RU2770357C1 - Method for prediction of risk of fatal outcome in patients with severe and moderate course of covid-19 during preventive anti-inflammatory therapy - Google Patents
Method for prediction of risk of fatal outcome in patients with severe and moderate course of covid-19 during preventive anti-inflammatory therapy Download PDFInfo
- Publication number
- RU2770357C1 RU2770357C1 RU2021131547A RU2021131547A RU2770357C1 RU 2770357 C1 RU2770357 C1 RU 2770357C1 RU 2021131547 A RU2021131547 A RU 2021131547A RU 2021131547 A RU2021131547 A RU 2021131547A RU 2770357 C1 RU2770357 C1 RU 2770357C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- covid
- therapy
- severe
- risk
- patients
- Prior art date
Links
- 208000025721 COVID-19 Diseases 0.000 title claims abstract description 32
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 24
- 238000011861 anti-inflammatory therapy Methods 0.000 title claims abstract description 16
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 title abstract description 4
- 206010053172 Fatal outcomes Diseases 0.000 title abstract 2
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 claims abstract description 19
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims abstract description 14
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims abstract description 14
- 108010074051 C-Reactive Protein Proteins 0.000 claims abstract description 13
- 102100032752 C-reactive protein Human genes 0.000 claims abstract description 13
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 8
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 claims abstract description 8
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 claims abstract description 8
- 239000000539 dimer Substances 0.000 claims abstract description 7
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 claims description 16
- 238000006213 oxygenation reaction Methods 0.000 claims description 7
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 claims description 7
- 241001631457 Cannula Species 0.000 claims description 5
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract 1
- 231100000518 lethal Toxicity 0.000 abstract 1
- 230000001665 lethal effect Effects 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 16
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 7
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 7
- 108700028369 Alleles Proteins 0.000 description 5
- 206010035664 Pneumonia Diseases 0.000 description 5
- 239000003154 D dimer Substances 0.000 description 4
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N Iron Chemical compound [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 4
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 4
- 108010052295 fibrin fragment D Proteins 0.000 description 4
- 208000001528 Coronaviridae Infections Diseases 0.000 description 3
- 208000016286 Iron metabolism disease Diseases 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 3
- 238000003205 genotyping method Methods 0.000 description 3
- 238000005399 mechanical ventilation Methods 0.000 description 3
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 3
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 3
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 3
- 102000004127 Cytokines Human genes 0.000 description 2
- 108090000695 Cytokines Proteins 0.000 description 2
- 102100028972 HLA class I histocompatibility antigen, A alpha chain Human genes 0.000 description 2
- 102210024048 HLA-A*01:01 Human genes 0.000 description 2
- 102210042925 HLA-A*02:01 Human genes 0.000 description 2
- 102210024049 HLA-A*03:01 Human genes 0.000 description 2
- 101100395310 Homo sapiens HLA-A gene Proteins 0.000 description 2
- -1 IL-1β Proteins 0.000 description 2
- 208000004756 Respiratory Insufficiency Diseases 0.000 description 2
- 241000700605 Viruses Species 0.000 description 2
- 230000002146 bilateral effect Effects 0.000 description 2
- 206010052015 cytokine release syndrome Diseases 0.000 description 2
- 229940000406 drug candidate Drugs 0.000 description 2
- 229910052742 iron Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000007477 logistic regression Methods 0.000 description 2
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 2
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 2
- 230000000770 proinflammatory effect Effects 0.000 description 2
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 2
- 201000004193 respiratory failure Diseases 0.000 description 2
- 238000013517 stratification Methods 0.000 description 2
- 230000000451 tissue damage Effects 0.000 description 2
- 231100000827 tissue damage Toxicity 0.000 description 2
- 229960003989 tocilizumab Drugs 0.000 description 2
- 210000002700 urine Anatomy 0.000 description 2
- MZOFCQQQCNRIBI-VMXHOPILSA-N (3s)-4-[[(2s)-1-[[(2s)-1-[[(1s)-1-carboxy-2-hydroxyethyl]amino]-4-methyl-1-oxopentan-2-yl]amino]-5-(diaminomethylideneamino)-1-oxopentan-2-yl]amino]-3-[[2-[[(2s)-2,6-diaminohexanoyl]amino]acetyl]amino]-4-oxobutanoic acid Chemical compound OC[C@@H](C(O)=O)NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](CCCN=C(N)N)NC(=O)[C@H](CC(O)=O)NC(=O)CNC(=O)[C@@H](N)CCCCN MZOFCQQQCNRIBI-VMXHOPILSA-N 0.000 description 1
- 206010001052 Acute respiratory distress syndrome Diseases 0.000 description 1
- 102100032367 C-C motif chemokine 5 Human genes 0.000 description 1
- 102100025248 C-X-C motif chemokine 10 Human genes 0.000 description 1
- 102100036170 C-X-C motif chemokine 9 Human genes 0.000 description 1
- 108010012236 Chemokines Proteins 0.000 description 1
- 102000019034 Chemokines Human genes 0.000 description 1
- 206010050685 Cytokine storm Diseases 0.000 description 1
- 102000004457 Granulocyte-Macrophage Colony-Stimulating Factor Human genes 0.000 description 1
- 108010017213 Granulocyte-Macrophage Colony-Stimulating Factor Proteins 0.000 description 1
- 101150118346 HLA-A gene Proteins 0.000 description 1
- 101000797762 Homo sapiens C-C motif chemokine 5 Proteins 0.000 description 1
- 101000858088 Homo sapiens C-X-C motif chemokine 10 Proteins 0.000 description 1
- 101000947172 Homo sapiens C-X-C motif chemokine 9 Proteins 0.000 description 1
- 101001055222 Homo sapiens Interleukin-8 Proteins 0.000 description 1
- 102100037850 Interferon gamma Human genes 0.000 description 1
- 102000006992 Interferon-alpha Human genes 0.000 description 1
- 108010047761 Interferon-alpha Proteins 0.000 description 1
- 108010074328 Interferon-gamma Proteins 0.000 description 1
- 229940123716 Interleukin 6 receptor antagonist Drugs 0.000 description 1
- 102000017761 Interleukin-33 Human genes 0.000 description 1
- 108010067003 Interleukin-33 Proteins 0.000 description 1
- 102000004889 Interleukin-6 Human genes 0.000 description 1
- 108090001005 Interleukin-6 Proteins 0.000 description 1
- 102100026236 Interleukin-8 Human genes 0.000 description 1
- UBQYURCVBFRUQT-UHFFFAOYSA-N N-benzoyl-Ferrioxamine B Chemical compound CC(=O)N(O)CCCCCNC(=O)CCC(=O)N(O)CCCCCNC(=O)CCC(=O)N(O)CCCCCN UBQYURCVBFRUQT-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241000233805 Phoenix Species 0.000 description 1
- 102000004338 Transferrin Human genes 0.000 description 1
- 108090000901 Transferrin Proteins 0.000 description 1
- 108060008682 Tumor Necrosis Factor Proteins 0.000 description 1
- 102000000852 Tumor Necrosis Factor-alpha Human genes 0.000 description 1
- 201000000028 adult respiratory distress syndrome Diseases 0.000 description 1
- 230000003110 anti-inflammatory effect Effects 0.000 description 1
- 239000004599 antimicrobial Substances 0.000 description 1
- XUZMWHLSFXCVMG-UHFFFAOYSA-N baricitinib Chemical compound C1N(S(=O)(=O)CC)CC1(CC#N)N1N=CC(C=2C=3C=CNC=3N=CN=2)=C1 XUZMWHLSFXCVMG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229950000971 baricitinib Drugs 0.000 description 1
- 239000012620 biological material Substances 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 238000009534 blood test Methods 0.000 description 1
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 1
- 238000007596 consolidation process Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 229960000958 deferoxamine Drugs 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- UREBDLICKHMUKA-CXSFZGCWSA-N dexamethasone Chemical compound C1CC2=CC(=O)C=C[C@]2(C)[C@]2(F)[C@@H]1[C@@H]1C[C@@H](C)[C@@](C(=O)CO)(O)[C@@]1(C)C[C@@H]2O UREBDLICKHMUKA-CXSFZGCWSA-N 0.000 description 1
- 229960003957 dexamethasone Drugs 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 210000003743 erythrocyte Anatomy 0.000 description 1
- 230000029142 excretion Effects 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 238000001095 inductively coupled plasma mass spectrometry Methods 0.000 description 1
- 238000007918 intramuscular administration Methods 0.000 description 1
- 238000009533 lab test Methods 0.000 description 1
- OHDXDNUPVVYWOV-UHFFFAOYSA-N n-methyl-1-(2-naphthalen-1-ylsulfanylphenyl)methanamine Chemical compound CNCC1=CC=CC=C1SC1=CC=CC2=CC=CC=C12 OHDXDNUPVVYWOV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229950010006 olokizumab Drugs 0.000 description 1
- 108090000765 processed proteins & peptides Proteins 0.000 description 1
- 230000028327 secretion Effects 0.000 description 1
- 208000026425 severe pneumonia Diseases 0.000 description 1
- 208000011580 syndromic disease Diseases 0.000 description 1
- 239000012581 transferrin Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
- G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Hematology (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Urology & Nephrology (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Microbiology (AREA)
- Biotechnology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Cell Biology (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к области медицины и может быть использовано для прогнозирования риска летального исхода у пациентов с тяжелым и среднетяжёлым течением COVID-19 при проведении упреждающей противовоспалительной терапии.The invention relates to the field of medicine and can be used to predict the risk of death in patients with severe and moderate COVID-19 during proactive anti-inflammatory therapy.
Высококонтагиозная инфекция COVID-19 может вызвать заболевание различной степени тяжести – от легкого, и даже бессимптомного течения, до тяжелой пневмонии с развитием быстропрогрессирующей дыхательной недостаточности, ОРДС и летальным исходом. Клинические наблюдения в разных странах мира показали, что у пациентов со среднетяжелой и тяжелой формами COVID-19 развитие заболевания сопровождается повышенным уровнем секреции провоспалительных цитокинов (IFN-α, IFN-γ, IL-1β, IL-6, IL-12, IL-18, IL-33, TNF-α, GM-CSF и др.) и хемокинов (CCL2, CCL3, CCL5, CXCL8, CXCL9, CXCL10 и др.), в связи с чем и происходит развитие так называемого цитокинового шторма, обуславливающего тяжелое и крайне тяжелое течение заболевания.Highly contagious COVID-19 infection can cause disease of varying severity, from mild or even asymptomatic to severe pneumonia with rapidly progressive respiratory failure, ARDS, and death. Clinical observations around the world have shown that in patients with moderate and severe forms of COVID-19, the development of the disease is accompanied by an increased level of secretion of pro-inflammatory cytokines (IFN-α, IFN-γ, IL-1β, IL-6, IL-12, IL- 18, IL-33, TNF-α, GM-CSF, etc.) and chemokines (CCL2, CCL3, CCL5, CXCL8, CXCL9, CXCL10, etc.), in connection with which the so-called cytokine storm develops, causing severe and extremely severe course of the disease.
На сегодняшний день синдром «повышенного высвобождения цитокинов» позволяет рассматривать блокирование конкретных провоспалительных пептидных молекул как основную мишень при лечении больных с COVID-19 [1, 2, 3, 4].To date, the "increased release of cytokines" syndrome allows us to consider the blocking of specific pro-inflammatory peptide molecules as the main target in the treatment of patients with COVID-19 [1, 2, 3, 4].
Продолжаются ряд клинических исследований в разных странах мира по оценке эффективности и безопасности дексаметазона, барицитиниба, тоцилизумаба и олокизумаба именно при лечении COVID-19. Однако в доступной литературе данные об их сравнительной эффективности и прогнозе эффективности в зависимости тяжести течения COVID-19 отсутствуют. До настоящего времени не существует методов прогнозирования эффективности применения ни одного из препаратов, предложенного в качестве упреждающей противовоспалительной терапии.A number of clinical studies are ongoing in different countries around the world to evaluate the efficacy and safety of dexamethasone, baricitinib, tocilizumab and olokizumab in the treatment of COVID-19. However, in the available literature, there are no data on their comparative effectiveness and prognosis of effectiveness depending on the severity of the course of COVID-19. To date, there are no methods for predicting the effectiveness of any of the drugs proposed as a proactive anti-inflammatory therapy.
Известна методика применения лабораторной индексной модели в стратификации риска пациента с COVID-19 [5], включающая следующие этапы: S1 – сбор данных, S2 –классификация пациентов, S3 – лабораторные исследования, S4 – прогнозирование с помощью многофакторного логистического регрессионного метода. Изобретение направлено на сведениях о количестве эритроцитов, С-реактивного белка и объема тромбоцитов.There is a known method for applying a laboratory index model in risk stratification of a patient with COVID-19 [5], which includes the following steps: S1 - data collection, S2 - classification of patients, S3 - laboratory tests, S4 - prediction using a multivariate logistic regression method. The invention is directed to information about the number of erythrocytes, C-reactive protein and platelet volume.
Также известны метод и устройство для скрининга лекарственных препаратов-кандидатов на COVID-19 [6]. Данное изобретение относится к биоинформатике. Скрининг осуществляется на основе получения информации о сходстве последовательностей между вирусами и информации о структурном сходстве между лекарствами. В рамках настоящего изобретения предусмотрено создание гетерогенной сети, основанной на сходстве последовательностей вирусов и лекарств.A method and device for screening drug candidates for COVID-19 are also known [6]. This invention relates to bioinformatics. Screening is carried out on the basis of obtaining information about the similarity of sequences between viruses and information about the structural similarity between drugs. Within the framework of the present invention, it is envisaged to create a heterogeneous network based on the similarity of the sequences of viruses and drugs.
Также известен способ диагностики нарушения обмена железа при тяжелых формах COVID-19 [7], в ходе которого в организме больного определяют не связанное с трансферрином железо (NTBI). После внутримышечного введения больным дефероксамина методом масс-спектрометрии с индуктивно-связанной плазмой определяют суточную экскрецию железа с мочой. При ее концентрации в моче 1000 мг/л и выше диагностируют тяжелые нарушения обмена железа.There is also a known method for diagnosing iron metabolism disorders in severe forms of COVID-19 [7], during which non-transferrin-bound iron (NTBI) is determined in the patient's body. After intramuscular administration of deferoxamine to patients, the daily excretion of iron in the urine is determined by inductively coupled plasma mass spectrometry. With its concentration in the urine of 1000 mg / l and above, severe disorders of iron metabolism are diagnosed.
Также известен способ оценки риска развития тяжелой формы COVID-19, в ходе которого осуществляют забор биологического материала, выделение геномной ДНК с последующим генотипированием аллелей гена HLA-A и прогнозирование по результатам генотипирования риска развития тяжелой формы COVID-19 [8]. По результатам генотипирования определяют наличие аллелей HLA-A*01:01, HLA-A*02:01 и HLAA*03:01. Прогнозируют высокий риск развития тяжелой формы COVID-19 при выявлении гомозиготности по аллели HLA-A*01:01, низкий риск – при выявлении гомозиготности по аллелям HLA-A*02:01 или HLA-A*03:01 или гетерозиготности с парой аллелей HLAA* 02:01, HLA-A*03:01.There is also a known method for assessing the risk of developing a severe form of COVID-19, during which biological material is taken, genomic DNA is isolated, followed by genotyping of the HLA-A gene alleles, and prediction of the risk of developing a severe form of COVID-19 based on the results of genotyping [8]. According to the results of genotyping, the presence of alleles HLA-A*01:01, HLA-A*02:01 and HLAA*03:01 is determined. A high risk of developing a severe form of COVID-19 is predicted if homozygosity for the HLA-A*01:01 allele is detected, a low risk is predicted if homozygosity for the HLA-A*02:01 or HLA-A*03:01 alleles or heterozygosity with a pair of alleles is detected HLAA* 02:01, HLA-A*03:01.
Также известен способ прогнозирования течения пневмонии при COVID-19 на основании сопоставления результатов УЗИ И МСКТ легких [9]. В рамках данного способа выполняют УЗИ и МСКТ легких с интервалом не более 24 часов с определением степени тяжести поражения легочной ткани (SУЗИ) и (SМСКТ). При этом ультразвуковое сканирование легких проводят по 20-ти или 16-ти зонам, представленным на фигуре.There is also a method for predicting the course of pneumonia in COVID-19 based on a comparison of the results of ultrasound and MSCT of the lungs [9]. Within the framework of this method, ultrasound and MSCT of the lungs are performed with an interval of no more than 24 hours with the determination of the severity of lung tissue damage (S ultrasound ) and (S MSCT ). In this case, ultrasound scanning of the lungs is carried out in 20 or 16 zones, shown in the figure.
Выявляют зоны с выраженными интерстициальными изменениями и/или консолидациями. При этом выраженные интерстициальные изменения определяют при наличии двух и более сливающихся между собой В-линий и/или одной или более не сливающихся между собой В-линий, эхогенность которых соответствует или выше эхогенности плевральной линии и имеет толщину 3 мм и более у места отхождения от плевральной линии. На основании полученных данных определяют площадь поражения по формуле: S= n/N*100, где S – площадь поражения легочной ткани (в %), n – число зон с выявленными изменениями, N – общее число зон, на которое были разделены легкие при УЗИ. Оценивают степень тяжести поражения легочной ткани по данным УЗИ (SУЗИ) и МСКТ (SМСКТ): при поражении до 25% площади легких определяют «1» степень; от 25 до 50% определяют «2» степень; от 50 до 75% определяют «3» степень; от 75 до 100% определяют «4» степень. Сравнивают полученные значения SУЗИ и SМСКТ. Если SУЗИ >SМСКТ, прогнозируют отрицательную динамику течения заболевания в течение 2-5 суток после выполнения УЗИ и МСКТ. Если SУЗИ < SМСКТ, прогнозируют положительную динамику течения заболевания в течение 2-5 суток после выполнения УЗИ и МСКТ. Если SУЗИ = SМСКТ, прогнозируют отсутствие динамики в течение 2-5 суток после проведенных исследований. Способ обеспечивает объективное прогнозирование течения пневмонии COVID-19 по итогам сопоставления результатов УЗИ и МСКТ легких за счет сравнения площади поражения легочной ткани по данным УЗИ и МСКТ.Areas with pronounced interstitial changes and/or consolidations are identified. At the same time, pronounced interstitial changes are determined in the presence of two or more B-lines merging with each other and / or one or more B-lines not merging with each other, the echogenicity of which corresponds to or is higher than the echogenicity of the pleural line and has a thickness of 3 mm or more at the place of departure from pleural line. Based on the data obtained, the area of damage is determined by the formula: S= n/N*100, where S is the area of damage to the lung tissue (in%), n is the number of zones with identified changes, N is the total number of zones into which the lungs were divided during ultrasound. Assess the severity of damage to the lung tissue according to ultrasound (S ultrasound ) and MSCT (S MSCT ): with damage to 25% of the lung area, "1" degree is determined; from 25 to 50% determine the "2"degree; from 50 to 75% determine the "3"degree; from 75 to 100% determine the "4" degree. The obtained values of S ultrasound and S MSCT are compared. If S ultrasound >S MSCT , negative dynamics of the course of the disease is predicted within 2-5 days after ultrasound and MSCT. If S ultrasound < S MSCT , positive dynamics of the course of the disease is predicted within 2-5 days after ultrasound and MSCT. If S ultrasound \u003d S MSCT , predict the absence of dynamics within 2-5 days after the studies. The method provides an objective prediction of the course of COVID-19 pneumonia based on the results of comparing the results of ultrasound and MSCT of the lungs by comparing the area of lung tissue damage according to ultrasound and MSCT.
Ни один из известных способов не подходит для прогнозирования риска летального исхода у пациентов с тяжелым и среднетяжёлым течением COVID-19 при проведении упреждающей противовоспалительной терапии.None of the known methods is suitable for predicting the risk of death in patients with severe and moderate COVID-19 during pre-emptive anti-inflammatory therapy.
Технический результат состоит в разработке точного способа прогнозирования риска летального исхода у пациентов с тяжелым и среднетяжёлым течением COVID-19 при проведении упреждающей противовоспалительной терапии.The technical result consists in developing an accurate method for predicting the risk of death in patients with severe and moderate COVID-19 during pre-emptive anti-inflammatory therapy.
Технический результат достигается тем, что в ходе осуществления способа прогнозирования риска летального исхода у пациентов с тяжелым и среднетяжёлым течением COVID-19 при проведении упреждающей противовоспалительной терапии определяют наличие кислородной поддержки, концентрацию D-димеров в крови, концентрацию С-реактивного белка (СРБ) в крови и срок терапии, после чего вычисляют значение P по формуле:The technical result is achieved by the fact that during the implementation of the method for predicting the risk of death in patients with severe and moderate COVID-19 during proactive anti-inflammatory therapy, the presence of oxygen support, the concentration of D-dimers in the blood, the concentration of C-reactive protein (CRP) in blood and the duration of therapy, after which the P value is calculated using the formula:
Р = 1/1+e–(–7,015+1,676 х а + 0,155 х b + 0,10 х c + 0,129 х d) * 100,P \u003d 1/1 + e - (-7.015 + 1.676 x a + 0.155 x b + 0.10 x c + 0.129 x d) * 100,
где Р – значение прогноза эффективности противовоспалительной терапии,where P is the value of anti-inflammatory therapy efficacy prediction,
e – константа, основание натурального логарифма, e is a constant, the base of the natural logarithm,
a – наличие кислородной поддержки, причем a = 0 – поддержки не требовалось, 1 – инсуфляция О2 со скоростью потока до 30 л/мин через носовые канюли, 2 – высокопоточная оксигенация, 3 - неинвазивная искусственная вентиляция легких, 4 – искусственная вентиляция легких;a - presence of oxygen support, and a = 0 - support was not required, 1 - insufflation of O 2 with a flow rate of up to 30 l/min through nasal cannulas, 2 - high-flow oxygenation, 3 - non-invasive artificial ventilation of the lungs, 4 - artificial ventilation of the lungs;
b – концентрация D-димеров в крови в нг/мл;b is the concentration of D-dimers in the blood, ng/ml;
c – концентрация CРБ в крови в мг/л;c is the concentration of CRP in the blood, mg/l;
d – срок терапии в днях,d is the duration of therapy in days,
причем при P≤19,3% вероятность смерти пациента определяют, как низкую, а приmoreover, at P≤19.3%, the probability of death of the patient is defined as low, and at
P≥19,4% вероятность смерти пациента определяют, как высокую.P≥19.4% probability of death of the patient is defined as high.
Данный способ обеспечивает возможность простого и точного прогнозирования риска летального исхода у пациентов с тяжелым и среднетяжёлым течением COVID-19 при проведении упреждающей противовоспалительной терапии.This method provides a simple and accurate prediction of the risk of death in patients with severe and moderate COVID-19 during pre-emptive anti-inflammatory therapy.
Выбор значимых диагностических критериев и построение формулы расчета было осуществлено следующим образом.The choice of significant diagnostic criteria and the construction of the calculation formula were carried out as follows.
На основе анализа 229 случаев тяжелого и среднетяжелого течения заболевания COVID-19, требующих проведения различных вариантов противовоспалительной терапии на базе СПб ГБУЗ «Госпиталь ветеранов войн» нами был выведен способ прогнозирования эффективности терапии с помощью метода бинарной логистической регрессии, условно определяя исход, как: 0 - выписка (улучшение) и 1 - смерть. Получена математическая модель для оценки вероятности наступления смерти у пациента, а, следовательно, и тяжести его состояния на основании данных, которые возможно получить при поступлении пациента в стационар. Данная модель при стандартном пороге классификации р=0,5 имеет точность – 93,0%, чувствительность – 52,2%, специфичность – 97,6%.Based on the analysis of 229 cases of severe and moderate course of COVID-19 disease, requiring various options for anti-inflammatory therapy at the St. Petersburg State Budgetary Institution of Health "Hospital of War Veterans", we have developed a method for predicting the effectiveness of therapy using the binary logistic regression method, conditionally determining the outcome as: 0 - discharge (improvement) and 1 - death. A mathematical model has been obtained to assess the probability of death in a patient, and, consequently, the severity of his condition on the basis of data that can be obtained upon admission of a patient to a hospital. This model, with a standard classification threshold of p=0.5, has an accuracy of 93.0%, a sensitivity of 52.2%, and a specificity of 97.6%.
Для исследования прогностической ценности полученной модели был проведен ROC-анализ (receiver operating characteristic). Итоговые данные ROC-анализа представлены в таблице:To study the predictive value of the resulting model, an ROC analysis (receiver operating characteristic) was carried out. The final data of the ROC analysis are presented in the table:
Таблица – итоговые данные ROC-анализаTable - summary data of ROC analysis
кривой, у.е.area under
curve, c.u.
95%
доверительный
интервалAsymptotic
95%
confidential
interval
порог
классификации, рOptimal
threshold
classification, p
ROC-кривая модели представлена на фигуре. Качество распознавания модели оценивалось по площади под характеристической кривой, при значениях от 0,9 до 1,0 качество модели определяется как «отличное» [10]. Площадь под характеристической кривой была больше 0,9, что говорит о «отличном» качестве математической модели, таблица. Также по данным ROC-кривой был определен оптимальный порог классификации р=0,193. При этом пороге классификации (р=0,193) полученная модель будет иметь более высокую чувствительность р=78,3% и специфичность р=93,2%.The ROC curve of the model is shown in the figure. The quality of model recognition was assessed by the area under the characteristic curve, with values from 0.9 to 1.0, the quality of the model is defined as “excellent” [10]. The area under the characteristic curve was greater than 0.9, which indicates the "excellent" quality of the mathematical model, table. Also, according to the ROC-curve, the optimal classification threshold p=0.193 was determined. At this classification threshold (p=0.193), the resulting model will have higher sensitivity p=78.3% and specificity p=93.2%.
На основании всех этих данных возможен вывод о достаточной адекватности полученной модели [10] и возможности ее применения для прогнозирования наступления смерти.On the basis of all these data, it is possible to conclude that the model obtained [10] is sufficiently adequate and that it can be used to predict the onset of death.
Заявляемый способ осуществляют следующим образом.The inventive method is carried out as follows.
В начале у пациента, поступившего с диагнозом новая коронавирусная инфекция и которому назначена терапия, определяют наличие в назначении кислородной поддержки следующим образом: 0 – поддержки не требовалось, 1 – инсуфляция О2 со скоростью потока до 30 л/мин через носовые канюли, 2 – высокопоточная оксигенация, 3 – неинвазивная искусственная вентиляция легких (ИВЛ), 4 – ИВЛ. Затем определяют по общему анализу крови концентрацию D-димера и СРБ. Также определяют срок терапии, назначенной пациенту. Далее вычисляют прогноз эффективности противовоспалительнойAt the beginning, in a patient admitted with a diagnosis of a new coronavirus infection and who is prescribed therapy, the presence of oxygen support in the prescription is determined as follows: 0 - support was not required, 1 - O 2 insufflation at a flow rate of up to 30 l / min through nasal cannulas, 2 - high-flow oxygenation, 3 - non-invasive artificial lung ventilation (ALV), 4 - ALV. Then, the concentration of D-dimer and CRP is determined by a general blood test. Also determine the duration of therapy prescribed to the patient. Next, the prediction of the effectiveness of anti-inflammatory
терапии по формуле:therapy according to the formula:
Р = 1/1+e–(–7,015+1,676 х а + 0,155 х b + 0,10 х c + 0,129 х d) * 100,P \u003d 1/1 + e - (-7.015 + 1.676 x a + 0.155 x b + 0.10 x c + 0.129 x d) * 100,
где Р – значение прогноза риска летального исхода у пациентов с тяжелым и среднетяжёлым течением COVID-19 при проведении упреждающей противовоспалительной терапии,where P is the predictive value of the risk of death in patients with severe and moderate COVID-19 during pre-emptive anti-inflammatory therapy,
e – константа, основание натурального логарифма, e is a constant, the base of the natural logarithm,
a – наличие кислородной поддержки, причем a = 0 – поддержки не требовалось, 1 – инсуфляция О2 со скоростью потока до 30 л/мин через носовые канюли, 2 – высокопоточная оксигенация, 3 – неинвазивная ИВЛ, 4 – ИВЛ;a - presence of oxygen support, and a = 0 - support was not required, 1 - O 2 insufflation with a flow rate of up to 30 l/min through nasal cannulas, 2 - high-flow oxygenation, 3 - non-invasive ventilation, 4 - mechanical ventilation;
b – концентрация D-димеров в крови в нг/мл;b is the concentration of D-dimers in the blood, ng/ml;
c – концентрация СРБ в крови в мг/л;c is the concentration of CRP in the blood, mg/l;
d – срок терапии в днях,d is the duration of therapy in days,
причем при P≤19,3% вероятность смерти пациента определяют как низкую, а при P≥19,4% вероятность смерти пациента определяют как высокую. Заявляемое изобретение поясняется примерами.moreover, at P≤19.3%, the probability of death of the patient is defined as low, and at P≥19.4%, the probability of death of the patient is defined as high. The claimed invention is illustrated by examples.
Пример 1.Example 1
Пациент 1, мужчина, 34 года. Поступил с диагнозом новая коронавирусная инфекция. Показатели противовоспалительной терапии были следующие: сатурация - 94%, без О2 поддержки к моменту назначения противовоспалительной терапии (не требовалась), Д-димер 0,19, СРБ - 43, срок терапии на момент расчета вероятности составлял 4 дня. Вероятность смерти была рассчитана по формуле:Patient 1, male, 34 years old. He was diagnosed with a new coronavirus infection. The indicators of anti-inflammatory therapy were as follows: saturation - 94%, without O 2 support by the time anti-inflammatory therapy was prescribed (not required), D-dimer 0.19, CRP - 43, the duration of therapy at the time of calculating the probability was 4 days. The probability of death was calculated using the formula:
Р = 1/1+e–(–7,015+1,676 х 0 + 0,155 х 0,19 + 0,10 х 43+ 0,129 х 4)* 100 %P \u003d 1/1 + e - (-7.015 + 1.676 x 0 + 0.155 x 0.19 + 0.10 x 43 + 0.129 x 4) * 100%
a – наличие кислородной поддержки, причем a = 0 – поддержки не требовалось, 1 – инсуфляция О2 со скоростью потока до 30 л/мин через носовые канюли, 2 – высокопоточная оксигенация, 3 - неинвазивная ИВЛ, 4 – ИВЛ;a - presence of oxygen support, and a = 0 - support was not required, 1 - O 2 insufflation at a flow rate of up to 30 l / min through nasal cannulas, 2 - high-flow oxygenation, 3 - non-invasive ventilation, 4 - mechanical ventilation;
b – концентрация D-димеров в крови в нг/мл;b is the concentration of D-dimers in the blood, ng/ml;
c – концентрация СРБ в крови в мг/л;c is the concentration of CRP in the blood, mg/l;
d – срок терапии в днях,d is the duration of therapy in days,
P=2 %, это меньше 0,193, что соответствует низкой вероятности смерти.P=2%, this is less than 0.193, which corresponds to a low probability of death.
На фоне проводимой терапии отмечена положительная динамика, пациент выписан из стационара с выздоровлением. При наблюдении через месяц после выписки было отмечено, что реабилитация проходила благополучно.Against the background of ongoing therapy, positive dynamics was noted, the patient was discharged from the hospital with recovery. When observing a month after discharge, it was noted that the rehabilitation was going well.
Пример 2.Example 2
Пациентка 2, женщина, 86 лет, КТ-4 двусторонняя полисегментарная пневмония, сатурация - 86% на О2 - поддержке (высокопоточная оксигенация), СРБ - 19, Д- димер - 0,59, срок терапии 13 суток.Patient 2, woman, 86 years old, CT-4 bilateral polysegmental pneumonia, saturation - 86% on O 2 - support (high-flow oxygenation), CRP - 19, D-dimer - 0.59, duration of therapy 13 days.
Р = 1/1+e–(–7,015+1,676 х2 + 0,155 х 0,59 + 0,10 х 19+ 0,129 х 13) * 100 % = 15,4 %P \u003d 1/1 + e - (-7.015 + 1.676 x2 + 0.155 x 0.59 + 0.10 x 19 + 0.129 x 13) * 100% \u003d 15.4%
Вероятность благоприятного исхода по нашему расчету составила 15,4 % – менее 0,193 (19,3%). На фоне проводимой терапии отмечена положительная динамика, пациентка выписана из стационара с выздоровлением. Расчетный прогноз соответствует реальному исходу заболевания.The probability of a favorable outcome according to our calculation was 15.4% - less than 0.193 (19.3%). Against the background of ongoing therapy, positive dynamics was noted, the patient was discharged from the hospital with recovery. The estimated prognosis corresponds to the real outcome of the disease.
Пример 3.Example 3
Пациентка 58 лет, КТ-2 двусторонняя полисегментарная пневмония, СРБ - 155, Д-димер - 0,61, срок терапии 6 суток, на высокопоточной оксигенации к моменту назначения терапии (поступление в стационар).The patient is 58 years old, CT-2 bilateral polysegmental pneumonia, CRP - 155, D-dimer - 0.61, the duration of therapy is 6 days, on high-flow oxygenation at the time of the appointment of therapy (admission to the hospital).
Р =1/1+e–(– 7,015+1,676 х2 + 0,155 х 0,61 + 0,10 х 155+ 0,129 х 6) * 100 % = 22 %P \u003d 1/1 + e - (- 7.015 + 1.676 x2 + 0.155 x 0.61 + 0.10 x 155 + 0.129 x 6) * 100% \u003d 22%
Вероятность неблагоприятного исхода, по нашим раcчетам, Р=22 % >0,193 (19,3%),The probability of an unfavorable outcome, according to our calculations, P = 22% > 0.193 (19.3%),
При анализе истории болезни в течение последующих суток пациентка была переведена в ОРИТ в связи с прогрессивным нарастанием дыхательной недостаточности, далее через 2 суток переведена на ИВЛ, впоследствии скончалась, несмотря на всю проводимую терапию. Расчетный прогноз соответствует реальному исходу заболевания.When analyzing the medical history over the next day, the patient was transferred to the ICU due to a progressive increase in respiratory failure, then after 2 days she was transferred to mechanical ventilation, and subsequently died, despite all the therapy. The estimated prognosis corresponds to the real outcome of the disease.
Список литературы:Bibliography:
1. Shimabukuro-Vornhagen A, Gödel P, Subklewe M, Stemmler HJ, Schlößer HA,1. Shimabukuro-Vornhagen A, Gödel P, Subklewe M, Stemmler HJ, Schlößer HA,
Schlaak M et al. Cytokine release syndrome. Journal for ImmunoTherapy of Cancer.Schlaak M et al. Cytokine release syndrome. Journal for ImmunoTherapy of Cancer.
2018;6(1):56. DOI: 10.1186/s40425- 018-0343-9.2018;6(1):56. DOI: 10.1186/s40425-018-0343-9.
2. Драпкина О.М., Маев И.В., Бакулин И.Г. и др. Временные методические2. Drapkina O.M., Maev I.V., Bakulin I.G. etc. Temporary methodical
рекомендации: «Болезни органов пищеварения в условиях пандемии новойrecommendations: "Diseases of the digestive system in a pandemic of a new
коронавирусной инфекции (COVID-19)». Версия 2. Профилактическая медицина. -coronavirus infection (COVID-19)." Version 2. Preventive medicine. -
2021;25(5-2):4-41. https://doi.org/10.17116/profmed2021240524.2021;25(5-2):4-41. https://doi.org/10.17116/profmed2021240524.
3. Бакулин И.Г., Скалинская М.И., Сказываева Е.В., Журавлева М.С.3. Bakulin I.G., Skalinskaya M.I., Skazyvaeva E.V., Zhuravleva M.S.
Воспалительные заболевания кишечника в период пандемии коронавируса: возможныеInflammatory bowel disease during the coronavirus pandemic: possible
риски и пути их снижения // Вестник Северо-Западного государственного медицинскогоrisks and ways to reduce them // Bulletin of the North-Western State Medical
университета им. И.И. Мечникова. - 2020. - Т. 12. - №1. - C. 5-10.University. I.I. Mechnikov. - 2020. - Vol. 12. - No. 1. - C. 5-10.
doi: 10.17816/mechnikov20201215-10.doi: 10.17816/mechnikov20201215-10.
4. Zhang C, Wu Z, Li J-W, Zhao H, Wang G-Q. Cytokine release syndrome in severe4. Zhang C, Wu Z, Li J-W, Zhao H, Wang G-Q. Cytokine release syndrome in severe
COVID-19: interleukin-6 receptor antagonist tocilizumab may be the key to reduce mortality.COVID-19: interleukin-6 receptor antagonist tocilizumab may be the key to reduce mortality.
International Journal of Antimicrobial Agents. 2020;55(5):105954. DOI:International Journal of Antimicrobial Agents. 2020;55(5):105954. DOI:
10.1016/j.ijantimicag.2020.105954.10.1016/j.ijantimicag.2020.105954.
5. Методика применения лабораторной индексной модели в стратификации риска5. Methodology for applying the laboratory index model in risk stratification
пациента с COVID-19: патент CN112201318, Китай, заявка CN202011040958, заявл.Patient with COVID-19: Patent CN112201318, China, Application CN202011040958, Appl.
28.09.2020, опубл. 08.01.2021.09/28/2020, publ. 01/08/2021.
6. Метод и устройство для скрининга лекарственных препаратов-кандидатов на6. Method and device for screening drug candidates for
COVID-19: патент CN111081316, Китай, заявка CN202010216192, заявл.·25.03.2020,COVID-19: patent CN111081316, China, application CN202010216192, pending 03/25/2020,
опубл. 28.04.2020.publ. 04/28/2020.
7. Способ диагностики нарушения обмена железа при тяжелых формах7. Method for diagnosing iron metabolism disorders in severe forms
COVID-19: патент RU2747653, Российская Федерация, заявка RU2021100211, заявл.COVID-19: Patent RU2747653, Russian Federation, Application RU2021100211, Appl.
11.01.2021, опубл. 11.05.2021.01/11/2021, publ. 05/11/2021.
8. Способ оценки риска развития тяжелой формы COVID-19: патент RU2751410,8. Method for assessing the risk of developing a severe form of COVID-19: patent RU2751410,
Российская Федерация, заявка RU2021104170, заявл. 18.02.2021, опубл. 13.07.2021.Russian Federation, Application RU2021104170, Appl. 02/18/2021, publ. 07/13/2021.
9. Способ прогнозирования течения пневмонии при covid-19 на основании9. Method for predicting the course of pneumonia in covid-19 based on
сопоставления результатов УЗИ И МСКТ легких: патент RU2736341, Российскаяcomparison of the results of ultrasound and MSCT of the lungs: patent RU2736341, Russian
Федерация, заявка RU2020127952, заявл. 21.08.2020, опубл. 16.11.2020.Federation, Application RU2020127952, Appl. 08/21/2020, publ. 11/16/2020.
10. Медицинская статистика: учеб. Пособие / Н.В. Трухачева – Ростовн/Д:10. Medical statistics: textbook. Benefit / N.V. Trukhachev – Rostov/D:
Феникс, 2017 – 324с.: ил. (Высшее медицинское образование). ISBN 978-5-222- 27580-1.Phoenix, 2017 - 324p.: ill. (Higher medical education). ISBN 978-5-222-27580-1.
Claims (9)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2021131547A RU2770357C1 (en) | 2021-10-28 | 2021-10-28 | Method for prediction of risk of fatal outcome in patients with severe and moderate course of covid-19 during preventive anti-inflammatory therapy |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2021131547A RU2770357C1 (en) | 2021-10-28 | 2021-10-28 | Method for prediction of risk of fatal outcome in patients with severe and moderate course of covid-19 during preventive anti-inflammatory therapy |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2770357C1 true RU2770357C1 (en) | 2022-04-15 |
Family
ID=81255595
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2021131547A RU2770357C1 (en) | 2021-10-28 | 2021-10-28 | Method for prediction of risk of fatal outcome in patients with severe and moderate course of covid-19 during preventive anti-inflammatory therapy |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2770357C1 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2782796C1 (en) * | 2022-03-22 | 2022-11-02 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение Федеральный исследовательский центр "Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук" (ИЦиГ СО РАН) | METHOD FOR ASSESSING THE RISK OF DEVELOPING A SEVERE COURSE OF CoVID-19 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2747097C1 (en) * | 2021-02-14 | 2021-04-26 | Максим Юрьевич Шкурников | Method for assessing risk of severe form of covid-19 |
| RU2751410C1 (en) * | 2021-02-18 | 2021-07-13 | Максим Юрьевич Шкурников | Method for assessing the risk of development of severe covid-19 |
-
2021
- 2021-10-28 RU RU2021131547A patent/RU2770357C1/en active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2747097C1 (en) * | 2021-02-14 | 2021-04-26 | Максим Юрьевич Шкурников | Method for assessing risk of severe form of covid-19 |
| RU2751410C1 (en) * | 2021-02-18 | 2021-07-13 | Максим Юрьевич Шкурников | Method for assessing the risk of development of severe covid-19 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| Qiurong Ruan et al, Clinical predictors of mortality due to COVID-19 based on an analysis of data of 150 patients from Wuhan, China, Intensive Care Med (2020) 46:846-848. * |
| МАЗУРОВ В.И. и др. ОСОБЕННОСТИ ТЕЧЕНИЯ И ФАКТОРЫ НЕБЛАГОПРИЯТНОГО ПРОГНОЗА КОРОНАВИРУСНОЙ ИНФЕКЦИИ COVID-19 У ПАЦИЕНТОВ С ИММУНОВОСПАЛИТЕЛЬНЫМИ ЗАБОЛЕВАНИЯМИ, РМЖ, 2020, 11, ТОМ 28, 4-8. * |
| МАЗУРОВ В.И. и др. ОСОБЕННОСТИ ТЕЧЕНИЯ И ФАКТОРЫ НЕБЛАГОПРИЯТНОГО ПРОГНОЗА КОРОНАВИРУСНОЙ ИНФЕКЦИИ COVID-19 У ПАЦИЕНТОВ С ИММУНОВОСПАЛИТЕЛЬНЫМИ ЗАБОЛЕВАНИЯМИ, РМЖ, 2020, 11, ТОМ 28, 4-8. САЙГАНОВ С.А. и др. КЛИНИЧЕСКОЕ ТЕЧЕНИЕ, ЭФФЕКТИВНОСТЬ ТЕРАПИИ И ИСХОДЫ НОВОЙ КОРОНАВИРУСНОЙ ИНФЕКЦИИ: ПРЕДВАРИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ, ВЕСТНИК СЕВЕРО-ЗАПАДНОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО МЕДИЦИНСКОГО УНИВЕРСИТЕТА ИМ. И.И. МЕЧНИКОВА, 2020, 2, том 12, с. 27-38. Qiurong Ruan et al, Clinical predictors of mortality due to COVID-19 based on an analysis of data of 150 patients from Wuhan, China, Intensive Care Med (2020) 46:846-848. * |
| САЙГАНОВ С.А. и др. КЛИНИЧЕСКОЕ ТЕЧЕНИЕ, ЭФФЕКТИВНОСТЬ ТЕРАПИИ И ИСХОДЫ НОВОЙ КОРОНАВИРУСНОЙ ИНФЕКЦИИ: ПРЕДВАРИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ, ВЕСТНИК СЕВЕРО-ЗАПАДНОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО МЕДИЦИНСКОГО УНИВЕРСИТЕТА ИМ. И.И. МЕЧНИКОВА, 2020, 2, том 12, с. 27-38. * |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2782796C1 (en) * | 2022-03-22 | 2022-11-02 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение Федеральный исследовательский центр "Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук" (ИЦиГ СО РАН) | METHOD FOR ASSESSING THE RISK OF DEVELOPING A SEVERE COURSE OF CoVID-19 |
| RU2802422C1 (en) * | 2023-01-09 | 2023-08-28 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method of assessing the risk of death in patients with a new coronavirus infection |
| RU2806726C1 (en) * | 2023-05-12 | 2023-11-03 | Федеральное государственное бюджетное учреждение дополнительного профессионального образования "Центральная государственная медицинская академия" Управления делами Президента Российской Федерации (ФГБУ ДПО "ЦГМА") | Method for predicting probability of death in patients with covid-19 hospitalized on basis of laboratory and instrumental studies |
| RU2805263C1 (en) * | 2023-07-25 | 2023-10-13 | Федеральное государственное бюджетное учреждение дополнительного профессионального образования "Центральная государственная медицинская академия" Управления делами Президента Российской Федерации (ФГБУ ДПО "ЦГМА") | Method for predicting onset of death in covid-19 patients aged 60 years and older |
| RU2807384C1 (en) * | 2023-07-28 | 2023-11-14 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method for predicting outcome of infectious process after a new coronavirus infection for 12 months |
| RU2817106C1 (en) * | 2023-12-30 | 2024-04-10 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук" (Томский НИМЦ) | Method for personified prediction of fatal outcomes of covid-19-associated pneumonia in elderly and senile patients |
| RU2820018C1 (en) * | 2024-01-26 | 2024-05-28 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method for prediction of risk of fatal outcome in patients with various severity of covid-19 infection |
| RU2846039C1 (en) * | 2024-11-01 | 2025-08-29 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский государственный университет" (СПбГУ)" | Method for the lethal outcome prediction in a patient diagnosed with "covid-19" |
| RU2838790C1 (en) * | 2024-12-18 | 2025-04-22 | Государственное бюджетное учреждение здравоохранения города Москвы "Научно-исследовательский институт скорой помощи им. Н.В. Склифосовского Департамента здравоохранения города Москвы" (ГБУЗ "НИИ СП ИМ. Н.В. СКЛИФОСОВСКОГО ДЗМ") | Method for lethal outcome prediction in patients with covid-19 during first days of hospitalization according to integrated examination |
| RU2846792C1 (en) * | 2024-12-20 | 2025-09-15 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method for prediction of clinical outcome of acute covid-19 infection with moderate, severe and extremely severe clinical course |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| WO2016028638A1 (en) | Methods, computer-readable media, and systems for assessing samples and wounds, predicting whether a wound will heal, and monitoring effectiveness of a treatment | |
| Kwon et al. | Increased monocyte abundance as a marker for relapse after discontinuation of biologics in inflammatory bowel disease with deep remission | |
| US20250321218A1 (en) | Methods for determining therapeutic responsiveness for inflammatory bowel disease therapy | |
| CN116064763B (en) | Disease diagnosis and treatment targeting IFP35 and NMI | |
| RU2770357C1 (en) | Method for prediction of risk of fatal outcome in patients with severe and moderate course of covid-19 during preventive anti-inflammatory therapy | |
| EP2505662B1 (en) | Method and apparatus for prediction of pharmacological efficacy of humanized anti-tnf antibody drug on rheumatoid arthritis | |
| Gao et al. | Cost-effectiveness of endovascular thrombectomy in M2 occlusion stroke: real-world experience versus clinical trials | |
| EP2343372B1 (en) | Method for predicting pharmacological efficacy of anti-tnf antibody preparation on rheumatoid arthritis, and pharmacological efficacy prediction apparatus | |
| RU2376938C1 (en) | Method of predicting severity of course of tick-borne infectious diseases | |
| US20250084480A1 (en) | Methods of treating eosinophilic colitis | |
| US20190352701A1 (en) | Method for evaluating the status of latent tuberculosis infection, method for evaluating the effect of the method for treating the same, and treatment method thereof | |
| Ito et al. | Skeletal muscle atrophy and short-term mortality in patients with acute exacerbation of idiopathic pulmonary fibrosis: an observational cohort study | |
| EP4308932B1 (en) | Method for the diagnosis of a coronavirus infection | |
| US20220073989A1 (en) | Optimizing Detection of Transplant Injury by Donor-Derived Cell-Free DNA | |
| RU2799137C1 (en) | Method of assessing the probability of the presence of pulmonary tuberculosis in the general medical network in patients with a preliminary diagnosis of community-acquired pneumonia | |
| JP7514458B2 (en) | Method for predicting efficacy of therapeutic drugs for rheumatoid arthritis and biomarkers used therein | |
| RU2814414C1 (en) | Method for diagnosing tuberculosis in presence of limited opacification in lungs | |
| Reşorlu et al. | Comparison of IL-17, IL-33 and MMP-3 gene expression levels between patients with psoriasis and psoriatic arthritis and healthy controls | |
| Rubin et al. | Crohn’s Disease Behavior as a Risk Factor for Loss of Maintenance of Remission in Patients Treated With Certolizumab Pegol: Results From the PRECiSE 3 Study: 1719 | |
| Cushen et al. | Concentrations and immunostimulatory potential of circulating cell-free membrane-bound and membrane-unbound mitochondrial DNA in preeclampsia | |
| Viola et al. | P481 Effectiveness and safety profile of biological therapy in inflammatory bowel disease: real life data from an active pharmacovigilance project | |
| Beredugo et al. | Geographical Variation, Gender and Interleukin 8 Relationships with Appendicitis in Residents of Niger Delta Region of Nigeria | |
| Neevel et al. | C‐Reactive Protein Serum Values in Idiopathic and Autoimmune Subglottic Stenosis | |
| Triffitt et al. | Predictors of response to omalizumab for chronic spontaneous urticaria: a retrospective audit on a rural and regional patient cohort in Darwin, Australia | |
| Yuasa et al. | WCN24-295 COVID-19 AND ACUTE KIDNEY INJURY IN ELDERLY PATIENTS: COMPARATIVE COHORT STUDY BETWEEN THE FIRST AND SECOND WAVES OF THE PANDEMIC IN BRAZIL |