Построение прогностической модели исходов вирусных поражений легких на примере новой коронавирусной инфекции

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Выделение характерных изменений для текущей инфекции в комплексе лабораторных исследований может иметь диагностическую и прогностическую информативность, на основании обработки которых можно строить прогностические модели для определения стратегии лечения.

Цель. Выделить прогностические критерии развития и исходов вирусного поражения легких на примере новой коронавирусной инфекции (НКИ) для стратификации ведения пациента в условиях стационара.

Материал и методы. В исследование включены 294 взрослых пациента (возраст – 58,6±13,7 года; 39% мужчин), поступивших на стационарное лечение с поражением легких НКИ в 2020 г. Оценка тяжести состояния и лечение проводились в соответствии с временными методическими рекомендациями по профилактике, диагностике и лечению НКИ. По исходу сформированы 2 группы: 1-я (n=77) – пациенты с летальным исходом; 2-я (n=217) – пациенты с выздоровлением. Для выявления РНК SARS-CoV-2 проводили исследование мазков методом полимеразной цепной реакции.

Результаты. На основании полученных данных методом логистической регрессии с последующим логит-преобразованием выведена формула прогноза неблагоприятного исхода с использованием клинико-анамнестических и лабораторных предикторов. В результате построения логит-модели определены восемь наиболее значимых факторов высокого риска смерти пациентов, на основании которых создана программа ЭВМ с использованием технологий HTML и JavaScript.

Заключение. Для стратификации ведения пациентов в случаях широкого распространения вирусных заболеваний (на примере пандемии COVID-19) при поступлении в стационар применение логит-модели может использоваться для прогнозирования течения заболевания и при высоких рисках неблагоприятного течения определять тактику лечения с вероятностью перевода в отделение интенсивной терапии.

Об авторах

Е. С. Вдоушкина

Самарский государственный медицинский университет Минздрава России

Автор, ответственный за переписку.
Email: chumanovaliza@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0039-6829
SPIN-код: 1111-2870

кандидат медицинских наук

Россия, Самара

Е. А. Бородулина

Самарский государственный медицинский университет Минздрава России

Email: chumanovaliza@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3063-1538
SPIN-код: 9770-5890

доктор медицинских наук, профессор

Россия, Самара

Б. Е. Бородулин

Самарский государственный медицинский университет Минздрава России

Email: chumanovaliza@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8847-9831
SPIN-код: 5914-5645

доктор медицинских наук, профессор

Россия, Самара

Е. В. Яковлева

Самарский государственный медицинский университет Минздрава России

Email: chumanovaliza@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1858-5206
SPIN-код: 5682-6180

кандидат медицинских наук

Россия, Самара

Ж. П. Васнева

АО «Самарский диагностический центр»

Email: chumanovaliza@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7024-7031
SPIN-код: 3019-7502

кандидат биологических наук

Россия, Самара

Д. В. Старкова

Самарский государственный медицинский университет Минздрава России

Email: chumanovaliza@mail.ru
ORCID iD: 0009-0004-5607-2588
Россия, Самара

Список литературы

  1. Станевич О.В., Бакин Е.А., Коршунова А.А. и др. Информативность основных клинико-лабораторных показателей для пациентов с тяжелой формой COVID-19. Терапевтический архив. 2022; 94 (11): 1225–33 [Stanevich O.V., Bakin E.A., Korshunova A.A. et al. Informativeness estimation for the main clinical and laboratory parameters in patients with severe COVID-19. Terapevticheskii Arkhiv. 2022; 94 (11): 1225–33 (in Russ.)]. doi: 10.26442/00403660.2022.11.201941
  2. Константинов Д.Ю., Попова Л.Л., Коннова Т.В. и др. Клинико-эпидемиологическая характеристика новой коронавирусной инфекции – COVID-19 по материалам федерального госпиталя Самарской области. Вестник медицинского института «РЕАВИЗ». Реабилитация, Врач и Здоровье. 2020; 5: 45–50 [Konstantinov D.Yu., Popova L.L., Konnova T.V., et al. Clinical and epidemiological characteristics of the new coronavirus infection COVID-19: data from a federal hospital in Samara region. Bulletin of the Medical Institute "REAVIZ" (Rehabilitation, Doctor And Health). 2020; 5: 45–50 (in Russ.)]. doi: 10.20340/vmi-rvz.2020.5.4
  3. Sun D.-W., Zhang D., Tian R.-H. et al. The underlying changes and predicting role of peripheral blood inflammatory cells in severe COVID-19 patients: A sentinel? Clin Chim Acta. 2020; 508: 122–9. doi: 10.1016/j.cca.2020.05.027
  4. Li Y.X., Wu W., Yang T. et al. Characteristics of peripheral blood leukocyte differential counts in patients with COVID-19. Zhonghua Nei Ke Za Zhi. 2020; 59 (0): E003.
  5. Man M.A., Rajnoveanu R.-M., Motoc N.S. et al. Neutrophil-to-lymphocyte ratio, platelets-to-lymphocyte ratio, and eosinophils correlation with high-resolution computer tomography severity score in COVID-19 patients. PLoS One. 2021; 16 (6): e0252599. doi: 10.1371/journal.pone.0252599
  6. Liu J., Liu Y., Xiang P. et al. Neutrophil-to-lymphocyte ratio predicts critical illness patients with 2019 coronavirus disease in the early stage. J Transl Med. 2020; 18 (1): 206. doi: 10.1186/s12967-020-02374-0
  7. Cauchois R., Pietri L., Dalmas J.-B. et al. Eosinopenia as Predictor of Poor Outcome in Hospitalized COVID-19 Adult Patients from Waves 1 and 2 of 2020 Pandemic. Microorganisms. 2022; 10 (12): 2423. doi: 10.3390/microorganisms10122423
  8. Дедов, Д.В. Новая коронавирусная инфекция: клинико-патогенетические аспекты, профилактика, значение витаминов и микроэлементов. Врач. 2022;33(2):47–49. doi: 10.29296/25877305-2022-02-07 [Dedov, D.V. New coronavirus infection: clinical and pathogenetic aspects, prevention, the importance of vitamins and trace elements. Vrach. 2022;33(2):47–49. (In Russ.)] doi: 10.29296/25877305-2022-02-07
  9. Liu F., Xu A., Zhang Y. et al. Patients of COVID-19 may benefit from sustained lopinavir-combined regimen and the increase of eosinophil may predict the outcome of COVID-19 progression. Int J Infect Dis. 2020; 95: 183–91. doi: 10.1016/j.ijid.2020.03.013
  10. Fadini G.P., Morieri M.L., Boscari F. et al. Newly-diagnosed diabetes and admission hyperglycemia predict COVID-19 severity by aggravating respiratory deterioration. Diabetes Res Clin Pract. 2020; 168: 108374. doi: 10.1016/j.diabres.2020.108374
  11. Lim J.K., Njei B. Clinical and Histopathological Discoveries in Patients with Hepatic Injury and Cholangiopathy Who Have Died of COVID-19: Insights and Opportunities for Intervention. Hepat Med. 2023; 15: 151–64. doi: 10.2147/HMER.S385133
  12. Brizawasi A., Ahirwar A.K., Prabhat et al. COVID-19: a viewpoint from hepatic perspective. Horm Mol Biol Clin Investig. 2022; 44 (1): 97–103. doi: 10.1515/hmbci-2022-0026

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. ROC-кривые температуры тела, наличия ожирения, ХБ ЖКТ, ДН 3-й степени, ИБС, наличия миалгии

Скачать (123KB)
3. Рис. 2. ROC-кривые уровня АСТ, глюкозы

Скачать (100KB)

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».