Сахарный диабет и новая коронавирусная инфекция: взгляд в прошлое; выводы на будущее по профилактике и лечебной тактике

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

В декабре 2019 г. имела место вспышка новой коронавирусной инфекции (НКИ) COVID-19 в Китае; затем переросшая в пандемию. Почти сразу после появления НКИ стало очевидно; что наличие хронических заболеваний; таких как сахарный диабет (СД); играет ключевую роль в исходе болезни для инфицированных пациентов. Основываясь на результатах многочисленных исследований; мы сделали вывод: при НКИ в разы возрастают риски осложнений и летального исхода при наличии СД. Учеными было показано; что для успешного ведения пациентов данной когорты необходим персонифицированный подход; заключающийся в подборе оптимальной схемы лечения СД в период заболевания НКИ; к созданию необходимых условий для профилактики НКИ и разработке стратегии общей вакцинации населения.

Цель исследования: определение эффективной стратегии лечения и профилактики НКИ у коморбидных пациентов на основании анализа отечественных и зарубежных исследований.

Методы. В процессе поиска информации были изучены статьи; опубликованные за последние 4 года (2019–2023). Проведен обзор более 90 научных трудов; включивший систематические обзоры; мета-анализы; статьи.

Заключение. НКИ – тяжелое инфекционное заболевание; которое при наличии таких коморбидных состояний; как СД; протекает с увеличением риска смертности и тяжести состояния пациентов. Для уменьшения последствий пандемии и эффективной профилактики новых вспышек; вероятно; требуется разработка новых алгоритмов лечения и внедрение их в клиническую практику; раннее рутинное наблюдение и определение тактики последующей вакцинации.

Об авторах

Лиана С. Арамисова

Кабардино-Балкарский государственный университет им. Х.М. Бербекова

Автор, ответственный за переписку.
Email: iaramisova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-8105-4235
SPIN-код: 8233-5939

аспирант 2-го года обучения, кафедра факультетской терапии медицинской академии

Россия, Нальчик

И. Б. Журтова

Кабардино-Балкарский государственный университет им. Х.М. Бербекова

Email: liaramisova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-0668-1073

кафедра факультетской терапии медицинской академии

Россия, Нальчик

А. М. Губачикова

Кабардино-Балкарский государственный университет им. Х.М. Бербекова

Email: liaramisova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-0017-011X

кафедра факультетской терапии медицинской академии

Россия, Нальчик

Список литературы

  1. World Health Organization Dashboard covid19; Diabetes. Date accessed: July 26; 2023.
  2. Poorolajal J. The global pandemics are getting more frequent and severe. J Res Health Sci. 2021;21(1):e00502. doi: 10.34172/jrhs.2021.40.
  3. IDF Diabetes Atlas 10th edition 2021.
  4. Mantovani A.; Byrne C.D.; Zheng M.H. Diabetes as a risk factor for greater COVID-19 severity and in-hospital death: A meta-analysis of observational studies. Nutr Metab Cardiovasc. Dis. 2020;30:1236–48. doi: 10.1016/j.numecd.2020.05.014.
  5. Hartmann-Boyce J.; Morris E.; Goyder C.; et al. Diabetes and COVID-19: risks; management; and learnings from other national disasters. Diab Care. 2020;43(8):1695–703. Doi: 10.2337 /dc20-1192.
  6. Steenblock C.; Schwarz P.E.H.; Ludwig B.; et al. COVID-19 and metabolic disease: mechanisms and clinical management. Lancet. Diab Endocrinol. 2021;9(11):786–98. doi: 10.1016/S2213-858.
  7. Qahtani A.A. Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2): emergence; history; basic and clinical aspects. Saudi J Biol Sci. 2020;27:2531–38. doi: 10.1016/j.sjbs.2020.04.033.
  8. You J.H.; Lee S.A.; Chun S.Y.; et al. Clinical outcomes of COVID-19 patients with type 2 diabetes: a population-based study in Korea. Endocrinol Metabol. 2020;35(4):901–8. Doi: 10.3803 /EnM.2020.787.
  9. Izzi-Engbeaya C.; Distaso W.; Amin A.; et al. Adverse outcomes in COVID-19 and diabetes: a retrospective cohort study from three London teaching hospitals. BMJ. Open Diab Res Care. 2021;9(1). doi: 10.1136/bmjdrc-2020-001858.
  10. Holman N.; Knighton P.; Kar P.; et al. Risk factors for COVID-19-related mortality in people with type 1 and type 2 diabetes in England: a population-based cohort study. Lancet. Diab Endocrinol. 2020;8(10):823–33. Doi: 10.1016 /S2213-8587 (20)30271-0.
  11. Varikasuvu S.R.; Dutt N.; Thangappazham B.; Varshney S. Diabetes and COVID-19: a pooled analysis related to disease severity and mortality. Prim Care Diabetes. 2021;15(1):24–7. doi: 10.1016/j.pcd.2020.08.015.
  12. Hussain S.; Baxi H.; Chand Jamali M.; et al. Burden of diabetes mellitus and its impact on COVID-19 patients: a meta-analysis of real-world evidence. Diab Metab Syndr. 2020;14(6):1595–602. doi: 10.1016/j.dsx.2020.08.014.
  13. Lukito A.A.; Pranata R.; Henrina J.; et al. The effect of metformin consumption on mortality in hospitalized COVID-19 patients: a systematic review and meta-analysis. Diab Metab Syndr. 202014(6):2177–83. doi: 10.1016/j.dsx.2020.11.006.
  14. Nassar M.; Abosheaishaa H.; Singh A.K.; et al. Noninsulin-based antihyperglycemic medications in patients with diabetes and COVID-19: A systematic review and meta-analysis. J Diab. 2023;15(2):86–96. doi: 10.1111/1753-0407.13359.
  15. Neal B.; Perkovic V.; Mahaffey K.W.; et al. Canagliflozin and cardiovascular and renal events in type 2 diabetes. N Engl J Med. 2017;377 (7):644–57. doi: 10.1056/NEJMc1712572.
  16. Usman M.S.; Siddiqi T.J.; Anker S.D.; et al. Effect of SGLT2 Inhibitors on Cardiovascular Outcomes Across Various Patient Populations. J Am Coll Cardiol. 2023;81(25):2377–87. doi: 10.1016/j.jacc.2023.04.034.
  17. Kosiborod M.N.; Esterline R.; Furtado R.H.M.; et al. Dapagliflozin in patients with cardiometabolic risk factors hospitalised with COVID-19 (DARE-19): a randomised; double-blind; placebo-controlled; phase 3 trial. Lancet. Diab Endocrinol. 2021;9(9):586–94. doi: 10.1016/S2213-8587 (21)00180-7.
  18. Han T.; Ma S.; Sun C.; et al. Association between anti-diabetic agents and clinical outcomes of COVID-19 in patients with diabetes: a systematic review and meta-analysis. Arch Med Res. 2022;53(2):186–95. doi: 10.1016/j.arcmed.2021.08.002.
  19. Hariyanto T.I.; Kurniawan A. Dipeptidyl peptidase 4 (DPP4) inhibitor and outcome from coronavirus disease 2019 (COVID-19) in diabetic patients: a systematic review; meta-analysis; and meta-regression. J Diab Metab Disord. 2021;20(1):543–50. doi: 10.1007/s40200-021-00777-4.
  20. Yang Y.; Cai Z.; Zhang J. Insulin Treatment May Increase Adverse Outcomes in Patients With COVID-19 and Diabetes: A Systematic Review and Meta-Analysis. Front. Endocrinol. (Lausanne). 2021;12:696087. doi: 10.3389/fendo.2021.696087.
  21. Hariyanto T.I.; Intan D.; Hananto J.E.; et al. Pre-admission glucagon-like peptide-1 receptor agonist (GLP-1RA) and mortality from coronavirus disease 2019 (Covid-19): a systematic review; meta-analysis; and meta-regression. Diab Res Clin Pract. 2021;179:109031. doi: 10.1016/j.diabres.2021.109031.
  22. Khunti K.; Knighton P.; Zaccardi F.; et al. Prescription of glucose-lowering therapies and risk of COVID-19 mortality in people with type 2 diabetes: a nationwide observational study in England. Lancet. Diab Endocrinol. 2021;9(5):293–303. doi: 10.1016/S2213-8587(21)00050-4.
  23. Miller J.L; Tada M.; Goto M.; et al. Prediction models for severe manifestations and mortality due to COVID-19: A systematic review. Acad Emerg Med Care. 2022;29(2):206–16. doi: 10.1111/acem.14447.
  24. Hippisley-Cox J.; Coupland C.A.; Mehta N.; et al. Risk prediction of covid-19 related death and hospital admission in adults after covid-19 vaccination: national prospective cohort study. BMJ. 2021;374:n2244. doi: 10.1136/bmj.n2244.
  25. Wang Y.; Duan L.; Li M.; et al. COVID-19 Vaccine Hesitancy and Associated Factors among Diabetes Patients: A Cross-Sectional Survey in Changzhi; Shanxi; China. Vaccines (Basel). 2022;10(1):129. doi: 10.3390/vaccines10010129.
  26. Kaine G.; Wright V.; Greenhalgh S. Predicting willingness to be vaccinated for Covid-19: Evidence from New Zealand. PLoS One. 2022;17(4) e0266485. doi: 10.1371/journal.pone.0266485.
  27. Guaraldi F.; Montalti M.; Di Valerio Z.; et al. Rate and Predictors of Hesitancy toward SARS-CoV-2 Vaccine among Type 2 Diabetic Patients: Results from an Italian Survey. Vaccines (Basel). 2021;9(5):460. doi: 10.3390/vaccines9050460.
  28. Patwary M.M.; Alam M.A.; Bardhan M.; et al. COVID-19 Vaccine Acceptance among Lowand Lower-Middle-Income Countries: A Rapid Systematic Review and Meta-Analysis. Vaccines (Basel). 2022;10(3):427. doi: 10.3390/vaccines10030427.
  29. Ekpor E.; Akyirem S. Global acceptance of COVID-19 vaccine among persons with diabetes: A systematic review and meta-analysis. Diab Res Clin Pract. 2023;201:110731. doi: 10.1016/j.diabres.2023.110731.
  30. Alsaleh F.M.; Elzain M.; Alsairafi Z.K.; Naser A.Y. Perceived Knowledge; Attitude; and Practices (KAP) and Fear toward COVID-19 among Patients with Diabetes Attending Primary Healthcare Centers in Kuwait. Int J Environ Res Public Health. 2023;20(3):2369. doi: 10.3390/ijerph20032369.
  31. Nguyen K.H.; Srivastav A.; Razzaghi H.; et al. COVID-19 Vaccination Intent; Perceptions; and Reasons for Not Vaccinating Among Groups Prioritized for Early Vaccination – United States; September and December 2020. MMWR. Morb Mortal Wkly Rep. 2021;70(6):217–22. doi: 10.15585/mmwr.mm7006e3.
  32. Norhayati M.N.; Che Yusof R.; Azman Y.M. Systematic Review and Meta-Analysis of COVID-19 Vaccination Acceptance. Front Med. (Lausanne) 2022;8. doi: 10.3389/fmed.2021. 783982.
  33. Wang Q.; Hu S.; Du F.; et al. Mapping global acceptance and uptake of COVID-19 vaccination: A systematic review and meta-analysis. Commun Med (Lond) 2022;2:113. doi: 10.1038/s43856-022-00177-6.
  34. Prabani K.I.P.; Weerasekara I.; Damayanthi H.D.W.T. COVID-19 vaccine acceptance and hesitancy among patients with cancer: a systematic review and meta-analysis. Public Health. 2022; 212:66–75.
  35. Zhao Y.; Du J.; Li Z.; et al. It Is Time to Improve the Acceptance of COVID-19 Vaccines Among People with Chronic Diseases: A Systematic Review and Meta-analysis 2023 Jan 19. J Med Virol. 2023;10.1002/jmv.28509.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. Стратегия составления обзора литературы

Скачать (167KB)
Метаданные

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».