RU2795093C1 - Method for predicting the severity of pneumonia in covid-19 - Google Patents
Method for predicting the severity of pneumonia in covid-19 Download PDFInfo
- Publication number
- RU2795093C1 RU2795093C1 RU2022115845A RU2022115845A RU2795093C1 RU 2795093 C1 RU2795093 C1 RU 2795093C1 RU 2022115845 A RU2022115845 A RU 2022115845A RU 2022115845 A RU2022115845 A RU 2022115845A RU 2795093 C1 RU2795093 C1 RU 2795093C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- pneumonia
- severity
- covid
- patients
- reactive protein
- Prior art date
Links
- 206010035664 Pneumonia Diseases 0.000 title claims abstract description 85
- 208000025721 COVID-19 Diseases 0.000 title claims abstract description 59
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 29
- 102100032752 C-reactive protein Human genes 0.000 claims abstract description 26
- 108010074051 C-Reactive Protein Proteins 0.000 claims abstract description 20
- 102000008857 Ferritin Human genes 0.000 claims abstract description 15
- 108050000784 Ferritin Proteins 0.000 claims abstract description 15
- 238000008416 Ferritin Methods 0.000 claims abstract description 15
- 210000002966 serum Anatomy 0.000 claims abstract description 11
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 claims abstract description 3
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 claims abstract description 3
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 abstract description 10
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 5
- 230000036541 health Effects 0.000 abstract description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 24
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 16
- 238000009534 blood test Methods 0.000 description 10
- 210000000038 chest Anatomy 0.000 description 10
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 10
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 10
- 239000000090 biomarker Substances 0.000 description 8
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 description 8
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 7
- 208000001528 Coronaviridae Infections Diseases 0.000 description 6
- 230000002146 bilateral effect Effects 0.000 description 6
- 210000000265 leukocyte Anatomy 0.000 description 6
- 208000035473 Communicable disease Diseases 0.000 description 5
- 208000000059 Dyspnea Diseases 0.000 description 5
- 206010013975 Dyspnoeas Diseases 0.000 description 5
- 238000011161 development Methods 0.000 description 5
- 208000015181 infectious disease Diseases 0.000 description 5
- 230000004054 inflammatory process Effects 0.000 description 5
- 208000026425 severe pneumonia Diseases 0.000 description 5
- 208000013220 shortness of breath Diseases 0.000 description 5
- 206010011224 Cough Diseases 0.000 description 4
- 206010036790 Productive cough Diseases 0.000 description 4
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 4
- 238000003748 differential diagnosis Methods 0.000 description 4
- 230000007170 pathology Effects 0.000 description 4
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 4
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 description 4
- 230000036387 respiratory rate Effects 0.000 description 4
- 238000012552 review Methods 0.000 description 4
- 208000024794 sputum Diseases 0.000 description 4
- 210000003802 sputum Anatomy 0.000 description 4
- 102000001554 Hemoglobins Human genes 0.000 description 3
- 108010054147 Hemoglobins Proteins 0.000 description 3
- 206010061218 Inflammation Diseases 0.000 description 3
- 206010037660 Pyrexia Diseases 0.000 description 3
- 241000700605 Viruses Species 0.000 description 3
- 230000001154 acute effect Effects 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 3
- 230000001066 destructive effect Effects 0.000 description 3
- 210000003743 erythrocyte Anatomy 0.000 description 3
- 239000005338 frosted glass Substances 0.000 description 3
- 230000002458 infectious effect Effects 0.000 description 3
- 238000009527 percussion Methods 0.000 description 3
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 3
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 3
- 230000002685 pulmonary effect Effects 0.000 description 3
- 230000009257 reactivity Effects 0.000 description 3
- 230000001020 rhythmical effect Effects 0.000 description 3
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 3
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 3
- 238000002562 urinalysis Methods 0.000 description 3
- 206010001052 Acute respiratory distress syndrome Diseases 0.000 description 2
- 108090000695 Cytokines Proteins 0.000 description 2
- 102000004127 Cytokines Human genes 0.000 description 2
- 206010019233 Headaches Diseases 0.000 description 2
- 208000028958 Hyperferritinemia Diseases 0.000 description 2
- 108010002350 Interleukin-2 Proteins 0.000 description 2
- 108090001007 Interleukin-8 Proteins 0.000 description 2
- 206010028813 Nausea Diseases 0.000 description 2
- 108010048233 Procalcitonin Proteins 0.000 description 2
- 208000013616 Respiratory Distress Syndrome Diseases 0.000 description 2
- 208000030886 Traumatic Brain injury Diseases 0.000 description 2
- 102100040247 Tumor necrosis factor Human genes 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 2
- 201000000028 adult respiratory distress syndrome Diseases 0.000 description 2
- 230000003616 anti-epidemic effect Effects 0.000 description 2
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 2
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 2
- DDRJAANPRJIHGJ-UHFFFAOYSA-N creatinine Chemical compound CN1CC(=O)NC1=N DDRJAANPRJIHGJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 2
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 2
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 description 2
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 2
- 231100000869 headache Toxicity 0.000 description 2
- 230000002489 hematologic effect Effects 0.000 description 2
- 230000002757 inflammatory effect Effects 0.000 description 2
- 238000010197 meta-analysis Methods 0.000 description 2
- 210000004400 mucous membrane Anatomy 0.000 description 2
- 230000008693 nausea Effects 0.000 description 2
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 2
- 244000052769 pathogen Species 0.000 description 2
- 230000001717 pathogenic effect Effects 0.000 description 2
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 2
- CWCXERYKLSEGEZ-KDKHKZEGSA-N procalcitonin Chemical compound C([C@@H](C(=O)N1CCC[C@H]1C(=O)N[C@@H](CCC(N)=O)C(=O)N[C@H](C(=O)N[C@@H](C)C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)CC)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](C(C)C)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](C)C(=O)N1[C@@H](CCC1)C(=O)NCC(O)=O)[C@@H](C)O)NC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@H](CC=1NC=NC=1)NC(=O)[C@H](CC=1C=CC=CC=1)NC(=O)[C@H](CCCCN)NC(=O)[C@H](CC(N)=O)NC(=O)[C@H](CC=1C=CC=CC=1)NC(=O)[C@H](CC(O)=O)NC(=O)[C@H](CCC(N)=O)NC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@H](CC=1C=CC(O)=CC=1)NC(=O)[C@@H](NC(=O)CNC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](CCSC)NC(=O)[C@H]1NC(=O)[C@H]([C@@H](C)O)NC(=O)[C@H](CO)NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](CC(N)=O)NC(=O)CNC(=O)[C@@H](N)CSSC1)[C@@H](C)O)[C@@H](C)O)[C@@H](C)O)C1=CC=CC=C1 CWCXERYKLSEGEZ-KDKHKZEGSA-N 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 2
- 238000002601 radiography Methods 0.000 description 2
- 206010037833 rales Diseases 0.000 description 2
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 210000001685 thyroid gland Anatomy 0.000 description 2
- 230000009529 traumatic brain injury Effects 0.000 description 2
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 2
- 230000036642 wellbeing Effects 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
- RZVAJINKPMORJF-UHFFFAOYSA-N Acetaminophen Chemical compound CC(=O)NC1=CC=C(O)C=C1 RZVAJINKPMORJF-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 208000017234 Bone cyst Diseases 0.000 description 1
- 206010006326 Breath odour Diseases 0.000 description 1
- 241001678559 COVID-19 virus Species 0.000 description 1
- 206010065929 Cardiovascular insufficiency Diseases 0.000 description 1
- 241000606161 Chlamydia Species 0.000 description 1
- 208000017667 Chronic Disease Diseases 0.000 description 1
- 241000711573 Coronaviridae Species 0.000 description 1
- 208000028399 Critical Illness Diseases 0.000 description 1
- 206010018498 Goitre Diseases 0.000 description 1
- 241000288140 Gruiformes Species 0.000 description 1
- 206010019973 Herpes virus infection Diseases 0.000 description 1
- 102000004889 Interleukin-6 Human genes 0.000 description 1
- 108090001005 Interleukin-6 Proteins 0.000 description 1
- 206010067125 Liver injury Diseases 0.000 description 1
- 208000019693 Lung disease Diseases 0.000 description 1
- 238000000585 Mann–Whitney U test Methods 0.000 description 1
- 241000204031 Mycoplasma Species 0.000 description 1
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 208000031662 Noncommunicable disease Diseases 0.000 description 1
- 208000008589 Obesity Diseases 0.000 description 1
- 206010035737 Pneumonia viral Diseases 0.000 description 1
- 101100313003 Rattus norvegicus Tanc1 gene Proteins 0.000 description 1
- 208000004756 Respiratory Insufficiency Diseases 0.000 description 1
- 208000037656 Respiratory Sounds Diseases 0.000 description 1
- 206010062106 Respiratory tract infection viral Diseases 0.000 description 1
- 206010057190 Respiratory tract infections Diseases 0.000 description 1
- 206010040070 Septic Shock Diseases 0.000 description 1
- 108060008682 Tumor Necrosis Factor Proteins 0.000 description 1
- 230000000844 anti-bacterial effect Effects 0.000 description 1
- 230000036528 appetite Effects 0.000 description 1
- 235000019789 appetite Nutrition 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000002555 auscultation Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000003115 biocidal effect Effects 0.000 description 1
- 238000004820 blood count Methods 0.000 description 1
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 1
- 230000005587 bubbling Effects 0.000 description 1
- 230000000981 bystander Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 1
- 238000005119 centrifugation Methods 0.000 description 1
- 238000002512 chemotherapy Methods 0.000 description 1
- 230000001684 chronic effect Effects 0.000 description 1
- 230000035602 clotting Effects 0.000 description 1
- 238000013264 cohort analysis Methods 0.000 description 1
- 229940109239 creatinine Drugs 0.000 description 1
- 230000001934 delay Effects 0.000 description 1
- 238000001784 detoxification Methods 0.000 description 1
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 1
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 description 1
- 230000005750 disease progression Effects 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 238000013399 early diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 206010016256 fatigue Diseases 0.000 description 1
- 230000009931 harmful effect Effects 0.000 description 1
- 238000005534 hematocrit Methods 0.000 description 1
- 231100000234 hepatic damage Toxicity 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 210000000987 immune system Anatomy 0.000 description 1
- 208000026278 immune system disease Diseases 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000008595 infiltration Effects 0.000 description 1
- 238000001764 infiltration Methods 0.000 description 1
- 208000027866 inflammatory disease Diseases 0.000 description 1
- 230000028709 inflammatory response Effects 0.000 description 1
- 229940100601 interleukin-6 Drugs 0.000 description 1
- 230000035987 intoxication Effects 0.000 description 1
- 231100000566 intoxication Toxicity 0.000 description 1
- 238000009533 lab test Methods 0.000 description 1
- 238000011005 laboratory method Methods 0.000 description 1
- 206010024378 leukocytosis Diseases 0.000 description 1
- 230000008818 liver damage Effects 0.000 description 1
- 208000019423 liver disease Diseases 0.000 description 1
- 206010025482 malaise Diseases 0.000 description 1
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 208000030159 metabolic disease Diseases 0.000 description 1
- 230000002906 microbiologic effect Effects 0.000 description 1
- 230000004660 morphological change Effects 0.000 description 1
- 210000000214 mouth Anatomy 0.000 description 1
- 201000008492 nontoxic goiter Diseases 0.000 description 1
- 239000001912 oat gum Substances 0.000 description 1
- 235000020824 obesity Nutrition 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000000399 orthopedic effect Effects 0.000 description 1
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 1
- 229960005489 paracetamol Drugs 0.000 description 1
- 210000005259 peripheral blood Anatomy 0.000 description 1
- 239000011886 peripheral blood Substances 0.000 description 1
- 208000008128 pulmonary tuberculosis Diseases 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 description 1
- 201000004193 respiratory failure Diseases 0.000 description 1
- 210000002345 respiratory system Anatomy 0.000 description 1
- 208000020029 respiratory tract infectious disease Diseases 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000036303 septic shock Effects 0.000 description 1
- 208000018316 severe headache Diseases 0.000 description 1
- 238000004904 shortening Methods 0.000 description 1
- 230000000391 smoking effect Effects 0.000 description 1
- 230000009885 systemic effect Effects 0.000 description 1
- 210000000115 thoracic cavity Anatomy 0.000 description 1
- 201000008827 tuberculosis Diseases 0.000 description 1
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 description 1
- 208000009421 viral pneumonia Diseases 0.000 description 1
Abstract
Description
Изобретение относится к области медицины, а именно к терапии и пульмонологии, и может быть использовано для прогнозирования тяжести течения пневмонии у пациентов при COVID-19.The invention relates to medicine, namely therapy and pulmonology, and can be used to predict the severity of pneumonia in patients with COVID-19.
Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) 11 марта 2020 года объявила пандемию по заболеванию COVID-19, вызываемому вирусом SARS-CoV-2, уже вошло в историю как чрезвычайная ситуация международного значения. Известно, что наиболее распространенным клиническим проявлением новой инфекции является пневмония, а также у значительной части пациентов - острый респираторный дистресс-синдром. Однако высокая летальность у пациентов от пневмонии, варианты тяжелого течения пневмонии, поиск путей рационального лечения волнует клиницистов уже давно, и в пандемию по заболеванию COVID-19 остается очень актуальной.On March 11, 2020, the World Health Organization (WHO) declared a pandemic for the COVID-19 disease caused by the SARS-CoV-2 virus, which has already gone down in history as an international emergency. It is known that the most common clinical manifestation of a new infection is pneumonia, as well as acute respiratory distress syndrome in a significant proportion of patients. However, high mortality in patients from pneumonia, options for severe pneumonia, and the search for rational treatment have been of concern to clinicians for a long time, and during the COVID-19 pandemic, it remains very relevant.
По данным ВОЗ, пневмония занимает 4-е место в структуре причин смертности, летальность от нее составляет 5%, а среди лиц пожилого возраста достигает 30% (Дворецкий Л.И. Ключевые вопросы диагностики внебольничной пневмонии. Взгляд терапевта // Russianelectronicjournalofradiology. 2013. 3 (3). 14-18). По статистическим данным, около 26% больных пневмонией, госпитализированных в отделение реанимации, умирают от осложнений в виде септического шока и острого респираторного дистресс-синдрома (Ноников В.Е. Пневмонии: сложные и нерешенные вопросы диагностики и лечения / В.Е. Ноников // Рус.мед. журн. 2004. Т. 12. №21. С. 1226-1232.). В России ежегодно заболевают 1,5 миллиона человек, причем показатель заболеваемости составляет 348,1 на 100000 жителей, т.е. в абсолютных числах чуть более 500000 жителей. Правильный диагноз ставится только трети больным, примерно у 1 миллиона человек заболевание не распознается и адекватное лечение не проводится (Чучалин А.Г. Диагностика и лечение пневмоний с позиций медицины доказательств / А.Г. Чучалин, А.Н. Цой, В.В. Архипов // Consilium Medicum. 2002. №12. С. 425-452.). Основными причинами осложненного течения, по мнению ряда авторов, являются поздняя госпитализация больных, недооценка степени тяжести и риска развития осложнений у конкретного пациента, что влечет за собой несвоевременное начало проведения и неадекватность интенсивной терапии, вентиляционной поддержки - все это способствует не только более длительному пребыванию больных в стационаре, но и значительно увеличивает стоимость лечения больных (Wolff D, Nee S, Hickey NS, Marschollek M. Risk factors for Covid-19 severity and fatality: a structured literature review. Infection. 2020. https://doi.org/10.1007/s15010-020-01509-1; Досуточная летальность в стационаре при внебольничной пневмонии / А.Л. Верткин, А.В. Наумов, E.И. Вовк, Л.А. Алексанян и др. // Клиническая микробиология и антимикробная химиотерапия. 2003. Т. 5. №4. С. 380-388).According to WHO, pneumonia ranks 4th in the structure of causes of death, mortality from it is 5%, and among the elderly it reaches 30% (Dvoretsky L.I. Key issues in the diagnosis of community-acquired pneumonia. Therapist's view // Russianelectronicjournalofradiology. 2013. 3(3).14-18). According to statistics, about 26% of patients with pneumonia hospitalized in the intensive care unit die from complications such as septic shock and acute respiratory distress syndrome (Nonikov V.E. Pneumonia: complex and unresolved issues of diagnosis and treatment / V.E. Nonikov / / Russian medical journal 2004. T. 12. No. 21. S. 1226-1232.). In Russia, 1.5 million people fall ill every year, and the incidence rate is 348.1 per 100,000 inhabitants, i.e. in absolute numbers just over 500,000 inhabitants. The correct diagnosis is made only in a third of patients, in about 1 million people the disease is not recognized and adequate treatment is not carried out (Chuchalin A.G. Diagnosis and treatment of pneumonia from the standpoint of evidence-based medicine / A.G. Chuchalin, A.N. Tsoi, V.V. Arkhipov, Consilium Medicum, 2002, No. 12, pp. 425-452. The main reasons for the complicated course, according to some authors, are late hospitalization of patients, underestimation of the severity and risk of complications in a particular patient, which entails an untimely start and inadequate intensive care, ventilation support - all this contributes not only to a longer stay of patients in a hospital, but also significantly increases the cost of treating patients (Wolff D, Nee S, Hickey NS, Marschollek M. Risk factors for Covid-19 severity and fatality: a structured literature review. Infection. 2020. https://doi.org/ 10.1007/s15010-020-01509-1; Daily mortality in hospital with community-acquired pneumonia / A. L. Vertkin, A. V. Naumov, E. I. Vovk, L. A. Aleksanyan et al. chemotherapy, 2003, vol. 5, no. 4, pp. 380-388).
В настоящее время клиницистами допускаются существенные и многочисленные ошибки при оценке тяжести течения пневмонии на основании выраженности клинических проявлений, которая позволяет выделить больных, нуждающихся в интенсивной терапии, наметить наиболее оптимальную интенсивную терапию (вид и объем антибактериальной, дезинтоксикационной и симптоматической терапии) и оценить прогноз исхода пневмонии (Чучалин А.Г. Внебольничная пневмония у взрослых: практические рекомендации по диагностике, лечению и профилактике. // А.Г. Чучалин, А.И. Синопальников, Л.С. Страчунский и др. - М.: ООО «Издательский дом «М-Вести»», 2006. - 76 с.).Currently, clinicians make significant and numerous errors in assessing the severity of the course of pneumonia based on the severity of clinical manifestations, which makes it possible to identify patients in need of intensive care, outline the most optimal intensive care (type and amount of antibacterial, detoxification and symptomatic therapy) and evaluate the prognosis of the outcome. pneumonia (Chuchalin A.G. Community-acquired pneumonia in adults: practical recommendations for diagnosis, treatment and prevention. // A.G. Chuchalin, A.I. Sinopalnikov, L.S. Strachunsky et al. house "M-Vesti", 2006. - 76 p.).
Тяжесть состояния больных пневмонией определяется выраженностью интоксикации и нарушений метаболизма, степенью дыхательной и сердечно-сосудистой недостаточности, наличием осложнений (Синопальников А.И. Внебольничные инфекции дыхательных путей: диагностика и лечение. Руководство для врачей. / А.И. Синопальников, Р.С. Козлов. // Прил. к 329-му т. Воен.-мед. журн. - М.: ООО «Издательский дом «М-Вести», 2008. - 272 с.).The severity of the condition of patients with pneumonia is determined by the severity of intoxication and metabolic disorders, the degree of respiratory and cardiovascular insufficiency, the presence of complications (Sinopalnikov A.I. Community-acquired respiratory tract infections: diagnosis and treatment. A guide for doctors. / A.I. Sinopalnikov, R.S. Kozlov // Appendix to the 329th vol. Military medical journal - M.: M-Vesti Publishing House LLC, 2008. - 272 p.).
В условиях пандемии COVID-19 компьютерная томография органов грудной клетки (КТ ОГК) занимает ведущее место в диагностике пневмоний. По результатам КТ ОГК выявляется решение о госпитализации больного в стационар и необходимости лечения в отделениях реанимации и интенсивной терапии. В то же время массовое применение КТ ОГК для оценки изменений паренхимы легких при COVID-19 имеет ряд ограничений и недостатков: риск создания искусственных эпидемических очагов, высокие экономические затраты, проблемы радиационной безопасности пациентов и медицинского персонала - требуют поиска новых подходов для определения тяжести течения пневмонии при COVID-19.In the context of the COVID-19 pandemic, computed tomography of the chest organs (CT scan of the chest) occupies a leading position in the diagnosis of pneumonia. Based on the results of CT scan of the chest, a decision is made to admit the patient to a hospital and the need for treatment in intensive care units and intensive care units. At the same time, the massive use of chest CT to assess changes in the lung parenchyma in COVID-19 has a number of limitations and disadvantages: the risk of creating artificial epidemic foci, high economic costs, problems of radiation safety of patients and medical personnel - require the search for new approaches to determine the severity of pneumonia with COVID-19.
Наибольшей чувствительностью в выявлении изменений в легких, характерных для пневмоний при COVID-19 обладает мультиспиральная компьютерная томография (МСКТ) органов грудной клетки. МСКТ особенно незаменима для первичной оценки ранних интерстициальных изменений легких, а также для дифференциальной диагностики выявленных изменений с другими заболеваниями легких. Главными ограничениями МСКТ являются слабая доступность данной технологии в многих стационарах, необходимость транспортировки пациентов в кабинет МСКТ, что бывает невозможно для тяжелых нестабильных пациентов, и требует более сложных и длительных противоэпидемических мероприятий; вредное воздействие рентгеновского излучения; высокая потребность в МСКТ-исследованиях для диагностики других заболеваний (Временные методические рекомендации профилактика, диагностика и лечение новой коронавирусной инфекции (COVID-19) версия 6 (28.04.2020). Режим доступа: // https://static-1.rosminzdrav.ru/system/attachments/attaches/000/050/116/original/28042020_%D0%9CR_COVID-19_v6.pdf; Peng Q.Y., Wang X.T., Zhang L.N., Chinese Critical Care Ultrasound Study Group (CCUSG). Findings of lung ultrasonography of novel corona virus pneumonia during the 2019-2020 epidemic. IntensiveCareMed. 2020 May; 46(5): 849-850. doi: 10.1007/s00134-020-05996-6).Multislice computed tomography (MSCT) of the chest organs has the highest sensitivity in detecting changes in the lungs characteristic of pneumonia in COVID-19. MSCT is especially indispensable for the primary assessment of early interstitial lung changes, as well as for the differential diagnosis of identified changes with other lung diseases. The main limitations of MSCT are the poor availability of this technology in many hospitals, the need to transport patients to the MSCT room, which is impossible for severe unstable patients and requires more complex and lengthy anti-epidemic measures; harmful effects of x-rays; high need for MSCT studies for the diagnosis of other diseases (Interim guidelines for the prevention, diagnosis and treatment of a new coronavirus infection (COVID-19) version 6 (04/28/2020). Access mode: // https://static-1.rosminzdrav. Peng Q.Y., Wang X.T., Zhang L.N., Chinese Critical Care Ultrasound Study Group (CCUSG). Findings of lung ultrasonography of novel corona virus pneumonia during the 2019-2020 epidemic IntensiveCareMed 2020 May 46(5): 849-850 doi: 10.1007/s00134-020-05996-6).
Также сохраняет свою значимость в стационарах рентгенография (РГ) органов грудной клетки, которая позволяет выявлять тяжелые формы пневмоний, которые требуют госпитализации для интенсивной терапии в реанимационные отделения. РГ с использованием передвижных (палатных) аппаратов обладает важными преимуществами в сравнении с МСКТ: большая доступность, отсутствие необходимости транспортировки пациента, большая пропускная способность и меньшее время для противоэпидемических мероприятий. Однако РГ имеет низкую чувствительность в выявлении начальных изменений и не может применяться для ранней диагностики, не выявляет минимальные динамические изменения в ходе лечения и не может быть использован для своевременной оценки эффективности проводимой интенсивной терапии, прогноза неблагоприятного исхода течения пневмонии (Временные методические рекомендации профилактика, диагностика и лечение новой коронавирусной инфекции (COVID-19) версия 6 (28.04.2020) https://static1.rosminzdrav.ru/system/attachments/attaches/000/050/116/original/28042020_%D0%9CR_COVID-19_v6.pdf; Yoon S.H., Lee K.H., Kim J.Y., Lee Y.K., Ko H., Kim K.H., Park С.М., Kim Y.H. ChestRadiographicand CT Findingsofthe 2019 NovelCoronavirusDisease (COVID-19): AnalysisofNinePatientsTreatedinKorea. Korean J Radiol. 2020 Apr; 21(4): 494-500. doi: 10.3348/kjr.2020.0132).Chest radiography (X-ray) also retains its importance in hospitals, which allows to detect severe forms of pneumonia that require hospitalization for intensive care in intensive care units. RG using mobile (ward) devices has important advantages in comparison with MSCT: greater availability, no need to transport the patient, greater throughput and less time for anti-epidemic measures. However, RG has low sensitivity in detecting initial changes and cannot be used for early diagnosis, does not detect minimal dynamic changes in the course of treatment, and cannot be used for timely assessment of the effectiveness of intensive care, the prediction of an unfavorable outcome of the course of pneumonia (Temporary guidelines for prevention, diagnosis and treatment of novel coronavirus infection (COVID-19) version 6 (04/28/2020) https://static1.rosminzdrav.ru/system/attachments/attaches/000/050/116/original/28042020_%D0%9CR_COVID-19_v6.pdf ; Yoon S.H., Lee K.H., Kim J.Y., Lee Y.K., Ko H., Kim K.H., Park C.M., Kim Y.H. ChestRadiographicand CT Findingsofthe 2019 NovelCoronavirusDisease (COVID-19): AnalysisofNinePatientsTreatedinKorea. Korean J Radiol. 2020 Apr; 21( 4): 494-500. doi: 10.3348/kjr.2020.0132).
Диагноз пневмонии является определенным при наличии у больного рентгенологически подтвержденной очаговой инфильтрации легочной ткани и, по крайней мере, двух клинических признаков из числа следующих: а) острая лихорадка в начале заболевания, б) кашель с мокротой, в) физические признаки (фокус крепитации и/или мелкопузырчатые хрипы, жесткое бронхиальное дыхание, укорочение перкуторного звука), г) лейкоцитоз более 10×109/л и/или палочкоядерный сдвиг (более 10%) (Внебольничная пневмония у взрослых: практические рекомендации по диагностике, лечению и профилактике. Пособие для врачей. Москва, 2010. 106 с.).The diagnosis of pneumonia is definite if the patient has radiographically confirmed focal infiltration of the lung tissue and at least two of the following clinical signs: a) acute fever at the onset of the disease, b) cough with sputum, c) physical signs (focus of crepitus and / or small bubbling rales, hard bronchial breathing, shortening of the percussion sound), d) leukocytosis more than 10 × 10 9 /l and / or stab shift (more than 10%) (Community-acquired pneumonia in adults: practical recommendations for diagnosis, treatment and prevention. Manual for doctors, Moscow, 2010, 106 p.).
Однако перечисленные выше методы не позволяют прогнозировать тяжесть течения пневмонии, так как не учитывает общую клиническую картину и часто требует применения других вариантов диагностической визуализации. Стертость клинической и лабораторной картины пневмонии в связи с низкой реактивностью организма вынуждает нас искать более адекватные маркеры оценки тяжести течения, своевременной диагностики осложнений заболевания. В течение последних лет в медицинской литературе активно обсуждается вопрос о необходимости объективной оценки тяжести течения пневмонии и его прогноза. Многими авторами признается, что своевременная, быстрая и объективная оценка тяжести течения пневмонии - необходимый инструмент для принятия решения о начале рациональной тактики интенсивной терапии. У пациентов с пневмонией при COVID-19 крайне важно оценить тяжесть течения пневмонии на ранних сроках госпитализации с целью выделения пациентов, требующих проведения неотложной интенсивной терапии в условиях реанимационных отделений (Wolff D, Nee S, Hickey NS, Marschollek M. Risk factors for Covid-19 severity and fatality: a structured literature review. Infection. 2020. https://doi.org/10.1007/sl5010-020-01509-l; Kermali M, Khalsa RK, Pillai K, Ismail Z, Harky A. The role of biomarkers in diagnosis of COVID-19 - a systematic review. Life Sci. 2020; 254: 117788. doi: 10.1016/j.lfs.2020.117788).However, the methods listed above do not allow predicting the severity of the course of pneumonia, as they do not take into account the overall clinical picture and often require the use of other diagnostic imaging options. The blurring of the clinical and laboratory picture of pneumonia due to the low reactivity of the organism forces us to look for more adequate markers for assessing the severity of the course, timely diagnosis of complications of the disease. In recent years, the issue of the need for an objective assessment of the severity of the course of pneumonia and its prognosis has been actively discussed in the medical literature. Many authors recognize that a timely, fast and objective assessment of the severity of the course of pneumonia is a necessary tool for making a decision on the start of rational intensive care tactics. In patients with pneumonia with COVID-19, it is critical to assess the severity of pneumonia in the early stages of hospitalization in order to identify patients requiring emergency intensive care in intensive care units (Wolff D, Nee S, Hickey NS, Marschollek M. Risk factors for Covid- Kermali M, Khalsa RK, Pillai K, Ismail Z, Harky A. The role of biomarkers in diagnosis of COVID-19 - a systematic review Life Sci 2020;254:117788 doi:10.1016/j.lfs.2020.117788).
Таким образом, пневмония в пандемию COVID-19 остается одним из самых распространенных инфекционно-воспалительных заболеваний, при этом повсеместно она сопряжена с риском развития тяжелых и, нередко, смертельных осложнений, что делает актуальным совершенствование своевременного прогнозирования тяжести течения пневмонии.Thus, pneumonia during the COVID-19 pandemic remains one of the most common infectious and inflammatory diseases, while everywhere it is associated with the risk of developing severe and often fatal complications, which makes it important to improve the timely prediction of the severity of pneumonia.
Однако известные методы не обеспечивает необходимую точность прогноза тяжести течения пневмонии у пациентов с COVID-19, так как не учитывает общую клиническую картину и часто требует применения других вариантов диагностической и лабораторной визуализации.However, the known methods do not provide the necessary accuracy in predicting the severity of pneumonia in patients with COVID-19, as they do not take into account the overall clinical picture and often require the use of other diagnostic and laboratory imaging options.
Решаемой технической проблемой являлась разработка экспресс-оценки изменений легочной ткани при COVID-19 в динамике лечения, не требующей использования лучевых методов диагностики рутинно, но обеспечивающих высокую точность прогнозирования тяжести течения пневмонии.The technical problem to be solved was the development of a rapid assessment of lung tissue changes in COVID-19 in the dynamics of treatment, which does not require the use of radiation diagnostic methods routinely, but provides high accuracy in predicting the severity of the course of pneumonia.
Поэтому представляется весьма актуальной и своевременной разработка метода прогнозирования тяжести течения пневмонии, что позволило бы оптимизировать рациональную интенсивную терапию и улучшить исходы при данной патологии (Henry ВМ, De Oliveira MHS, Benoit S, Plebani M, Lippi G. Hematologic, biochemical and immune biomarker abnormalities associated with severe illness and mortality in coronavirus disease 2019 (COVID-19): a meta-analysis. Clin Chem Lab Med (CCLM) 2020; 58(7): 1021-1028. doi: 10.1515/cclm-2020-0369; Kermali M., Khalsa R.K., Pillai K., Ismail Z., Harky A. The role of biomarkers in diagnosis of COVID-19 - a systematic review. 2020; 254: 117788).Therefore, it seems very relevant and timely to develop a method for predicting the severity of the course of pneumonia, which would optimize rational intensive care and improve outcomes in this pathology (Henry BM, De Oliveira MHS, Benoit S, Plebani M, Lippi G. Hematologic, biochemical and immune biomarker abnormalities associated with severe illness and mortality in coronavirus disease 2019 (COVID-19): a meta-analysis Clin Chem Lab Med (CCLM) 2020;58(7): 1021-1028 doi: 10.1515/cclm-2020-0369; M., Khalsa R.K., Pillai K., Ismail Z., Harky A. The role of biomarkers in diagnosis of COVID-19 - a systematic review 2020;254:117788).
В настоящее время рекомендовано для постановки диагноза руководствоваться клиническими критериями с обязательным проведением диагностического комплекса, включающего: рентгенографию органов грудной клетки и лабораторные исследования. Лабораторное обследование включает клинический минимум и микробиологическое исследование мокроты. Однако данный диагностический комплекс имеет ряд недостатков: во-первых, только через 24-48 часов имеется предварительный результат идентификации возбудителя, во-вторых, при рентгенологическом обследовании не всегда имеются четкие инфильтративные изменения, может отмечаться только усиление легочного рисунка, что связано со стадией морфологического изменения в легких или особенностями этологического фактора, например, атипичные возбудители пневмонии (хламидии, микоплазма и др.). Эти причины затрудняют диагностику заболевания и тем более степени тяжести пневмонии. Лабораторно-инструментальные исследования, включающие клинический минимум, анализ мокроты, рентгенографию органов грудной полости, занимают длительное время обследования, полученные результаты зависят от сопутствующих заболеваний у обследуемого и грамотности медперсонала. Время обследования занимает в среднем не менее 3 дней и отодвигает своевременное назначение необходимого адекватного медикаментозного лечения в зависимости от степени тяжести пневмонии.Currently, it is recommended to be guided by clinical criteria for making a diagnosis with a mandatory diagnostic complex, including: chest x-ray and laboratory tests. Laboratory examination includes a clinical minimum and microbiological examination of sputum. However, this diagnostic complex has a number of disadvantages: firstly, only after 24-48 hours there is a preliminary result of the identification of the pathogen, and secondly, during X-ray examination there are not always clear infiltrative changes, only an increase in the pulmonary pattern can be noted, which is associated with the stage of morphological changes in the lungs or features of the ethological factor, for example, atypical pathogens of pneumonia (chlamydia, mycoplasma, etc.). These reasons make it difficult to diagnose the disease and even more so the severity of pneumonia. Laboratory and instrumental studies, including a clinical minimum, sputum analysis, radiography of the chest cavity, take a long time of examination, the results obtained depend on concomitant diseases in the subject and the literacy of the medical staff. The examination time takes on average at least 3 days and delays the timely appointment of the necessary adequate drug treatment, depending on the severity of pneumonia.
Известен способ прогноза развития осложнений пневмонии, включающий оценку пяти параметров анамнеза (время от манифестации заболевания до обращения за медицинской помощью; стаж курения; частота госпитализаций и острых респираторных вирусных инфекций; наличие хронических очагов инфекции верхних дыхательных путей, ротовой полости, герпетическая инфекция; наличие сопутствующих заболеваний) по пятибалльной шкале с последующим расчетом прогностической вероятности развития осложнений пневмонии по математическому уравнению (Патент РФ №2290075. Способ прогноза развития осложнений пневмонии / Калинина Е.П., Романченко Е.А., Журавская Н.С., Кузьмин А.П. // Опубл. 27.12.2008.). Недостатком известного способа является отсутствие учета активности воспалительной реакции и реактивности иммунной системы у больных пневмонией.A known method for predicting the development of complications of pneumonia, including an assessment of five parameters of the anamnesis (the time from the manifestation of the disease to seeking medical help; smoking experience; the frequency of hospitalizations and acute respiratory viral infections; the presence of chronic foci of infection of the upper respiratory tract, oral cavity, herpes infection; the presence of concomitant diseases) on a five-point scale with subsequent calculation of the prognostic probability of developing complications of pneumonia according to a mathematical equation (RF Patent No. 2290075. Method for predicting the development of complications of pneumonia / Kalinina E.P., Romanchenko E.A., Zhuravskaya N.S., Kuzmin A.P. // Published on December 27, 2008.). The disadvantage of this method is the lack of accounting for the activity of the inflammatory response and the reactivity of the immune system in patients with pneumonia.
Аналоги данного способа по определению степени тяжести и риска развития осложнений при внебольничной пневмонии (ВП) основываются на использовании разнообразных критериев и шкал, из которых наиболее распространенными в настоящее время являются индекс тяжести пневмонии (PSI) или шкала PORT (PnernnoniaOutcomesResearchTeam), а также шкалы CURB-65, APACHE. Так к примеру, PSI / шкала PORT содержит 20 клинических, лабораторных и рентгенологических признаков ВП. Класс риска определяют путем стратификации больного в группе тяжести. Для этого используют сложную 2-ступенчатую систему подсчета баллов, основанную на анализе значимых с точки зрения прогноза демографических, клинико-лабораторных и рентгенологических признаков. Однако имеются ограничения шкалы, а именно: 1) трудоемкость (требуется использование ряда биохимических параметров, которые рутинно определяют не во всех лечебно-профилактических учреждениях), 2) отсутствие учета социальных факторов и ряда значимых сопутствующих заболеваний, например, наличие сочетанной патологии и иммунных нарушений.Analogues of this method for determining the severity and risk of complications in community-acquired pneumonia (CAP) are based on the use of a variety of criteria and scales, of which the most common currently are the pneumonia severity index (PSI) or the PORT scale (Pnernnonia Outcomes Research Team), as well as the CURB scale -65, APACHE. So, for example, PSI / PORT scale contains 20 clinical, laboratory and radiological signs of CAP. The risk class is determined by stratifying the patient in the severity group. For this, a complex 2-stage scoring system is used, based on the analysis of demographic, clinical, laboratory and radiological signs that are significant in terms of prognosis. However, there are limitations of the scale, namely: 1) laboriousness (it requires the use of a number of biochemical parameters that are not routinely determined in all medical institutions), 2) lack of consideration of social factors and a number of significant concomitant diseases, for example, the presence of comorbidity and immune disorders .
За ближайший аналог принят способ (Procalcitonin, C-reactive protein and APACHE II score for risk evaluation in patients with severe pneumonia / R. Brunkhorst [etal.] // Clinical Microbiology and Infection. - 2002. - Vol. 8 (2). - P. 93-100.) который предполагает использовать шкалу APACHE II, включающую: оценку физиологических показателей (температура тела, артериальное давление, частота дыхательных движений, количество лейкоцитов в общем анализе крови, лейкоцитарную формулу, уровень гематокрита, уровень креатинина в биохимическом анализе крови, рН артериальной крови, парциальное напряжение кислорода в артериальной крови и т.д.), а также оценку возраста и наличие хронических заболеваний у пациента. Шкалу составляют к концу первых суток госпитализации, во внимание принимают худшие во время наблюдения показатели физиологических параметров.The closest analogue is the method (Procalcitonin, C-reactive protein and APACHE II score for risk evaluation in patients with severe pneumonia / R. Brunkhorst [etal.] // Clinical Microbiology and Infection. - 2002. - Vol. 8 (2). - P. 93-100.) which involves the use of the APACHE II scale, including: assessment of physiological parameters (body temperature, blood pressure, respiratory rate, leukocyte count in the general blood test, leukocyte formula, hematocrit level, creatinine level in the biochemical blood test , arterial blood pH, arterial oxygen partial tension, etc.), as well as an assessment of the age and presence of chronic diseases in the patient. The scale is compiled by the end of the first day of hospitalization, taking into account the worst indicators of physiological parameters during the observation.
Недостатками шкалы APACHE II являются значительная затрата времени (до 24 часов и более), что недопустимо в отношении пациентов с пневмонией. Кроме того, все шкалы предусматривают многостадийность и связанный с этим "каскад" ошибок, нарастающий по мере увеличения числа исследуемых показателей, потребность в сравнительно дорогостоящем оборудовании, значительные затраты времени, а, как следствие - задержку начала терапии при подсчете лейкоцитарной формулы из расчета 400 клеток на один мазок периферической крови, неоднозначность получаемых результатов.The disadvantages of the APACHE II scale are significant time consumption (up to 24 hours or more), which is unacceptable for patients with pneumonia. In addition, all scales provide for multi-stage and the associated "cascade" of errors, which increases with the increase in the number of studied parameters, the need for relatively expensive equipment, significant time costs, and, as a result, a delay in the start of therapy when calculating the leukocyte formula at the rate of 400 cells. per smear of peripheral blood, the ambiguity of the results obtained.
В качестве прототипа нами взят способ определения тяжести течения внебольничной пневмонии - патент №2302637 RU G01N 33/68. Сущность изобретения заключается в определении показателей реактивной способности иммунокомпетентных клеток с определением системного уровня цитокинов (IL-2, IL-8, TNF-α). Тяжелая пневмония диагностируется при уровне - IL-2 от 15,78 до 17,98 пг/мл, IL-8 от 146,4 до 170,2 пг/мл, TNF от 11,73 до 12,73 пг/мл. Однако несмотря на практическую актуальность, данный способ в диагностике степени тяжести пневмонии остается субъективным, т.к. не учитывает всех механизмов развития вирусной пневмонии. Кроме того, определение уровня цитокинов является длительным и трудоемким процессом, а также экономически затратным.As a prototype, we have taken a method for determining the severity of community-acquired pneumonia - patent No. 2302637 RU G01N 33/68. The essence of the invention lies in the determination of indicators of the reactivity of immunocompetent cells with the determination of the systemic level of cytokines (IL-2, IL-8, TNF-α). Severe pneumonia is diagnosed at the level - IL-2 from 15.78 to 17.98 pg/ml, IL-8 from 146.4 to 170.2 pg/ml, TNF from 11.73 to 12.73 pg/ml. However, despite the practical relevance, this method in the diagnosis of the severity of pneumonia remains subjective, because. does not take into account all the mechanisms of development of viral pneumonia. In addition, the determination of the level of cytokines is a long and laborious process, as well as costly.
Задача изобретения - разработка достоверного метода прогнозирования тяжести течения пневмонии при COVID-19.The objective of the invention is to develop a reliable method for predicting the severity of pneumonia in COVID-19.
В настоящее время при многих воспалительных и деструктивных состояниях хорошо зарекомендовал себя ферритин (Ф), который, по мнению многих исследователей считается показателем тяжести течения пневмонии при COVID-19 (Kappert K, Jahić A, Tauber R. Assessment of serum ferritin as a biomarker in COVID-19: bystander or participant? Insights by comparison with other infectious and non-infectious diseases. Biomarkers. 2020; 25(8): 616-625. doi: 10.1080/1354750X.2020.1797880; Goldhaber G, Segal G, Dagan A. Hyperferritinemia in the elderly can differentiate the bad from the worst: A retrospective cohort analysis. Medicine. 2020; 99(31): e21419. doi: 10.1097/MD.0000000000021419; Gómez-Pastora J, Weigand M, Kim J, Wu X, Strayer J, Palmer AF, Zborowski M, Yazer M, Chalmers JJ. Hyperferritinemia in critically ill COVID-19 patients - is ferritin the product of inflammation or a pathogenic mediator? Clin Chim Acta. 2020; 509: 249-251. doi: 10.1016/j.cca.2020.06.033). Так, Ф внедрен в диагностику деструктивных состояний в травматологии и ортопедии (Кораблев С.Б., Лебедев М.Ю., Тенилин Н.А. Способ дифференциальной диагностики рецидивов дистрофических костных кист и остаточных костных полостей // Патент РФ №2086985 от 05.1994), в диагностику черепно-мозговой травмы (Сумная Д.Б. и соавт. Способ диагностики степени тяжести и течения черепно-мозговой травмы // Патент РФ №2213967 от 22.07.02), туберкулеза (Малышева O.К., и соавт. Способ дифференциальной диагностики туберкулеза легких // Патент РФ №2027191 от 29.12.90), заболеваний печени (Паршиков В.В., Немов В.В. Способ оценки степени повреждения печени // Патент РФ №2132071 от 21.04.98), щитовидной железы (Панова Т.Н., Епинетов М.А. Способ дифференциальной диагностики злокачественных новообразований щитовидной железы и узлового нетоксического зоба // Патент РФ №2075085 от 26.05.93).Currently, ferritin (F) has proven itself well in many inflammatory and destructive conditions, which, according to many researchers, is considered an indicator of the severity of pneumonia in COVID-19 (Kappert K, Jahić A, Tauber R. Assessment of serum ferritin as a biomarker in COVID-19: bystander or participant? Insights by comparison with other infectious and non-infectious diseases. Biomarkers. 2020; 25(8): 616-625. doi: 10.1080/1354750X.2020.1797880; Goldhaber G, Segal G, Dagan A. Hyperferritinemia in the elderly can differentiate the bad from the worst: A retrospective cohort analysis. Medicine. 2020; 99(31): e21419. doi: 10.1097/MD.0000000000021419; Strayer J, Palmer AF, Zborowski M, Yazer M, Chalmers JJ Hyperferritinemia in critically ill COVID-19 patients - is ferritin the product of inflammation or a pathogenic mediator Clin Chim Acta 2020;509: 249-251 doi: 10.1016 /j.cca.2020.06.033). So, F is introduced into the diagnosis of destructive conditions in traumatology and orthopedics (Korablev S.B., Lebedev M.Yu., Tenilin N.A. Method for the differential diagnosis of relapses of dystrophic bone cysts and residual bone cavities // Patent of the Russian Federation No. 2086985 dated 05.1994) , in the diagnosis of traumatic brain injury (Sumnaya D.B. et al. Method for diagnosing the severity and course of traumatic brain injury // RF Patent No. 2213967 dated 22.07.02), tuberculosis (Malysheva O.K., et al. Method differential diagnosis of pulmonary tuberculosis // RF Patent No. 2027191 dated 12/29/90), liver diseases (Parshikov V.V., Nemov V.V. Method for assessing the degree of liver damage // RF Patent No. 2132071 dated 04.21.98), thyroid gland ( Panova T.N., Epinetov M.A. A method for the differential diagnosis of malignant neoplasms of the thyroid gland and nodular non-toxic goiter // RF Patent No. 2075085 dated 05.26.93).
А также, при многих воспалительных и деструктивных состояниях хорошо зарекомендовал себя С-реактивный белок, который, по мнению многих исследователей считается показателем воспаления и деструкции тканей, характеризует тяжесть течения пневмонии при COVID-19 (Wang L. C-reactive protein levels in the early stage of COVID-19. Med Mal Infect. 2020; 50(4): 332-334. doi: 10.1016/j.medmal.2020.03.007; TanC, Huang Y, Shi F, Tan K, Ma Q, Chen Y, Jiang X, Li X. C-reactive protein correlates with computed tomographic findings and predicts severe COVID-19 early. J Med Virol. 2020; 92(7): 856-862. doi: 10.1002/jmv.25871; Liu F, Li L, Xu M, Wu J, Luo D, Zhu Y, Li B, Song X, Zhou X. Prognostic value of interleukin-6, C-reactive protein, and procalcitonin in patients with COVID-19. J Clin Virol. 2020; 127:104370. doi: 10.1016/j.jcv.2020.104370; Способ оценки воспалительного процесса, основанный на количественном определении С-реактивного белка в сыворотке крови, уровень которого повышается в ответ на развитие инфекционного процесса (Минаев С.В., Исаева А.В., Обедин А.Н., Болотов Ю.Н., Бочнюк Е.А., Чинтаева Л.А., Гудиев Ч.Г. С-реактивный белок - главный маркер динамики течения острых воспалительных процессов в клинических условиях. Медицинский вестник Северного Кавказа. - 2011. - №2. - С.95-99).And also, in many inflammatory and destructive conditions, C-reactive protein has proven itself well, which, according to many researchers, is considered an indicator of inflammation and tissue destruction, characterizes the severity of pneumonia in COVID-19 (Wang L. C-reactive protein levels in the early stage of COVID-19 Med Mal Infect 2020 50(4): 332-334 doi: 10.1016/j.medmal.2020.03.007 TanC, Huang Y, Shi F, Tan K, Ma Q, Chen Y, Jiang X, Li X. C-reactive protein correlates with computed tomographic findings and predicts severe COVID-19 early J Med Virol 2020;92(7): 856-862 doi: 10.1002/jmv.25871; Liu F, Li L, Xu M, Wu J, Luo D, Zhu Y, Li B, Song X, Zhou X. Prognostic value of interleukin-6, C-reactive protein, and procalcitonin in patients with COVID-19. J Clin Virol 2020; 127:104370 doi: 10.1016/j.jcv.2020.104370; A method for assessing the inflammatory process based on the quantitative determination of C-reactive protein in blood serum, the level of which increases in response to the development of an infectious process (Minaev S.V., Isaeva A. V., Obedin A.N., Bolotov Yu.N., Bochnyuk E.A., Chintaeva L.A., Gudiev Ch.G. C-reactive protein is the main marker of the dynamics of the course of acute inflammatory processes in clinical settings. Medical Bulletin of the North Caucasus. - 2011. - No. 2. - S.95-99).
Таким образом, представленные маркеры в совокупности являются высокочувствительным индикатором, отражающим состояние прогрессирования воспаления и деструкции, а их комплексная оценка обеспечивает получение достоверных результатов прогнозирования тяжести течения пневмонии, и соответственно рациональной тактики интенсивной терапии (Kermali М., Khalsa R.K., Pillai K., Ismail Z., Harky A. The role of biomarkers in diagnosis of COVID-19 - a systematic review. 2020; 254: 117788; Henry BM, De Oliveira MHS, Benoit S, Plebani M, Lippi G. Hematologic, biochemical and immune biomarker abnormalities associated with severe illness and mortality in coronavirus disease 2019 (COVID-19): a meta-analysis. Clin Chem Lab Med (CCLM) 2020; 58(7): 1021-1028. doi: 10.1515/cclm-2020-0369; Ponti G, Maccaferri M, Ruini C, Tomasi A, Ozben T. Biomarkers associated with COVID-19 disease progression. Crit Rev Clin Lab Sci. 2020; 57(6): 389-399. doi: 10.1080/10408363.2020.1770685).Thus, the presented markers together are a highly sensitive indicator that reflects the progression of inflammation and destruction, and their comprehensive assessment provides reliable results for predicting the severity of the course of pneumonia, and, accordingly, rational intensive care tactics (Kermali M., Khalsa R.K., Pillai K., Ismail Z., Harky A. The role of biomarkers in diagnosis of COVID-19 - a systematic review Henry BM, De Oliveira MHS, Benoit S, Plebani M, Lippi G. Hematologic, biochemical and immune biomarker abnormalities 2020;254:117788 associated with severe illness and mortality in coronavirus disease 2019 (COVID-19): a meta-analysis Clin Chem Lab Med (CCLM) 2020;58(7):1021-1028 doi:10.1515/cclm-2020-0369;Ponti G, Maccaferri M, Ruini C, Tomasi A, Ozben T. Biomarkers associated with COVID-19 disease progression Crit Rev Clin Lab Sci 2020; 57(6): 389-399 doi: 10.1080/10408363.2020.1770685).
Таким образом, необходимость данного изобретения связана с трудностями, возникающими у врачей терапевтов и пульмонологов, при прогнозировании тяжести течения пневмонии при COVID-19.Thus, the need for this invention is associated with the difficulties encountered by physicians and pulmonologists in predicting the severity of the course of pneumonia in COVID-19.
Изобретение направлено на повышение точности прогнозирования тяжести течения пневмонии при COVID-19, доступным для использования в условиях практического здравоохранения.The invention is aimed at improving the accuracy of predicting the severity of the course of pneumonia in COVID-19, available for use in practical health care.
Технический результат достигается тем, что при поступлении в стационар у пациентов с пневмонией при COVID-19 определяют концентрации ферритина и С-реактивного белка в сыворотке крови, а затем находят соотношение этих двух белков путем деления концентрации ферритина на концентрацию С-реактивного белка, умножают на 1000, и при значении коэффициента до 10 баллов прогнозируют пневмонию легкой степени тяжести, а при значениях от 11 до 20 баллов - пневмонию средней степени тяжести, выше 21 баллов прогнозируют тяжелую степень тяжести.The technical result is achieved by the fact that upon admission to the hospital in patients with pneumonia with COVID-19, the concentrations of ferritin and C-reactive protein in the blood serum are determined, and then the ratio of these two proteins is found by dividing the ferritin concentration by the concentration of C-reactive protein, multiplied by 1000, and with a coefficient value of up to 10 points, mild pneumonia is predicted, and with values from 11 to 20 points, pneumonia of moderate severity, above 21 points, severe severity is predicted.
Проведено исследование концентрации ферритина и С-реактивного белка в сыворотке крови больных с подозрением на пневмонию при COVID-19 в стационаре (30 пациентов). Установлена четкая зависимость концентрации ферритинина и С-реактивного белка от степени тяжести пневмонии. Получены высокие цифры концентрации ферритина и С-реактивного белка у больных в зависимости от выраженности степени тяжести пневмонии при COVID-19. При определении их в сыворотке крови пациенты не воздерживались от приема пищи, никаких специальных приготовлений не требовалось. Собирали кровь обычной венепункцией в вакуум-контейнеры и отделяли сыворотку от клеток центрифугированием после образования сгустка.A study was made of the concentration of ferritin and C-reactive protein in the blood serum of patients with suspected pneumonia with COVID-19 in a hospital (30 patients). A clear dependence of the concentration of ferritinin and C-reactive protein on the severity of pneumonia has been established. High concentrations of ferritin and C-reactive protein were obtained in patients, depending on the severity of pneumonia in COVID-19. When determining them in blood serum, patients did not abstain from eating, no special preparations were required. Blood was collected by conventional venipuncture in vacuum containers and the serum was separated from the cells by centrifugation after clot formation.
С помощью иммунохемилюминесцентного метода на анализаторе Cobas Е 411 (Roshe, Швейцария) определяли уровень ферритина (нг/мл) в сыворотке крови, а концентрацию С - реактивного белка (нг/мл) определяли на автоматическом биохимическом модуле Cobas 6000.The level of ferritin (ng/ml) in blood serum was determined using the immunochemiluminescent method on the analyzer Cobas E 411 (Roshe, Switzerland), and the concentration of C-reactive protein (ng/ml) was determined on the automatic biochemical module Cobas 6000.
Проведена статистическая обработка полученных результатов проводилась с помощью лицензионных программ анализа Statistica версии 6.1 (StatSoft. Inc.) и Excel-2003 (MicrosoftExcel 2003). Так как были выявлены распределения, отличные от нормального, для статистической обработки данных использовали непараметрические критерии. Полученные значения представлены в виде медианы (Me), 25 и 75 интерквантильных размахов. Для проведения межгрупповых сравнений применялся непараметрический U-критерий Вилкоксона- Манна- Уитни. Статистически значимыми считали результаты при р<0,05.Statistical processing of the obtained results was carried out using licensed analysis programs Statistica version 6.1 (StatSoft. Inc.) and Excel-2003 (MicrosoftExcel 2003). Since distributions other than normal were identified, non-parametric tests were used for statistical data processing. The obtained values are presented as a median (Me), 25 and 75 interquantile ranges. For intergroup comparisons, the non-parametric Wilcoxon-Mann-Whitney U-test was used. Results were considered statistically significant at p<0.05.
Установлено, что концентрация сывороточного ферритина была наиболее высокой у больных с тяжелой степенью тяжести пневмонией при COVID-19 (Me1328 при интерквартильных размахах 1127; 1992 нг/мл, р<0,05), а также при средней степени тяжести (Me 702 при интеркваритильных размахах 615; 880 нг/мл, р<0,05) по сравнению с концентрацией при легкой степенью тяжести (Me 185 при интеркваритильных размахах 116;303 нг/мл). Концентрация С-реактивного белка была более высокой у больных с тяжелой степенью тяжести пневмонией при COVID-19 (Me 53100 при интерквартильных размахах 44000; 66400 нг/мл, р<0,05), а также при средней степени тяжести (Me 39800 при интерквартильных размахах 35000; 43800 нг/мл, р<0,05) по сравнению с концентрацией при легкой степенью тяжести (Me 24300 при интерквартильных размахах 18500; 34800 нг/мл).It was found that the serum ferritin concentration was the highest in patients with severe pneumonia with COVID-19 (Me1328 at interquartile ranges 1127; 1992 ng/ml, p<0.05), as well as in patients with moderate severity (Me 702 at interquartile ranges ranges 615; 880 ng/ml, p<0.05) compared with the concentration at mild severity (Me 185 at interquartile ranges 116; 303 ng/ml). The concentration of C-reactive protein was higher in patients with severe pneumonia with COVID-19 (Me 53100 at interquartile ranges 44000; 66400 ng/ml, p<0.05), as well as in patients with moderate severity (Me 39800 at ranges 35,000; 43,800 ng/mL, p<0.05) compared with the concentration at mild severity (Me 24,300 at interquartile ranges 18,500; 34,800 ng/mL).
Коэффициент соотношения рассчитывался по формуле:The ratio coefficient was calculated by the formula:
К=Ф/СРБ×100,K=F/SRB×100,
Где Ф - концентрация ферритина нг/мл, СРБ - концентрация С-реактивного белка нг/мл, и при значении К до 10 прогнозируют пневмонию легкой степени тяжести, а при значениях К от 11 до 20 прогнозируют средней степени тяжести, и при К более 21 прогнозируют тяжелой степени тяжести.Where F is the concentration of ferritin ng / ml, CRP is the concentration of C-reactive protein ng / ml, and with a value of K up to 10, mild pneumonia is predicted, and with values of K from 11 to 20, moderate severity is predicted, and with K more than 21 predict severe severity.
Все больные поступившие в стационар с пневмонией при COVID-19 с суммой более 21 баллов (тяжелой степени тяжести) госпитализированы в реанимационное отделение для начала рациональной интенсивной терапии.All patients admitted to the hospital with pneumonia with COVID-19 with a score of more than 21 points (severe severity) were hospitalized in the intensive care unit to start rational intensive care.
Прогноз тяжести течения пневмонии при COVID-19 с использованием предлагаемого метода осуществляется в течение 3-5 часов. Это в 10 раз ускорило определение тяжести течения заболевания, что способствовало быстрому и своевременному началу интенсивной терапии в условиях реанимационного отделения. The prediction of the severity of the course of pneumonia in COVID-19 using the proposed method is carried out within 3-5 hours. This accelerated the determination of the severity of the course of the disease by 10 times, which contributed to the rapid and timely start of intensive care in the intensive care unit.
Данный способ является актуальным, достоверным, информативным и ускоренным диагностическим методом. Помогает прогнозировать тяжесть течения пневмонии при COVID-19 для более рационального, своевременного и качественного лечения.This method is relevant, reliable, informative and accelerated diagnostic method. Helps predict the severity of pneumonia in COVID-19 for more rational, timely and high-quality treatment.
Предложенный нами способ внедрен в работу в Многофункциональном медицинском центре (ММЦ) г. Нариманов для оказания медицинской помощи взрослому населению с новой коронавирусной инфекцией COVID-19 в стационарных условиях и использован при обследовании 30 пациентов. The method proposed by us was put into operation at the Multifunctional Medical Center (MMC) in Narimanov to provide medical care to the adult population with a new coronavirus infection COVID-19 in stationary conditions and was used in the examination of 30 patients.
Ниже приводятся результаты апробации:Below are the test results:
Пример 1. Больной Н, 58 лет скорой медицинской помощью госпитализирован в инфекционный госпиталь ММЦ г. Нариманов с предварительным диагнозом: Коронавирусная инфекция COVID-19, двухсторонняя полисегментарная пневмония, вирус идентифицирован. Сопутствующая патология: сахарный диабет II тип.Example 1. Patient H, 58 years old, was hospitalized in the infectious diseases hospital of the MMC in Narimanov with a preliminary diagnosis: Coronavirus infection COVID-19, bilateral polysegmental pneumonia, the virus was identified. Concomitant pathology: diabetes mellitus type II.
Жалобами на слабость, недомогание, отсутствие аппетита, запах изо рта, тошноту, субфебрильную температуру тела, непродуктивный кашель, одышку, головную боль.Complaints of weakness, malaise, lack of appetite, bad breath, nausea, subfebrile body temperature, unproductive cough, shortness of breath, headache.
Из анамнеза выяснено, что пациент заболел остро за 3 дня до поступления в стационар. Самостоятельно принимал парацетамол. Антибактериальную терапию не получал. Настоящее ухудшение самочувствия сутки назад, повышение температуры тела до 38,4 С°, одышка, озноб, слабость.From the anamnesis it was found that the patient fell ill acutely 3 days before admission to the hospital. Self-administered paracetamol. He did not receive antibiotic therapy. A real deterioration in well-being a day ago, an increase in body temperature to 38.4 ° C, shortness of breath, chills, weakness.
При оценке степени тяжести пневмонии по шкале SMART COP – 3 балла.When assessing the severity of pneumonia on the SMART COP scale - 3 points.
Объективно: температура тела 37,9°С, кожные покровы и слизистые бледные, сухие. Перкуторный звук легочный. Аускультативно в легких дыхание жесткое, по всем легочным полям единичные рассеянные сухие хрипы, в нижне-боковых отделах с обеих сторон шум трения плевры, ЧД 20-22 в 1 минуту. Границы сердца расширены влево на 2,0 см. Тоны сердца глухие, ритмичные, ЧСС 80 в 1 минуту, АД 119/75 мм рт ст.Objectively: body temperature is 37.9°C, skin and mucous membranes are pale and dry. Percussion sound pulmonary. Auscultatory breathing in the lungs is hard, in all lung fields there are single scattered dry rales, in the lower lateral sections on both sides there is a pleural friction noise, respiratory rate 20-22 in 1 minute. The borders of the heart are expanded to the left by 2.0 cm. Heart sounds are dull, rhythmic, heart rate is 80 per minute, blood pressure is 119/75 mm Hg.
Проведено обследование: общий анализ крови, общий анализ мочи, биохимический анализ крови, КТ органов грудной клетки. В общем анализе крови: эритроциты 3,1⋅1012/л, гемоглобин 139 г/л, лейкоциты 8,0⋅109/л, тромбоциты 170⋅109/л, СОЭ 15 мм/час. По КТ легких в базальном и периферическом отделах с обеих сторон участки «матового стекла». Вовлечение паренхимы легких до 70%. Заключение: КТ - признаки двухсторонней полисегментарной пневмонии (высокая вероятность ассоциации с COVID-19). Степень изменений КТ - 3. Получены лабораторные данные больного: Ф=1302 нг/мл, а СРБ=52600 нг/мл. Вычислен при поступлении у больного коэффициент соотношения: К=Ф/СРБ×1000, и равнялся 24,7. Учитывая, что полученная суммарная оценка баллов более 21, что прогнозирует тяжелую степень тяжести пневмонии при COVID-19, пациент госпитализирован в реанимационное отделение для проведения полного комплекса интенсивной терапии. В течении 10 дней на фоне проводимой интенсивной терапии состояние улучшилось, больной переведен в инфекционное отделение стационара для дальнейшей терапии. Выписан на 15 сутки из стационара на реабилитационное лечение.Examination was carried out: a general blood test, a general urinalysis, a biochemical blood test, a CT scan of the chest. In the general blood test: erythrocytes 3.1⋅10 12 /l, hemoglobin 139 g/l, leukocytes 8.0⋅10 9 /l, platelets 170⋅10 9 /l, ESR 15 mm/hour. According to CT of the lungs in the basal and peripheral sections on both sides, there are areas of "frosted glass". Involvement of the lung parenchyma up to 70%. Conclusion: CT - signs of bilateral polysegmental pneumonia (high probability of association with COVID-19). The degree of changes in CT is 3. Laboratory data of the patient were obtained: F=1302 ng/ml, and CRP=52600 ng/ml. Calculated upon admission to the patient ratio ratio: K=F/CRP×1000, and was equal to 24.7. Considering that the total score obtained is more than 21, which predicts a severe severity of pneumonia in COVID-19, the patient was hospitalized in the intensive care unit for a full range of intensive care. Within 10 days, against the background of ongoing intensive therapy, the patient's condition improved, the patient was transferred to the infectious diseases department of the hospital for further therapy. Discharged on the 15th day from the hospital for rehabilitation treatment.
Пример 2. Больной А, 55 лет скорой медицинской помощью госпитализирован в инфекционный госпиталь ММЦ г. Нариманов с предварительным диагнозом: Коронавирусная инфекция COVID-19, двухсторонняя полисегментарная пневмония, вирус идентифицирован. Сопутствующая патология: Ожирение 2-3 ст.Example 2. Patient A, 55 years old, was hospitalized in the infectious diseases hospital of the MMC in Narimanov with a preliminary diagnosis: Coronavirus infection COVID-19, bilateral polysegmental pneumonia, the virus was identified. Concomitant pathology: Obesity 2-3 tbsp.
Жалобы на слабость, тошноту, субфебрильную температуру тела, непродуктивный кашель, одышку в покое.Complaints of weakness, nausea, subfebrile body temperature, unproductive cough, shortness of breath at rest.
Из анамнеза выяснено, что пациент заболел остро за 4 дня до поступления в стационар. Настоящее ухудшение самочувствия больной отмечает сутки назад, когда отмечает повышение температуры тела до 38,9 С°, одышка, озноб, слабость.From the anamnesis it was found that the patient fell ill acutely 4 days before admission to the hospital. The patient notes a real deterioration in well-being a day ago, when he notes an increase in body temperature to 38.9 ° C, shortness of breath, chills, weakness.
Объективно: температура тела 37,5 С, кожные покровы и слизистые бледные, сухие. Перкуторный звук легочный. Аускультативно в легких дыхание жесткое, ослабленное в нижне-боковых отделах с обеих сторон. ЧД 20-22 в 1 минуту. Границы сердца расширены влево на 2,0 см. Тоны сердца глухие, ритмичные, ЧСС 80 в 1 минуту, АД 119/75 мм рт ст.Objectively: body temperature is 37.5 C, skin and mucous membranes are pale, dry. Percussion sound pulmonary. Auscultatory breathing in the lungs is hard, weakened in the lower lateral sections on both sides. Respiratory rate 20-22 in 1 minute. The borders of the heart are expanded to the left by 2.0 cm. Heart sounds are dull, rhythmic, heart rate is 80 per minute, blood pressure is 119/75 mm Hg.
При оценке степени тяжести пневмонии по шкале SMART COP – 2 балла.When assessing the severity of pneumonia on the SMART COP scale - 2 points.
Проведено обследование: общий анализ крови, общий анализ мочи, биохимический анализ крови, КТ органов грудной клетки. В общем анализе крови: эритроциты 4,1 1012/л, гемоглобин 144 г/л, лейкоциты 7,1⋅109/л, тромбоциты 188⋅109/л, СОЭ 12 мм/час. По КТ легких в базальном и периферическом отделах с обеих сторон участки «матового стекла». Вовлечение паренхимы легких до 75%. Заключение: КТ - признаки двухсторонней полисегментарной пневмонии (высокая вероятность ассоциации с COVID-19). Степень изменений КТ - 3. Получены лабораторные данные больного: Ф=688 нг/мл, а СРБ=39500 нг/мл. Вычислен при поступлении больного коэффициент соотношения: К=Ф/СРБ⋅1000, и равнялся 17,4. Учитывая, что полученная суммарная оценка баллов от 11 до 20, что прогнозирует среднюю степень тяжести пневмонии при COVID-19, пациент госпитализирован в инфекционное отделение для проведения полного комплекса терапии. Выписан на 12 сутки из стационара с улучшением на реабилитационное лечение.Examination was carried out: a general blood test, a general urinalysis, a biochemical blood test, a CT scan of the chest. In the general blood test: erythrocytes 4.1 10 12 /l, hemoglobin 144 g/l, leukocytes 7.1⋅10 9 /l, platelets 188⋅10 9 /l, ESR 12 mm/hour. According to CT of the lungs in the basal and peripheral sections on both sides, there are areas of "frosted glass". Involvement of the lung parenchyma up to 75%. Conclusion: CT - signs of bilateral polysegmental pneumonia (high probability of association with COVID-19). The degree of changes in CT is 3. Laboratory data of the patient were obtained: F=688 ng/ml, and CRP=39500 ng/ml. The ratio coefficient was calculated upon admission of the patient: K=F/CRP⋅1000, and equaled 17.4. Considering that the total score obtained is from 11 to 20, which predicts the average severity of pneumonia in COVID-19, the patient was hospitalized in the infectious diseases department for a full range of therapy. Discharged on the 12th day from the hospital with improvement for rehabilitation treatment.
Пример 3. Пациентка Л., 54 лет, доставлена из дома бригадой СМП в инфекционный госпиталь ММЦ г. Нариманов с предварительным диагнозом: Коронавирусная инфекция COVID-19, двухсторонняя полисегментарная пневмония, вирус идентифицирован. Сопутствующей патологии нет.Example 3. Patient L., 54 years old, was taken from home by the ambulance team to the infectious diseases hospital of the MMC in Narimanov with a preliminary diagnosis of coronavirus infection COVID-19, bilateral polysegmental pneumonia, the virus was identified. There is no associated pathology.
Считает себя больной около 3 дней, почувствовала нарастающую слабость, утомляемость, сильные головные боли, появился кашель со скудной мокротой, озноб, повысилась температура до 38,5°С. Жалобы при поступлении на повышение температуры до 37,9°С, одышка при незначительной физической нагрузке, слабость, быструю утомляемость, головную боль.Considers himself ill for about 3 days, felt increasing weakness, fatigue, severe headaches, cough with scanty sputum, chills, fever up to 38.5°C. Complaints at admission to fever up to 37.9°C, shortness of breath with little physical exertion, weakness, fatigue, headache.
При оценке степени тяжести пневмонии по шкале SMART COP – 1 балл. When assessing the severity of pneumonia on the SMART COP scale - 1 point.
Объективно: состояние средней тяжести, температура тела - 37,4°С, частота дыхания - 22 в минуту, артериальное давление - 140/85 мм рт.ст., пульс - 86 в минуту. Аускультативно выслушивается жесткое дыхание с обеих сторон, ослабленное в срединных отделах с обеих сторон. Тоны сердца ритмичные, ясные, ЧСС - 80 в минуту. Проведено обследование пациента: общий анализ крови, общий анализ мочи, биохимический анализ крови, КТ органов грудной клетки. В общем анализе крови: эритроциты 4,2⋅1012/л, гемоглобин 143 г/л, лейкоциты 8,8⋅109/л, тромбоциты 170⋅109/л, СОЭ 12 мм/час. По КТ легких в базальном и периферическом отделах с обеих сторон участки «матового стекла». Вовлечение паренхимы легких до 35%. Заключение: КТ - признаки двухсторонней полисегментарной пневмонии (высокая вероятность ассоциации с COVID-19). Степень изменений КТ - 2. Получены лабораторные данные больного: Ф=122 нг/мл, СРБ=18200 нг/мл. Вычислен коэффициент соотношения: К=Ф/СРБ⋅1000, и равнялся 6,7. Учитывая, что полученная суммарная оценка баллов до 10, что прогнозирует легкую степень тяжести пневмонии при COVID-19, пациентка госпитализирована в инфекционное отделение для проведения полного комплекса терапии. На фоне проводимой терапии отмечалась положительная динамика. Пациентка с выздоровлением выписана на 12 сутки. Objectively: a state of moderate severity, body temperature - 37.4°C, respiratory rate - 22 per minute, blood pressure - 140/85 mm Hg, pulse - 86 per minute. Hard breathing is heard on auscultation on both sides, weakened in the middle sections on both sides. Heart sounds are rhythmic, clear, heart rate - 80 per minute. The patient was examined: complete blood count, general urinalysis, biochemical blood test, chest CT scan. In the general blood test: erythrocytes 4.2⋅10 12 /l, hemoglobin 143 g/l, leukocytes 8.8⋅10 9 /l, platelets 170⋅10 9 /l, ESR 12 mm/hour. According to CT of the lungs in the basal and peripheral sections on both sides, there are areas of "frosted glass". Involvement of the lung parenchyma up to 35%. Conclusion: CT - signs of bilateral polysegmental pneumonia (high probability of association with COVID-19). The degree of changes in CT is 2. Laboratory data of the patient were obtained: F=122 ng/ml, CRP=18200 ng/ml. The ratio coefficient was calculated: K=F/SRP⋅1000, and equaled 6.7. Considering that the total score obtained is up to 10, which predicts a mild severity of pneumonia in COVID-19, the patient was hospitalized in the infectious diseases department for a full range of therapy. Against the background of the therapy, there was a positive trend. The patient was discharged with recovery on the 12th day.
При использовании предложенного нами способа удается достичь:When using the method proposed by us, it is possible to achieve:
• прогнозирования тяжести течения пневмонии у пациентов при COVID-19 даже тогда, когда диагностика другими инструментальными и лабораторными методами затруднительна;• predicting the severity of pneumonia in patients with COVID-19, even when diagnosis by other instrumental and laboratory methods is difficult;
• для прогноза не нужны специальные условия и подготовка больного;• for the forecast special conditions and preparation of the patient are not necessary;
• способ позволяет рационально маршрутизировать больного по степени тяжести в реанимационные отделения для начала интенсивной терапии;• the method makes it possible to rationally route the patient according to the degree of severity to intensive care units to start intensive care;
• уменьшения экономических затрат, исключая дорогостоящее компьютерное обследование в динамике, способствует своевременной корректировке лечебно-диагностические мероприятий.• reduction of economic costs, excluding expensive computer examination in dynamics, contributes to the timely adjustment of treatment and diagnostic measures.
Claims (1)
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2795093C1 true RU2795093C1 (en) | 2023-04-28 |
Family
ID=
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2821547C1 (en) * | 2024-01-23 | 2024-06-25 | Федеральное государственное бюджетное военное образовательное учреждение высшего образования "Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова" Министерства обороны Российской Федерации (ВМедА) | METHOD FOR PREDICTION OF SEVERITY OF INFECTION CAUSED BY SARS-CoV-2 IN YOUNG PEOPLE IN INITIAL PERIOD OF DISEASE |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2729368C1 (en) * | 2020-06-10 | 2020-08-06 | Федеральное государственное бюджетное учреждение «Национальный медицинский исследовательский центр хирургии имени А.В. Вишневского» Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НМИЦ хирургии им. А.В.Вишневского" Минздрава России) | Method for assessing the severity of pneumonia with covid-19 using an ultrasonic examination method |
| RU2736341C1 (en) * | 2020-08-21 | 2020-11-16 | Федеральное государственное бюджетное учреждение «Национальный медицинский исследовательский центр хирургии имени А.В. Вишневского» Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НМИЦ хирургии им. А.В.Вишневского" Минздрава России) | Method of predicting the course of pneumonia in covid-19 based on the collation the results of dms and msct of lungs |
| RU2757843C1 (en) * | 2021-01-18 | 2021-10-21 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Смоленский государственный медицинский университет" министерства здравоохранения Российской Федерации | Method for predicting course of pneumonia in patients with confirmed covid-19 |
| RU2783852C1 (en) * | 2022-04-12 | 2022-11-21 | Федеральное государственное бюджетное военное образовательное учреждение высшего образования "Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова" Министерства обороны Российской Федерации (ВМедА) | Method for prediction of the risk of the transition of a minor form of pneumonia to a severe form |
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2729368C1 (en) * | 2020-06-10 | 2020-08-06 | Федеральное государственное бюджетное учреждение «Национальный медицинский исследовательский центр хирургии имени А.В. Вишневского» Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НМИЦ хирургии им. А.В.Вишневского" Минздрава России) | Method for assessing the severity of pneumonia with covid-19 using an ultrasonic examination method |
| RU2736341C1 (en) * | 2020-08-21 | 2020-11-16 | Федеральное государственное бюджетное учреждение «Национальный медицинский исследовательский центр хирургии имени А.В. Вишневского» Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НМИЦ хирургии им. А.В.Вишневского" Минздрава России) | Method of predicting the course of pneumonia in covid-19 based on the collation the results of dms and msct of lungs |
| RU2757843C1 (en) * | 2021-01-18 | 2021-10-21 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Смоленский государственный медицинский университет" министерства здравоохранения Российской Федерации | Method for predicting course of pneumonia in patients with confirmed covid-19 |
| RU2783852C1 (en) * | 2022-04-12 | 2022-11-21 | Федеральное государственное бюджетное военное образовательное учреждение высшего образования "Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова" Министерства обороны Российской Федерации (ВМедА) | Method for prediction of the risk of the transition of a minor form of pneumonia to a severe form |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| ПОЛУШИН Ю.С. и др. Роль ферритина в оценке тяжести COVID-19. Вестник анестезиологии и реаниматологии. 2021, 18(4), стр.20-28. PATIL S. et al. Serial CRP (C-reactive protein) monitoring in COVID-19 pneumonia for the assessment of severity, ventilatory support requirement and predicting early lung fibrosis. Journal of Medicine. 2022, 23(2), p.112-120. PATIL S. et al. "Serial ferritin titer" monitoring in COVID-19 pneumonia: valuable inflammatory marker in assessment of severity and predicting early lung fibrosis - prospective, multicentric, observational, and interventional study in tertiary care setting in India. Egypt J Intern Med. 2022, 34(1):75. BETTINI S. et al. Higher levels of C-Reactive Protein and ferritin in patients with overweight and obesity and SARS-CoV-2-related pneumonia. Obes Facts. 2021, 14(5), p.543-549. * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2830374C1 (en) * | 2023-12-19 | 2024-11-18 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования "Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ДПО РМАНПО Минздрава России) | Method for predicting outcomes of covid-19 |
| RU2821547C1 (en) * | 2024-01-23 | 2024-06-25 | Федеральное государственное бюджетное военное образовательное учреждение высшего образования "Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова" Министерства обороны Российской Федерации (ВМедА) | METHOD FOR PREDICTION OF SEVERITY OF INFECTION CAUSED BY SARS-CoV-2 IN YOUNG PEOPLE IN INITIAL PERIOD OF DISEASE |
| RU2832985C1 (en) * | 2024-01-25 | 2025-01-13 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Оренбургский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method for prediction of severity of covid-19 in adults |
| RU2825066C1 (en) * | 2024-01-31 | 2024-08-19 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования "Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ДПО РМАНПО Минздрава России) | Method for predicting severity of covid-19 |
| RU2829891C1 (en) * | 2024-05-24 | 2024-11-07 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Оренбургский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method for prediction of severe clinical course of covid-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Stauning et al. | Soluble urokinase plasminogen activator receptor as a decision marker for early discharge of patients with COVID-19 symptoms in the emergency department | |
| Temiz et al. | Altered kidney function induced by SARS-CoV-2 infection and acute kidney damage markers predict survival outcomes of COVID-19 patients: a prospective pilot study | |
| Szederjesi et al. | An evaluation of serum procalcitonin and C-reactive protein levels as diagnostic and prognostic biomarkers of severe sepsis | |
| Hadi et al. | Investigation of serum ferritin for the prediction of COVID-19 severity and mortality: a cross-sectional study | |
| Villanueva-Rábano et al. | National Early Warning Score 2 Lactate (NEWS2-L) in predicting early clinical deterioration in patients with dyspnoea in prehospital care | |
| Niu et al. | Development of a predictive model for mortality in hospitalized patients with COVID-19 | |
| Li et al. | Comparison of clinical, laboratory and radiological characteristics between Chlamydia psittaci and adenovirus pneumonias: a multicenter retrospective study | |
| Salaffi et al. | Predicting severe/critical outcomes in patients with SARS-CoV2 pneumonia: Development of the prediCtion seveRe/crItical ouTcome in COVID-19 (CRITIC) model | |
| Zinellu et al. | The systemic inflammation index on admission is independently associated with length of stay in hospitalized COVID-19 patients | |
| Mufumba et al. | sTREM-1: a biomarker of mortality in severe malaria impacted by acute kidney injury | |
| RU2795093C1 (en) | Method for predicting the severity of pneumonia in covid-19 | |
| Setianegari et al. | Factors associated with death and ICU referral among COVID-19 patients hospitalized in the secondary referral academic hospital in East Jakarta, Indonesia | |
| RU2789426C1 (en) | Method for rapid diagnosis of the severity of pneumonia in covid-19 | |
| Erdem et al. | Reliability of the pneumonia severity score (PSI) index in patients diagnosed with COVID-19 pneumonia to determine outpatient discharge | |
| Allegorico et al. | The use of chest ultrasonography in suspected cases of COVID-19 in the emergency department | |
| RU2795095C1 (en) | Method for predicting outcomes of pneumonia in covid-19 | |
| Asha et al. | The association of hematological and biochemical parameters with mortality among COVID-19 patients: A retrospective study from north India | |
| RU2767892C1 (en) | Method for determining severity of community-acquired pneumonia in patients with chronic kidney disease | |
| Ergenc et al. | Predictors of disease severity, clinical course, and therapeutic outcome in covid-19 patients: our experience with 1700 patients | |
| Nakayasu et al. | The liver-to-spleen ratio is a risk factor predicting oxygen demand in COVID-19 patients | |
| RU2796612C1 (en) | Method for prediction of pulmonary fibrosis development in patients with interstitial lung diseases | |
| Hui et al. | Chest radiography to assess and prognosticate COVID-19 | |
| Abd-Elfattah et al. | Comparison of Presepsin (CD14), Procalcitonin (PCT) and C-reactive protein (CRP) at different SOFA and APACHE II scores in sepsis patients | |
| RU2803002C1 (en) | Method of predicting the risk of death from covid-19 in young patients | |
| Elnagar et al. | Red Blood Cell Distribution Width Level as Reliable Diagnostic and Prognostic Biomarker in Septic Patients: A Case-Control Study |