证组（1 10例）进一步对模型进行外部验证。最后,将我们建立的模型和现有的一些预测COVID-19患者病情严重程度的模型进行比较,分析我们的模型存在的优劣长短。结果通过多元逻辑回归分析确定了与重症COVID-19相关的5个危险因素（高血压,中性粒细胞计数,C反应蛋白,淋巴细胞计数,乳酸脱氢酶）,并基于这些危险因素建立了 HNC-LL评分模型用于预测非重症COVID-19患者是否有较高风险发展为重症COVID-19。该评分模型可准确识别洪湖训练组（曲线下面积[AUC]=0.861,95%置信区间[CI]:0.800-0.922;P＜0.001）中的重症 COVID-19患者,在洪湖内部验证组（AUC=0.871,95%CI:0.769-0.972;P＜0.001）和南昌外部验证组（AUC=0.826,95%CI:0.746-0.907;P＜0.001）中也能有较好的预测效果。此外,通过对比其他模型,发现HNC-LL评分模型能够有效的从非重症COVID-19患者中预测其发展为重症COVID-19的风险,从而证实了HNC-LL评分模型的重要临床意义。结论我们建立了一种可靠的工具来预测COVID-19患者的疾病发展。该模型能够预测非重症COVID-19患者发展为重症COVID-19的风险,从而指导临床决策。