RU2846792C1 - Способ прогнозирования исхода острой COVID-19 инфекции со среднетяжёлой, тяжёлой и крайне тяжёлой степенью течения - Google Patents

Abstract

Изобретение относится к медицине, а именно к клинической и лабораторной диагностике, интенсивной терапии, и может использоваться для прогнозирования исхода у пациентов со среднетяжёлой, тяжёлой и крайне тяжёлой степенью тяжести острой COVID-19 инфекции. Определяют степень поражения лёгких по данным компьютерной томографии, частоту сердечных сокращений, уровень креатинина и HIF-1α. Затем с использованием полученных данных определяют вероятность (Р) летального исхода по заданным математическим формулам. И при P меньше 0,42 прогнозируют благоприятный исход заболевания, связанный с выздоровлением пациента, при P больше 0,42 прогнозируют неблагоприятный исход заболевания, связанный со смертью пациента. Способ позволяет выявить группу пациентов с высоким риском неблагоприятного исхода заболевания, скорректировать тактику лечения и соответственно снизить риск летального исхода, за счет оценки совокупности наиболее значимых показателей. 1 ил., 2 пр.

Description

Изобретение относится к области медицины, а именно к клинической и лабораторной диагностике, интенсивной терапии, и может использоваться для прогнозирования исхода у пациентов со среднетяжёлой, тяжёлой и крайне тяжёлой степенью тяжести острой COVID-19 инфекции.

По данным на сентябрь 2024 года в мире зарегистрировано более 776 миллионов подтвержденных случаем заболевания COVID-19 инфекции и более 7 миллионов смертей [1]. Особого внимания требуют случаи COVID-19 с летальным исходом, поскольку летальность пациентов является важнейшим показателем результативности медицинской организации [2]. Вирус SARS-CoV-2 способен вызывать различные клинические проявления - от незначительных (кашель, насморк, головная боль, боль в мышцах, повышение температуры) до жизнеугрожающих (пневмонит, острая дыхательная недостаточность, острый респираторный дистресс-синдром, шок, полиорганная недостаточность) [3]. Развитие прогрессирующей системной гипоксии является важной патофизиологической особенностью COVID-19 инфекции, в особенности у пациентов с тяжёлыми формами течения заболевания [4, 5]. Для оценки адаптационных возможностей организма к условиям гипоксии на сегодняшний день может быть использован фактор, индуцированный гипоксией 1α (HIF-1α) [6]. Ответом организма на влияние гипоксии может выступать увеличении частоты сердечных сокращений вследствие увеличения потребности в перфузии органов [7]. Одним из наиболее эффективных методов первичной инструментальной диагностики и оценки степени тяжести COVID-19 инфекции является компьютерная томография органов грудной клетки [8, 9].

К настоящему времени известна методика прогнозирования риска летального исхода у больных сахарным диабетом 2 типа (СД) в сочетании с COVID-19 [Способ прогнозирования риска летального исхода у больных сахарным диабетом 2 типа в сочетании с COVID-19 (RU 2764954) опубликован в 2022 г.]. У больных определяют уровни мочевины, креатинина, аланинаминотрансферазы (АЛАТ), аспартатаминотрансферазы (АСАТ), С-реактивного белка (СРП), международного нормализированного отношения (MHO), Д-димера, лактатдегидрогеназы (ЛДГ), лейкоцитов, скорость оседания эритроцитов (СОЭ). При сочетании таких факторов, как уровень мочевины более 10,15 ммоль/л, креатинина более 105,4 мкмоль/л, АЛАТ выше 20,8 Ед/л, АСАТ выше 36,7 Ед/л, СРП выше 98,2 мг/л, лейкоцитов более 10,7×10⁹/л, СОЭ выше 33,6 мм/ ч, MHO выше 1,02, Д-димера выше 295,15 мкг/л, ЛДГ выше 516,09 Ед/л, - прогнозируют летальный исход у больных СД 2 типа от COVID-19. Недостатком метода является то, что риск определяется только у больных с сопутствующим СД 2 типа, но не с другими патологиями.

Наиболее близким по своей сущности к методу, предлагаемому в данном изобретении, является способ прогнозирования исхода вирусной пневмонии при COVID-19 [Способ прогнозирования исхода вирусной пневмонии при COVID-19 (RU 2764002) опубликовано в 2021 г.]. У больных определяют значения оксигенации, общего белка и мочевины крови. При значениях сатурации менее 77,5 без кислородной поддержки, общего белка менее 55,5 г/л, мочевины крови более или равно 8,98 мМоль/л прогнозируют неблагоприятный исход вирусной пневмонии при COVID-19. Недостатком метода является то, что у больных не оценивается степень адаптации организма к гипоксии и степень поражения легочной ткани по данным компьютерной томографии.

Технический результат настоящего изобретения заключается в разработке, простого и эффективного способа прогнозирования исхода острой COVID-19 инфекции со среднетяжёлой, тяжёлой и крайне тяжёлой степенью тяжести.

Преимущество способа - возможность применения в клинической практике, метод основан на применении рутинных данных функционального обследования, данных лабораторной и инструментальной диагностики и включает в себя способ оценки адаптации организма к гипоксическим условиям, может быть использован у всех пациентов, поступивших на стационарное лечение.

Заявляемый способ осуществляют следующим образом.

1. У пациента, поступившего с диагнозом: коронавирусная инфекция, вызванная вирусом SARS-CoV2 (COVID-19), измеряется частота сердечных сокращений.

2. Определяется степень поражения лёгких по данным компьютерной томографии и выражается в процентах.

3. Определяют по биохимическому анализу крови уровень креатинина.

4. Определяют методом конкурентного иммуноферментного анализа уровень HIF-1α в плазме крови.

Технический результат предполагаемого изобретения подтвержден испытанием в клинической практике: обследовано 50 пациентов (22 мужчины, 28 женщин) с диагнозом коронавирусная инфекция, вызванная вирусом SARS-CoV2 (COVID-19). Возраст обследуемых - 65,5 [58;70,5] лет. На этапе включения в исследование измеряют частоту сердечных сокращений, определяют степень поражения лёгких по данным компьютерной томографии органов грудной клетки в процентах, уровень креатинина и уровень HIF-1α при госпитализации.

При проведении статистического анализа использовались программы Jamovi 2.3. Проведен ROC-анализ с построением ROC-кривой. Результаты сравнения рассматривали как статистически значимые при p<0,05.

Для оценки возможности прогнозирования риска летального исхода применялся метод логистической регрессии.

При пороге классификации 0,42 чувствительность модели - 84,2%, специфичность - 86,7%, точность - 85,7%.

R-квадрат Макфаддена составил 0,395 (R²=0,395).

R-квадрат Найджелкерке составил 0,556 (R²=0,556).

Значимость модели составила <0,001 (p<0,001).

Уравнение регрессии

Z= -7,5451+0,0784×Х₁+0,0513×Х₂+0,0238×Х₃-2,1274×Х₄,

где Х₁ - частота сердечных сокращений;

Х₂ - степень поражения лёгких по данным компьютерной томографии органов грудной клетки в процентах;

Х₃ - уровень креатинина;

Х₄ - уровень HIF-1α.

Расчет вероятности развития летального исхода

,

где Р - значение вероятности летального исхода;

e- число Эйлера, равное 2,718;

Z - значение, полученное в уравнении регрессии,

при P меньше 0,42 прогнозируется благоприятный исход заболевания, связанный с выздоровлением пациента, при P больше 0,42 прогнозируется неблагоприятный исход заболевания, связанный со смертью пациента.

Краткое описание чертежей

На фиг. 1 изображена ROC-кривая, характеризующая прогностическую модель при пороге классификации 0,42.

Пример 1

Пациентка 1, женщина, 65 лет, диагноз: коронавирусная инфекция, вызванная вирусом SARS-CoV2 (COVID-19). При госпитализации частота сердечных сокращений - 65 ударов в минуту, степень поражения лёгких по данным компьютерной томографии органов - 50%, уровень креатинина - 102,18 мкмоль/л, уровень HIF-1α - 1,503 нг/мл.

Подставим значения в уравнение регрессии

Z= -7,5451+0,0784×Х₁+0,0513×Х₂+0,0238×Х₃-2,1274×Х₄,

Z = -0,6472.

Вероятность развития летального исхода .

Р=0,34364, это меньше 0,42, что соответствует благоприятному исходу заболевания и выздоровлению пациента.

На фоне проводимого лечения была отмечена положительная динамика, пациентка была выписана. При наблюдении через месяц после выписки было отмечено, что реабилитация проходила благополучно.

Пример 2.

Пациент 2, мужчина, 34 года, диагноз: коронавирусная инфекция, вызванная вирусом SARS-CoV2 (COVID-19). При госпитализации частота сердечных сокращений - 83 удара в минуту, степень поражения лёгких по данным компьютерной томографии органов - 65%, уровень креатинина - 88 мкмоль/л, уровень HIF-1α - 1,35 нг/мл.

Подставим значения в уравнение регрессии:

Z= -7,5451+0,0784×Х₁+0,0513×Х₂+0,0238×Х₃-2,1274×Х₄

Z = 1,52125

Вероятность развития летального исхода .

Р=0,8207, это больше 0,42, что соответствует неблагоприятному исходу заболевания и смерти пациента.

При анализе истории болезни в течение последующих суток пациент был переведен в ОРИТ в связи с прогрессивным нарастанием дыхательной недостаточности, далее через 6 суток переведен на ИВЛ, впоследствии скончался, несмотря на всю проводимую терапию. Рассчитанный прогноз соответствовал реальному исходу заболевания.

Список литературы:

1. World Health Organization 2023 data.who.int, WHO Coronavirus (COVID-19) dashboard > Cases [Dashboard]. https://data.who.int/dashboards/covid19/cases.

2. Фомин В.В., Роюк В.В., Решетников В.А., Волкова О.С., Коршевер Н.Г., Козлов В.В. Анализ внутрибольничной летальности у пациентов с новой коронавирусной инфекцией (COVID-19) Клинического центра Сеченовского университета // Российский медико-биологический вестник им. академика И.П. Павлова. 2023. - Т. 31. - №3. - C. 381-389. doi:10.17816/PAVLOVJ569334.

3. Prompetchara E., Ketloy C., Palaga T. Immune responses in COVID-19 and potential vaccines: Lessons learned from SARS and MERS epidemic. Asian Pac J Allergy Immunol. 2020;38(1):1-9. doi:10.12932/AP-200220-0772.

4. Serebrovska Z.O., Chong E.Y., Serebrovska T.V., et al. Hypoxia, HIF-1α, and COVID-19: from pathogenic factors to potential therapeutic targets //Acta pharmacologica Sinica. 2020; 41(12): 1539-1546. doi:10.1038/s41401-020-00554-8.

5. Любавин А. В., Котляров С. Н. Особенности течения острого коронарного синдрома у пациентов с новой коронавирусной инфекцией COVID-19 // Наука молодых (Eruditio Juvenium). 2022. Т. 10, № 1. С. 101-112. https://doi.org/10.23888/HMJ2022101101-112.

6. Калинин Р.Е., Сучков И.А., Райцев С.Н., Звягина В.И., Бельских Э.С. Роль фактора, индуцируемого гипоксией, 1α при адаптации к гипоксии в патогенезе новой коронавирусной болезни 2019 // Российский медико-биологический вестник имени академика И. П. Павлова. 2024. Т. 32, № 1. С. 133-144. DOI: https://doi.org/10.17816/PAVLOVJ165536.

7. Faulhaber M., Gatterer H., Haider T., Linser T., Netzer N., Burtscher M. Heart rate and blood pressure responses during hypoxic cycles of a 3-week intermittent hypoxia breathing program in patients at risk for or with mild COPD. Int J Chron Obstruct Pulmon Dis. 2015;10:339-45. doi: 10.2147/COPD.S75749.

8. Кудрявцев Ю.С., Берегов М.М., Бердалин А.Б. и соавт. Сравнение основных шкал оценки тяжести поражения лёгких при COVID-19 по данным компьютерной томографии и оценка их прогностической ценности. Вестник рентгенологии и радиологии. 2021; 102(5): 296-303. https://doi.org/10.20862/0042-4676-2021-102-5-296-303.

9. Временные методические рекомендации: Профилактика, диагностика и лечение новой коронавирусной инфекции (COVID-19), версия 10 от 08.02.2021. from: https://static-0.minzdrav.gov.ru/system/attachments/attaches/000/054/662/original/Временные_МР_COVID-19_%28v.10%29.PDF.

Claims (11)

1. Способ прогнозирования исхода острой COVID-19 инфекции со среднетяжёлой, тяжёлой и крайне тяжёлой степенью тяжести, включающий определение при госпитализации у пациента степени поражения легочной ткани по данным компьютерной томографии органов грудной клетки в процентах, отличающийся тем, что дополнительно определяют частоту сердечных сокращений, уровень креатинина и HIF-1α, с использованием полученных данных определяют вероятности (Р) летального исхода по формуле
2. ,
3. где Р – значение вероятности летального исхода;
4. e – число Эйлера, равное 2,718;
5. Z – значение, полученное в уравнении регрессии:
6. Z= -7,5451+0,0784×Х₁+0,0513×Х₂+0,0238×Х₃-2,1274×Х₄,
7. где Х₁ – частота сердечных сокращений;
8. Х₂ – степень поражения лёгких по данным компьютерной томографии органов грудной клетки в процентах;
9. Х₃ – уровень креатинина, мкмоль/л;
10. Х₄ – уровень HIF-1α;
11. при P меньше 0,42 прогнозируют благоприятный исход заболевания, связанный с выздоровлением пациента, при P больше 0,42 прогнозируют неблагоприятный исход заболевания, связанный со смертью пациента.