Снижение рентгеновской плотности печени как потенциальный предиктор тяжелого течения COVID-19: ретроспективное когортное исследование

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Для стратификации риска у пациентов с COVID-19 важно знать параметры, которые предрасполагают к тяжелому течению. Описаны следующие факторы риска: возраст старше 60 лет, избыточная масса тела, мужской пол, хронические заболевания (гипертоническая болезнь, сахарный диабет 2-го типа). Низкая плотность печени по данным компьютерной томографии (КТ) также рассматривается как потенциальной фактор риска.

Цель. Оценка возможности использования низких показателей плотности печени как предиктора тяжелого течения COVID-19.

Материалы и методы. Ретроспективное одноцентровое когортное исследование. Включены пациенты с COVID-19, проходившие лечение в условиях стационара, которым выполнены две КТ органов грудной клетки в динамике. Пациенты распределены по группам согласно тяжести течения (группы среднетяжелого, тяжелого течения и летального исхода). Связь исследуемых факторов определена с использованием регрессионного анализа.

Результаты. Включены 99 человек, сформированы 3 группы сравнения: среднетяжелое течение (n=37), тяжелое течение (n=52), летальный исход (n=8). Все группы достоверно различались по уровню С-реактивного белка. По результатам многофакторного регрессионного анализа на тяжесть COVID-19 влияло отношение плотности печени к плотности селезенки по данным КТ при поступлении [отношение шансов 12,18 (95% доверительный интервал 1,67–89,07); p=0,008]. При этом ни один из названных факторов не является предиктором летального исхода COVID-19 (p>0,05).

Заключение. Сниженная плотность печени по данным КТ при обследовании пациента с COVID-19 может служить предиктором тяжелого течения новой коронавирусной инфекции.

Об авторах

Юлия Федоровна Шумская

ГБУЗ «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий» Департамента здравоохранения г. Москвы; ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский Университет)

Email: shumskayayf@zdrav.mos.ru
ORCID iD: 0000-0002-8521-4045
SPIN-код: 3164-5518

мл. науч. сотр. отд. научных медицинских исследований, ассистент каф. госпитальной терапии №1 Института клинической медицины им. Н.В. Склифосовского

Россия, Москва; Москва

Дина Альфредовна Ахмедзянова

ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский Университет)

Email: dina_akhm@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7705-9754
SPIN-код: 6983-5991

лаборант каф. госпитальной терапии №1 Института клинической медицины им. Н.В. Склифосовского

Россия, Москва

Марина Генриковна Мнацаканян

ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский Университет)

Автор, ответственный за переписку.
Email: mnatsakanyan08@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9337-7453
SPIN-код: 2015-1822

д-р мед. наук, зав. отд-нием гастроэнтерологии Университетской клинической больницы №1 Института клинической медицины им. Н.В. Склифосовского

Россия, Москва

Список литературы

  1. Liu YC, Kuo RL, Shih SR. COVID-19: The first documented coronavirus pandemic in history. Biomed J. 2020;43(4):328-33. doi: 10.1016/j.bj.2020.04.007
  2. Grasselli G, Greco M, Zanella A, et al. Risk Factors Associated With Mortality Among Patients With COVID-19 in Intensive Care Units in Lombardy, Italy [published correction appears in JAMA Intern Med. 2021;181(7):1021]. JAMA Intern Med. 2020;180(10):1345-55. doi: 10.1001/jamainternmed.2020.3539
  3. Gupta S, Hayek SS, Wang W, et al. Factors Associated With Death in Critically Ill Patients With Coronavirus Disease 2019 in the US [published correction appears in JAMA Intern Med. 2020;180(11):1555] [published correction appears in JAMA Intern Med. 2021;181(8):1144]. JAMA Intern Med. 2020;180(11):1436-47. doi: 10.1001/jamainternmed.2020.3596
  4. Docherty AB, Harrison EM, Green CA, et al. Features of 20 133 UK patients in hospital with COVID-19 using the ISARIC WHO Clinical Characterisation Protocol: prospective observational cohort study. BMJ. 2020;369:m1985. doi: 10.1136/bmj.m1985
  5. Karagiannidis C, Mostert C, Hentschker C, et al. Case characteristics, resource use, and outcomes of 10 021 patients with COVID-19 admitted to 920 German hospitals: an observational study. Lancet Respir Med. 2020;8(9):853-62. doi: 10.1016/S2213-2600(20)30316-7
  6. Wu C, Chen X, Cai Y, et al. Risk Factors Associated With Acute Respiratory Distress Syndrome and Death in Patients With Coronavirus Disease 2019 Pneumonia in Wuhan, China [published correction appears in JAMA Intern Med. 2020;180(7):1031]. JAMA Intern Med. 2020;180(7):934-43. doi: 10.1001/jamainternmed.2020.0994
  7. Zhou F, Yu T, Du R, et al. Clinical course and risk factors for mortality of adult inpatients with COVID-19 in Wuhan, China: a retrospective cohort study [published correction appears in Lancet. 2020;395(10229):1038] [published correction appears in Lancet. 2020;395(10229):1038]. Lancet. 2020;395(10229):1054-62. doi: 10.1016/S0140-6736(20)30566-3
  8. Garibaldi BT, Fiksel J, Muschelli J, et al. Patient Trajectories Among Persons Hospitalized for COVID-19: A Cohort Study [published correction appears in Ann Intern Med. 2021;174(1):144]. Ann Intern Med. 2021;174(1):33-41. doi: 10.7326/M20-3905
  9. Dongiovanni P, Meroni M, Longo M, Fracanzani AL. MAFLD in COVID-19 patients: an insidious enemy. Expert Rev Gastroenterol Hepatol. 2020;14(10):867-72. doi: 10.1080/17474124.2020.1801417
  10. Yang RX, Zheng RD, Fan JG. Etiology and management of liver injury in patients with COVID-19. World J Gastroenterol. 2020;26(32):4753-62. doi: 10.3748/wjg.v26.i32.4753
  11. Мнацаканян М.Г., Погромов А.П., Лишута А.С., и др. Механизмы повреждения печени при COVID-19. Терапевтический архив. 2021;93(4):427-30 [Mnatsakanyan MG, Pogromov AP, Lishuta AS, et al. Liver and COVID-19: possible mechanisms of damage. Terapevticheskii Arkhiv (Ter. Arkh.). 2021;93(4):427-30 (in Russian)]. doi: 10.26442/00403660.2021.04.200733
  12. Bangash MN, Patel J, Parekh D. COVID-19 and the liver: little cause for concern. Lancet Gastroenterol Hepatol. 2020;5(6):529-30. doi: 10.1016/S2468-1253(20)30084-4
  13. Shiralkar K, Chinapuvvula N, Ocazionez D. Cross-Sectional Abdominal Imaging Findings in Patients With COVID-19. Cureus. 2020;12(8):e9538. doi: 10.7759/cureus.9538
  14. Синицын В.Е., Тюрин И.Е., Митьков В.В. Временные методические рекомендации Российского общества рентгенологов и радиологов (РОРР) и Российской ассоциации специалистов ультразвуковой диагностики в медицине (РАСУДМ) «Методы лучевой диагностики пневмонии при новой коронавирусной инфекции при COVID-19» Российское общество рентгенологов и радиологов (РОРР), Российская ассоциация специалистов ультразвуковой диагностики в медицине (РАСУДМ). 2020 [Sinitsyn VE, Tiurin IE, Mit'kov VV. Vremennye metodicheskie rekomendatsii Rossiiskogo obshchestva rentgenologov i radiologov (RORR) i Rossiiskoi assotsiatsii spetsialistov ul'trazvukovoi diagnostiki v meditsine (RASUDM) “Metody luchevoi diagnostiki pnevmonii pri novoi koronavirusnoi infektsii pri COVID-19” Rossiiskoe obshchestvo rentgenologov i radiologov (RORR), Rossiiskaia assotsiatsiia spetsialistov ul'trazvukovoi diagnostiki v meditsine (RASUDM). 2020 (in Russian)].
  15. Морозов С.П., Проценко Д.Н., Сметанина С.В., и др. Лучевая диагностика коронавирусной болезни (COVID-19): организация, методология, интерпретация результатов: методические рекомендации. Серия «Лучшие практики лучевой и инструментальной диагностики». Вып. 93. М., 2021 [Morozov SP, Protsenko DN, Smetanina SV, et al. Luchevaia diagnostika koronavirusnoi bolezni (COVID-19): organizatsiia, metodologiia, interpretatsiia rezul'tatov: metodicheskie rekomendatsii. Seriia “Luchshie praktiki luchevoi i instrumental'noi diagnostiki”. Vyp. 93. Moscow, 2021 (in Russian)].
  16. Morozov SP, Reshetnikov RV, Gombolevskiy VA, et al. Diagnostic accuracy of computed tomography for identifying hospitalizations for patients with COVID-19. Digital Diagnostics. 2021;2(1):5-16. doi: 10.17816/DD46818
  17. Morozov SP, Chernina VYu, Blokhin AI, Gombolevskiy VA. Chest computed tomography for outcome prediction in laboratory-confirmed COVID-19: A retrospective analysis of 38,051 cases. Digital Diagnostics. 2020;1(1):27-36. doi: 10.17816/DD46791
  18. Pickhardt PJ, Graffy PM, Reeder SB, et al. Quantification of liver fat content with unenhanced mdct: phantom and clinical correlation with mri proton density fat fraction. Am J Roentgenol. 2018;211(3):W151-7. doi: 10.2214/AJR.17.19391
  19. Ji D, Qin E, Xu J, et al. Non-alcoholic fatty liver diseases in patients with COVID-19: A retrospective study. J Hepatol. 2020;73(2):451-3. doi: 10.1016/j.jhep.2020.03.044
  20. Richardson S, Hirsch JS, Narasimhan M, et al. Presenting characteristics, comorbidities, and outcomes among 5700 patients hospitalized with COVID-19 in the New York City area. JAMA. 2020;323(20):2052. doi: 10.1001/jama.2020.6775
  21. Wang X, Fang X, Cai Z, et al. Comorbid chronic diseases and acute organ injuries are strongly correlated with disease severity and mortality among covid-19 patients: a systemic review and meta-analysis. Research. 2020;2020/2402961. doi: 10.34133/2020/2402961
  22. Vila-Corcoles A, Satue-Gracia E, Vila-Rovira A, et al. COVID19-related and all-cause mortality risk among middle-aged and older adults across the first epidemic wave of SARS-COV-2 infection: a population-based cohort study in Southern Catalonia, Spain, March–June 2020. BMC Public Health. 2021;21(1):1795. doi: 10.1186/s12889-021-11879-2
  23. Lei P, Zhang L, Han P, et al. Liver injury in patients with COVID-19: clinical profiles, CT findings, the correlation of the severity with liver injury. Hepatol Int. 2020;14(5):733-42. doi: 10.1007/s12072-020-10087-1
  24. Uchida Y, Uemura H, Yamaba S, et al. Significance of liver dysfunction associated with decreased hepatic CT attenuation values in Japanese patients with severe COVID-19. J Gastroenterol. 2020;55(11):1098-106. doi: 10.1007/s00535-020-01717-4
  25. Parlak S, Çıvgın E, Beşler M, Kayıpmaz A. The effect of hepatic steatosis on COVID-19 severity: Chest computed tomography findings. Saudi J Gastroenterol. 2021;27(2):105. doi: 10.4103/sjg.sjg_540_20
  26. Guler E, Unal NG, Cinkooglu A, et al. Correlation of liver-to-spleen ratio, lung CT scores, clinical, and laboratory findings of COVID-19 patients with two consecutive CT scans. Abdom Radiol. 2021;46(4):1543-551. doi: 10.1007/s00261-020-02805-y
  27. Zanon M, Neri M, Pizzolitto S, et al. Liver pathology in COVID-19 related death and leading role of autopsy in the pandemic. World J Gastroenterol. 2023;29(1):200-20. doi: 10.3748/wjg.v29.i1.200
  28. Graffy PM, Sandfort V, Summers RM, Pickhardt PJ. Automated liver fat quantification at nonenhanced abdominal CT for population-based steatosis assessment. Radiology. 2019;293(2):334-42. doi: 10.1148/radiol.2019190512
  29. Demkina AE, Morozov SP, Vladzymyrskyy AV, et al. Risk Factors for Outcomes of COVID-19 Patients: An Observational Study of 795 572 Patients in Russia. medRxiv. 2020. doi: 10.1101/2020.11.02.20224253
  30. Shumskaya YF, Gonchar AP, Mnatsakanyan MG, et al. Influence of Liver Attenuation on the Severity of Course COVID-19: A Retrospective Cohort Study. medRxiv. 2023. doi: 10.1101/2023.02.27.23286488

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Результаты дисперсионного анализа сравнения между группами по показателю СРБ.

Скачать (130KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Результаты дисперсионного анализа сравнения между группами по показателю КТ-плотности печени при поступлении.

Скачать (133KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Результаты дисперсионного анализа сравнения между группами по показателю отношения плотности печени к плотности селезенки при поступлении.

Скачать (136KB)
Метаданные

© ООО "Консилиум Медикум", 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

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».