RU2825710C2 - Способ прогнозирования летального исхода у пациентов с цитокиновым штормом, ассоциированным с COVID-19 - Google Patents
Способ прогнозирования летального исхода у пациентов с цитокиновым штормом, ассоциированным с COVID-19 Download PDFInfo
- Publication number
- RU2825710C2 RU2825710C2 RU2022134459A RU2022134459A RU2825710C2 RU 2825710 C2 RU2825710 C2 RU 2825710C2 RU 2022134459 A RU2022134459 A RU 2022134459A RU 2022134459 A RU2022134459 A RU 2022134459A RU 2825710 C2 RU2825710 C2 RU 2825710C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- day
- blood
- determined
- covid
- patient
- Prior art date
Links
- 208000025721 COVID-19 Diseases 0.000 title claims abstract description 32
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 206010050685 Cytokine storm Diseases 0.000 title claims abstract description 16
- 206010052015 cytokine release syndrome Diseases 0.000 title claims abstract description 16
- 231100000518 lethal Toxicity 0.000 title abstract 5
- 230000001665 lethal effect Effects 0.000 title abstract 5
- 102000004889 Interleukin-6 Human genes 0.000 claims abstract description 22
- 108090001005 Interleukin-6 Proteins 0.000 claims abstract description 22
- 229940100601 interleukin-6 Drugs 0.000 claims abstract description 22
- 108010074051 C-Reactive Protein Proteins 0.000 claims abstract description 16
- 102100032752 C-reactive protein Human genes 0.000 claims abstract description 16
- 239000003154 D dimer Substances 0.000 claims abstract description 12
- 108010052295 fibrin fragment D Proteins 0.000 claims abstract description 12
- 210000002381 plasma Anatomy 0.000 claims abstract description 12
- 210000004698 lymphocyte Anatomy 0.000 claims abstract description 11
- 210000000440 neutrophil Anatomy 0.000 claims abstract description 10
- 210000000265 leukocyte Anatomy 0.000 claims abstract description 9
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims abstract description 7
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims abstract description 7
- 206010053172 Fatal outcomes Diseases 0.000 claims description 34
- 210000002966 serum Anatomy 0.000 claims description 14
- 238000009533 lab test Methods 0.000 claims description 3
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 abstract description 7
- 208000035473 Communicable disease Diseases 0.000 abstract description 4
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 3
- 238000012937 correction Methods 0.000 abstract description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 abstract 1
- 208000001528 Coronaviridae Infections Diseases 0.000 description 17
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 17
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 17
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 8
- 201000004193 respiratory failure Diseases 0.000 description 7
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 7
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 6
- 238000007477 logistic regression Methods 0.000 description 6
- 102000004127 Cytokines Human genes 0.000 description 5
- 108090000695 Cytokines Proteins 0.000 description 5
- 102000008857 Ferritin Human genes 0.000 description 5
- 108050000784 Ferritin Proteins 0.000 description 5
- 238000008416 Ferritin Methods 0.000 description 5
- 208000032672 Histiocytosis haematophagic Diseases 0.000 description 5
- 102000003855 L-lactate dehydrogenase Human genes 0.000 description 5
- 108700023483 L-lactate dehydrogenases Proteins 0.000 description 5
- 208000004987 Macrophage activation syndrome Diseases 0.000 description 5
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 5
- 241001678559 COVID-19 virus Species 0.000 description 4
- 206010035737 Pneumonia viral Diseases 0.000 description 4
- 206010001053 acute respiratory failure Diseases 0.000 description 4
- 208000015181 infectious disease Diseases 0.000 description 4
- 231100000516 lung damage Toxicity 0.000 description 4
- 238000003752 polymerase chain reaction Methods 0.000 description 4
- 208000009421 viral pneumonia Diseases 0.000 description 4
- 208000030090 Acute Disease Diseases 0.000 description 3
- 206010037660 Pyrexia Diseases 0.000 description 3
- 208000004756 Respiratory Insufficiency Diseases 0.000 description 3
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 description 3
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 230000002757 inflammatory effect Effects 0.000 description 3
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 3
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 3
- 206010001052 Acute respiratory distress syndrome Diseases 0.000 description 2
- 239000000090 biomarker Substances 0.000 description 2
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 2
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 2
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 2
- 230000008718 systemic inflammatory response Effects 0.000 description 2
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 description 2
- 208000004476 Acute Coronary Syndrome Diseases 0.000 description 1
- 102000019034 Chemokines Human genes 0.000 description 1
- 108010012236 Chemokines Proteins 0.000 description 1
- 206010053567 Coagulopathies Diseases 0.000 description 1
- 208000003322 Coinfection Diseases 0.000 description 1
- 241000494545 Cordyline virus 2 Species 0.000 description 1
- 206010011224 Cough Diseases 0.000 description 1
- 208000000059 Dyspnea Diseases 0.000 description 1
- 206010013975 Dyspnoeas Diseases 0.000 description 1
- 206010061218 Inflammation Diseases 0.000 description 1
- 102000015696 Interleukins Human genes 0.000 description 1
- 108010063738 Interleukins Proteins 0.000 description 1
- 206010025102 Lung infiltration Diseases 0.000 description 1
- 206010033661 Pancytopenia Diseases 0.000 description 1
- 208000013616 Respiratory Distress Syndrome Diseases 0.000 description 1
- 208000006011 Stroke Diseases 0.000 description 1
- 241000700605 Viruses Species 0.000 description 1
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 230000001154 acute effect Effects 0.000 description 1
- 201000000028 adult respiratory distress syndrome Diseases 0.000 description 1
- 230000003092 anti-cytokine Effects 0.000 description 1
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 208000015294 blood coagulation disease Diseases 0.000 description 1
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 1
- 208000020832 chronic kidney disease Diseases 0.000 description 1
- 208000024389 cytopenia Diseases 0.000 description 1
- 238000013399 early diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000013277 forecasting method Methods 0.000 description 1
- 208000026278 immune system disease Diseases 0.000 description 1
- 230000002458 infectious effect Effects 0.000 description 1
- 230000004054 inflammatory process Effects 0.000 description 1
- 229940047122 interleukins Drugs 0.000 description 1
- 208000027028 long COVID Diseases 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 210000001616 monocyte Anatomy 0.000 description 1
- 210000000865 mononuclear phagocyte system Anatomy 0.000 description 1
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 1
- 230000007310 pathophysiology Effects 0.000 description 1
- 210000004043 pneumocyte Anatomy 0.000 description 1
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 1
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 1
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 description 1
- 230000036387 respiratory rate Effects 0.000 description 1
- 210000002345 respiratory system Anatomy 0.000 description 1
- 208000013220 shortness of breath Diseases 0.000 description 1
- 208000001072 type 2 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 1
- 230000029812 viral genome replication Effects 0.000 description 1
Images
Abstract
Изобретение относится к медицине, а именно к анестезиологии-реаниматологии, терапии, инфекционным болезням, клинико-лабораторной диагностике, и может быть использовано для прогнозирования летального исхода у пациента с цитокиновым штормом, ассоциированным с COVID-19. У пациента в 1 день госпитализации определяют абсолютное количество лимфоцитов в крови, уровень Д-димера в плазме крови, количество баллов индекса коморбидности Чарлсона, количество баллов индекса NEWS2. На 3 день госпитализации определяют уровень С-реактивного белка (СРБ), абсолютное количество лимфоцитов и лейкоцитов в крови, уровень Д-димера и интерлейкина-6 (ИЛ-6). На 5 день госпитализации определяют абсолютное количество нейтрофилов в крови. Затем на основании полученных показателей определяют вероятность развития летального исхода (р) пациента по заданной формуле и при показателе p более 0,5 прогнозируют высокий риск летального исхода. Способ позволяет снизить риск развития летального исхода у пациентов с цитокиновым штормом путем своевременного выявления факторов риска для каждого пациента с дальнейшим проведением динамического наблюдения и коррекции тактики лечения за счет оценки совокупности наиболее значимых показателей. 1 ил., 3 табл., 2 пр.
Description
Изобретение относится к медицине и может быть использовано для прогнозирования летального исхода у пациентов с цитокиновым штормом (ЦШ), неблагоприятным состоянием инфекционного заболевания, вызванного новой коронавирусной инфекцией COVID-19 (COronaVIrus Disease 2019), при поступлении в инфекционный стационар с применением демографических, клинических и лабораторных данных. ЦШ - центральная в патофизиологии COVID-19 иммунная дисфункция с выраженной неконтролируемой генерализованной системной воспалительной реакцией вследствие усиленной продукции воспалительных цитокинов, сопровождающаяся повышением уровней воспалительных биомаркеров, цитокинов и хемокинов, лихорадкой, цитопенией, коагулопатией и поражением легких, в т.ч. острого респираторного дистресс-синдрома (ОРДС). Предполагается существование связи между тяжестью заболевания, интенсивностью репликации вируса и ЦШ; последний, сопровождаясь скачкообразным повышением уровней многих цитокинов, несет угрозу жизни пациенту и значительно ухудшает течение и прогноз заболевания. Смертность госпитализированных пациентов колеблется от 15% до 20%, таким образом, выделение факторов с потенциалом предикторов такого состояния, поиск корреляций с другими воспалительными биомаркерами, а также объективными клиническими и инструментальными показателями состояния больного может быть использовано для улучшения качества терапии заболевания, вызванного новой коронавирусной инфекцией.
В настоящее время актуальной представляется задача своевременного и достоверного прогнозирования клинических исходов COVID-19, раннего выделения пациентов, угрожаемых с тяжелым течением заболевания и высокой вероятностью наступления летального исхода, а именно поиск перспективных клинико-лабораторных предикторов неблагоприятного состояния на основе математических моделей прогнозирования.
Известен способ диагностики синдрома активации макрофагов (САМ) при новой коронавирусной инфекции, вызванной вирусом SARS-CoV-2 - формы генерализованной системной воспалительной реакции - ЦШ [1]. Суть способа заключается в определении количественных показателей универсальных маркеров воспаления, повреждения пневмоцитов, а также активации клеток ретикулоэндотелиальной системы - интерлейкина-6 (ИЛ-6), С-реактивного белка (СРБ), ферритина, лактатдегидрогеназы (ЛДГ) - при поступлении в стационар в сыворотке венозной крови пациента. На основании полученных данных устанавливают варианты диагностики САМ: САМ отсутствует при следующих показателях: уровень ИЛ-6 в сыворотке крови 0,1-5 пг/мл, уровень СРБ 0,2-15 мг/л, уровень ЛДГ 200-450 Ед/л, уровень ферритина 20-300 мкг/л, признаки острой дыхательной недостаточности (ОДН) отсутствуют; умеренный САМ при следующих показателях: уровень ИЛ-6 в диапазоне 5,1-49 пг/мл, уровень СРБ - 16-60 мг/л, уровень ЛДГ - 451-550 Ед/л, уровень ферритина - 301-800 мкг/л, признаки ОДН I степени; выраженный САМ при следующих показателях: уровень ИЛ-6 в диапазоне 50-300 пг/мл, уровень СРБ - более 61 мг/л, уровень ЛДГ - 551-2000 Ед/л, уровень ферритина - 801-3500 мкг/л, признаки ОДН II степени. Несмотря на достаточную прогностическую ценность предложенных показателей неблагоприятного состояния больного, известный способ имеет ограниченные клинико-лабораторные и инструментальные корреляции, например, с выраженностью легочной инфильтрации на КТ или рентгенологическом исследовании, наличием сопутствующих заболеваний (коморбидностью), изменениями показателей, связанных с возникновением вторичной инфекции, выделением вируса из дыхательных путей.
Известен способ прогнозирования исхода острого заболевания, вызванного новой коронавирусной инфекцией COVID-19 по концентрации цитокинов ИЛ-6 и ИЛ-18 в плазме крови [2]. Известный способ состоит из двух стадий. До начала терапии определяют в плазме крови концентрацию ИЛ-6 и ИЛ-18. На первой стадии оценивают концентрацию ИЛ-18, при значении которой равной или более 81,6 пг/мл прогнозируют летальный исход. При значении менее 81,6 пг/мл проводят вторую стадию, на которой оценивают в плазме крови концентрацию ИЛ-6, при значении которой равной или более 23,5 пг/мл прогнозируют летальный исход, менее 23,5 пг/мл - прогнозируют выздоровление. Способ обеспечивает возможность расширения арсенала средств, используемых для прогноза исхода острого заболевания, вызванного новой коронавирусной инфекцией COVID-19, которое позволяет разделить пациентов на две группы: выздоровевшие и пациенты с летальным исходом, за счет определения до начала терапии в плазме крови двух цитокинов: ИЛ-6 и ИЛ-18. Недостатком способа является прогнозирование летального исхода только на основании одного из ведущих интерлейкинов, в частности ИЛ-6, диапазон которого значительно сужен. Определяемый диапазон ИЛ находится в пределах от 0,1 до 300 пг/мл и более, в зависимости от чувствительности тест-систем. Считать уровень ИЛ-6>23,5 пг/мл прогностическим и предсказывать наступление летального исхода только на основании этого маркера нецелесообразно. В заявляемом способе лабораторный маркер не обладает максимальной чувствительностью и специфичностью, что исключает возможность его изолированного использования с диагностической целью. Не изучаются корреляции цитокинов с другими лабораторными маркерами состояния больного, не анализируются объективные клинические и инструментальные показатели состояния больного и их взаимная связь.
Известный способ клинико-лабораторного прогнозирования тяжести COVID-19 основан на том, что в результате ретроспективного пошагового линейного дискриминантного анализа 20 различных качественных и количественных клинико-лабораторных данных у 61 пациента выделена оптимальная группа показателей, наиболее точно отражающих прогноз тяжести этого заболевания [3]. Способ реализуется тем, что у больного COVID-19 определяют клинико-лабораторные показатели крови (количественное содержание ферритина в сыворотке, относительное содержание моноцитов и палочкоядерных нейтрофилов) и продолжительность заболевания, затем вычисляют значения функций классификации степеней тяжести по формулам для легкой степени, средней и тяжелой степени COVID-19. Прогнозируют степень тяжести COVID-19 у пациента, принимая значение функции классификации с наибольшим результатом. Для определения точности разработанной дискриминантной модели прогнозирования тяжести COVID-19 авторы осуществляли ее тестирование на другой выборке из 66 пациентов, не подвергавшейся дискриминантному анализу. Проведенное тестирование показало, что предлагаемый способ безошибочно прогнозирует развитие средней или тяжелой степеней COVID-19 у всех пациентов. Единственная возможная ошибка прогнозирования связана с ложноположительным прогнозированием средней или тяжелой степеней COVID-19 у 3,2% пациентов с легкой формой заболевания. В целом индекс, точности прогнозирования тяжести COVID-19 с помощью предлагаемого способа составляет 98,5%, при этом прогностическая ценность положительного результата прогнозирования легкой степени тяжести COVID-19 равна 100%, а средней и тяжелой степеней - 96,8%. Однако, в известном способе точность основана на сравнительно небольшом объеме наблюдений клинических форм среднетяжелого, тяжелого и крайне тяжелого течения болезни, в том числе критических пациентов с ОРДС средней и тяжелой степени, сахарным диабетом 2 типа и хронической болезнью почек, а также получивших методики экстракорпоральной терапии; коморбидных пациентов с легкой степенью заболевания, поступающих в стационар с острым коронарным синдромом, острым нарушением мозгового кровообращения, когда прогноз исхода заболевания может быть затруднен.
Известен способ клинико-лабораторного прогнозирования тяжести COVID-19, наиболее близкий по решаемой технической задаче и достигаемому практическому результату к заявляемому изобретению и выбранный в качестве прототипа [4]. Известный способ состоит в прогнозировании риска развития летального исхода в течение 6 месяцев после COVID-19, характеризуется тем, что у больных при госпитализации определяют частоту дыхательных движений в покое, необходимость проведения вентиляции легких, возраст пациента, температуру тела (°С), сатурацию кислорода, определяют в крови уровень СРБ, Д-димера, поражения легких по данным мультиспиральной компьютерной томографии, а далее определяют количество баллов по оригинальной Шкале Оценки Клинического Состояния пациентов с коронавирусной инфекцией (ШОКС-КОВИД) и осуществляют расчет степени риска развития летального исхода по формуле: р=ехру/(1+ехру), где р - вероятность риска развития летального исхода; ехр - математическая константа, равная 2,72 (экспонента); у - натуральный логарифм значения дискриминантной функции, которое определяют по разработанной формуле вероятности с использованием дискриминантной функции и уравнения у=-В0+В1*возраст+В2*баллы по шкале ШОКС-КОВИД, В0 - константа, равная 9,703, В1 - коэффициент уравнения, равный 0,098, В2 - коэффициент уравнения, равный 0,054. По данным анализа характеристических кривых (receiver operating characteristic curve - ROC) и определения значений площади под кривой - AUC (Area Under the Curve) следует, что площадь под кривой составила 0,769 (95%ДИ 0,634-0,905; р=0,002), что говорит о хорошем качестве модели, найден оптимальный порог отсечения (0,086), при котором достигаются достаточно высокие цифры чувствительности (66,7%) и специфичности (79,9%) в оценке риска развития летального исхода в течение 6 месяцев после перенесенной новой коронавирусной инфекции COVID-19. Известный способ учитывает характеристики пациента, которые являются фактором госпитализации во время COVID-19, влияют на клинический риск и определяют тяжесть течения заболевания, а в дальнейшем также выступают предиктором смертности; в способе дано статистическое обоснование использующихся в шкале ШОКС-КОВИД основных маркеров тяжести вирусной пневмонии (частота дыхательных движений, температура тела, сатурация, вентиляция, уровни СРБ, Д-димера, степень поражения легких на компьютерной томографии - % поражения и количество баллов).
Недостатком известного способа является недостаточно высокая чувствительность и специфичность для особых клинических состояний, таких как ЦШ, любых форм и степеней тяжести в период болезни, а также динамическое определение выбранных предикторов в период выздоровления, в условиях развития постковидного синдрома.
• Нуждается в повышении достоверность прогнозирования ЦШ, уверенной ранней его диагностики, динамического контроля, в том числе на фоне антицитокиновой терапии с применением дополнительных лабораторных предикторов (ИЛ-6), прогноза исхода заболевания.
Заявляемое изобретение свободно от указанных недостатков, техническая задача и цель его заключается в разработке способа прогнозирования летального исхода у пациентов с ЦШ, ассоциированным с COVID-19, а также повышение чувствительности и специфичности прогнозирования за счет существенного увеличения количества клинико-лабораторных испытаний, включения оригинальных клинических, лабораторных предикторов ЦШ, более полно характеризующих тяжесть состояния, дополняющих и улучшающих свойства прогностической модели.
Указанная техническая задача достигается тем, что в заявляемом способе прогнозирования летального исхода у пациентов с ЦШ, ассоциированным с COVID-19, во-первых, проведен комплексный анализ более 90 различных качественных и количественных параметров состояния больного, позволивший выделить оптимальную группу показателей, наиболее точно отражающих прогноз летального исхода. Такие клинические и лабораторные показатели определены как наиболее значимые на основании выявленных интервалов и их пороговых значений, увеличивающих вероятность летального исхода при ЦШ, ассоциированным с COVID-19, как это представлено в таблице 1.
Поставленная цель достигается тем, что в заявляемом способе проводят оценку клинических показателей при поступлении (в 1 день госпитализации): определяют возраст, количество баллов индекса коморбидности Чарлсон, количество баллов по шкале раннего выявления риска у пациентов с внезапными острыми заболеваниями (NEWS2); лабораторных показателей в динамике: в 1 и 3 дни госпитализации определяют минимальное абсолютное количество лимфоцитов крови, максимальное значение Д-димера плазмы, на 3 день - абсолютное количество лейкоцитов крови, уровень С-реактивного белка и ИЛ-6 сыворотки, на 5 день - абсолютное количество нейтрофилов крови; затем на основании полученных показателей X1-Х9, представленных в таблице 2,
с учетом их прогностической значимости, определяют вероятность летального исхода пациента по формуле:
где ехр - математическая константа (число Эйлера), равная 2,71828;
ехру - натуральный логарифм значения логистической регрессии (у), которое определяют по формуле:
X1 - Нейтрофилы крови, абсолютное количество, х109/л, на 5 день,
Х2 - Индекс Чарлсон, баллы, при поступлении,
Х3-С-реактивный белок сыворотки, мг/л, на 3 день,
Х4 - Индекс NEWS2, баллы, в 1 день,
Х5 - Д-димер плазмы, мкг/мл FEU. максимальное значение, в 1 и 3 дни,
Х6 - Возраст, полных лет, при поступлении,
а Х7, Х8 и Х9 - коэффициенты, присвоенные уровням (пороговым значениям) показателей, увеличивающим вероятность смерти при ЦШ:
Х7 - Лейкоциты крови, абсолютное количество, x109/л, на 3 день,
Х8 - ИЛ-6 сыворотки, пг/мл, на 3 день,
Х9 - Лимфоциты крови, абсолютное количество, х109/л, минимальное значение в 1 и 3 дни, в соответствии с таблицей 3, представленной в описании;
и при р более 0,5 прогнозируют высокую вероятность летального исхода у пациентов с цитокиновым штормом, ассоциированным с COVID-19.
Способ прогнозирования позволяет получить вероятность явления (летального исхода) в зависимости от степени выраженности конкретного набора предиктивньгх признаков и степень влияния одного или группы предиктивньгх признаков, в т.ч. и в процентах, на вероятность (р) наступления прогнозируемого события (летального исхода).
Также это может быть выполнено по логистической кривой с помощью Фиг., в которой на оси абсцисс - значения функции у, по оси ординат - значения ожидаемой вероятности летального исхода р.
Поскольку логистическая кривая (сигмоида) стандартна, используем значение у для интервальной оценки летального исхода в %:
у<-2,94 - вероятность летального исхода менее 5%,
-2,94≤у<0 - вероятность летального исхода менее 50%,
0≤у<2.94 - вероятность летального исхода более 50%,
у>2,94 - вероятность летального исхода более 95%.
Данная модель имеет следующую оценку, хи-квадрат=101,35; р<0,001; OR=60,9 (95% ДИ 20,1-176,4): чувствительность - 87,50%, специфичность - 89,70%, прогноз положительный - 67,37%, прогноз отрицательный - 96.77%, диагностическая точность - 89,27%, которая лучше качеств модели известного способа, выбранного прототипом. При этом, в отличие от прототипа, наиболее важные клинические слагаемые шкалы ШОКС-КОВИД учтены при расчете индекса NEWS2; в клиническую модель включен показатель индекса коморбидности Чарлсон, а степень поражения легких исключена из анализа.
Сущность заявляемого изобретения поясняется на конкретных примерах его реализации в клинической практике.
Клинический пример 1. Пациентка П., женщина в возрасте 63 лет, поступила с жалобами на повышение температуры тела до 39°С, общую слабость. Диагноз коронавирусной инфекции подтвержден положительным результатом теста на наличие РНК SARS-CoV-2 методом амплификации нуклеиновых кислот в полимеразной цепной реакции (ПЦР). При поступлении на КТ легких - изменения по типу вирусной пневмонии (КТ1), дыхательная недостаточность 0 ст.
Показатели прогнозирования летальности логистической регрессией составили:
Нейтрофилы крови, абсолютное количество, на 5 день - 2,7x109/л;
Индекс Чарлсон, при поступлении - 3 балла;
С-реактивный белок сыворотки, на 3 день - 58,2 мг/л;
Индекс NEWS2, в 1 день - 4 балла;
Д-димер плазмы, в 1 день - 0,34 мкг/мл FEU, 3 день - 0,7 мкг/мл FEU (максимальный);
Возраст, при поступлении - 63 года (полных);
Лейкоциты крови, абсолютное количество, на 3 день - 3,41х109/л (<10х109/л), коэффициент Х7 в уравнении = 0;
ИЛ-6 сыворотки, на 3 день - 10,63 пг/мл (<70 пг/мл), коэффициент Х8 в уравнении = 0;
Лимфоциты крови, абсолютное количество, в 1 день - 0,93x109 л, 3 день -0,57х109/л (минимальное значение в интервале 0,45-0,87 х109/л), коэффициент Х9 в уравнении = 1;
Уравнение логистической функции имеет вид:
вероятность р=0,047428533.
Согласно разработанному критерию, вероятность летального исхода отсутствует (р<0,5, у<-2,94, вероятность менее 5%).
Среднетяжелое течение заболевания, пациентка выписана на 12-е сутки стационарного лечения.
Клинический пример 2. Пациент К., мужчина в возрасте 72 лет, поступил с жалобами на кашель, одышку, повышение температуры тела до 38,7°С, слабость. Диагноз коронавирусной инфекции подтвержден положительным результатом теста на наличие РНК SARS-CoV-2 методом амплификации нуклеиновых кислот в ПЦР. При поступлении на КТ легких - изменения по типу вирусной пневмонии (КТЗ), дыхательная недостаточность 1 ст.
Показатели прогнозирования летальности логистической регрессией составили:
Нейтрофилы крови, абсолютное количество, на 5 день - 8,79x109/л;
Индекс Чарлсон, при поступлении - 16 баллов;
С-реактивный белок сыворотки, на 3 день - 184 мг/л;
Индекс NEWS2, в 1 день - 7 баллов;
Д-димер плазмы, в 1 день - 3,23 мкг/мл FEU, 3 день - 3,86 мкг/мл FEU (максимальный);
Возраст при поступлении - 72 года (полных);
Лейкоциты крови, абсолютное количество, на 3 день - 10,29х109/л (>10х109/л), коэффициент Х7 в уравнении = 1;
ИЛ-6 сыворотки, на 3 день - 143,7 пг/мл (>70 пг/мл), коэффициент Х8 в уравнении = 1;
Лимфоциты крови, абсолютное количество, в 1 день - 1,32х109/л, 3 день - 0,99х109/л (минимальное значение >0,87 х109/л), коэффициент Х9 в уравнении = 0.
Пациенту выполнено прогнозирование летального исхода коронавирусной инфекции посредством логистической регрессии:
вероятность р=0,952574.
Согласно разработанному критерию, вероятность летального исхода очень высока (р>0,5, у>2,94, более 95%).
Смерть от тяжелого течения коронавирусной инфекции у коморбидного больного на 11 сутки стационарного лечения.
Клинический пример 3. Пациент Е., мужчина в возрасте 71 года, доставлен с явлениями десатурации и дыхательной недостаточности до 2 ст.на фоне лихорадки до 37,5°С (индекс NEWS2 - 9 баллов). Положительный результат теста на наличие РНК SARS-CoV-2 методом амплификации нуклеиновых кислот в ПЦР. По данным КТ легких -изменения по типу вирусной пневмонии (КТ-4).
Показатели прогнозирования летальности логистической регрессией составили:
Нейтрофилы крови, абсолютное количество, на 5 день - 9,01x109/л;
Индекс Чарлсон, при поступлении - 8 баллов;
С-реактивный белок сыворотки, на 3 день - 237,4 мг/л;
Индекс NEWS2, в 1 день - 9 баллов;
Д-димер плазмы, в 1 день - 10,36 мкг/мл FEU (максимальный); 3 день - 3,49 мкг/мл FEU;
Возраст при поступлении - 71 год (полный);
Лейкоциты крови, абсолютное количество, на 3 день - 5,41х109/л (<10х109/л), коэффициент Х7 в уравнении = 0;
ИЛ-6 сыворотки, на 3 день - 56,84 пг/мл (<70 пг/мл), коэффициент Х8 в уравнении = 0;
Лимфоциты крови, абсолютное количество, в 1 день - 1,16х109/л, 3 день - 0,39x109/л (минимальное значение <0,45х109/л), коэффициент Х9 в уравнении = 2.
Пациенту проведенао прогнозирование летального исхода коронавирусной инфекции посредством логистической регрессии:
вероятность р=0,98201379.
Согласно разработанному критерию, вероятность летального исхода очень высокая (р>0,5, у>2,94, более 95%).
Смерть от тяжелого течения коронавирусной инфекции на 7 сутки стационарного лечения, несмотря на проводимую терапию.
Как показывают результаты анализа, проведенного на примерах конкретной реализации в условиях инфекционного стационара, заявленное изобретение подтверждает достижение указанного технического результата и наглядно демонстрирует возможности эффективного прогнозирования летального исхода заболевания при ЦШ, вызванным новой коронавирусной инфекцией. Изобретение применимо для широкого использования в медицинских стационарах инфекционного профиля для лечения новой коронавирусной инфекции, в том числе отделениях реанимации и интенсивной терапии, врачами-инфекционистами, реаниматологами, терапевтами и т.д.
Практическая значимость заявляемого способа прогнозирования летального исхода у пациентов с ЦШ, ассоциированным с COVID-19, заключается в повышении достоверности прогнозирования (чувствительность - 87,50%, специфичность - 89,70%, диагностическая точность - 89,27%), увеличении количества клинико-лабораторных испытаний, в том числе в динамике наблюдения, включении новых дополнительных факторов прогнозирования, улучшающих свойства прогностической модели, таких как абсолютное количество нейтрофилов на 5-й день, минимальное значение абсолютного количества лимфоцитов в 1 и 3 дни, индекс оценки тяжести состояния пациентов с COVID-19 NEWS2, абсолютное количество лейкоцитов на 3 день. Практическая значимость заявляемого способа состоит и в том, что существенные признаки, характеризующие изобретение, несмотря на увеличение их количества, доступны для изучения и динамического контроля, по-прежнему просты в постановке, а достигаемый эффект существенно превосходит стоимость затрачиваемых трудозатрат и финансовых средств. Прогнозирование выполняется на основании патогенетически обоснованной большей комбинации выделенных показателей как факторов, влияющих на развитие летального исхода ЦШ у пациентов тяжелого течения. Возможность получения профиля факторов риска для каждого пациента позволяет проводить подробное динамическое наблюдение и наиболее полную их коррекцию, применять наиболее эффективные и патогенетически обоснованные тактики ведения пациента в ранние сроки, а также формировать сравнительно однородные группы по маршрутизации и прогнозу течения COVID-19. Объем ретроспективной выборки в заявленном изобретении, как показывает практика и примеры реализации, охватывает все наблюдаемое при данном заболевании многообразие клинических форм среднетяжелого, тяжелого и крайне тяжелого течения болезни у пациентов любого коморбидного статуса и возраста.
Список использованных источников информации
[1] Способ диагностики синдрома активации макрофагов при новой коронавирусной инфекции, вызванной вирусом SARS - CoV-2: патент RU 2778779, Российская Федерация, заявка: RU 2022111460, заявл. 27.04.2022, опубл. 24.08.2022.
[2] Способ прогнозирования исхода острого заболевания, вызванного новой коронавирусной инфекцией COVID-19: патент RU 2766347, Российская Федерация, заявка: RU 2021122630, заявл. 28.07.2021, опубл. 15.03.2022.
[3] Способ клинико-лабораторного прогнозирования тяжести COVID-19: патент RU2754776, Российская Федерация, заявка: RU 2021115333, заявл. 27.05.2021, опубл. 07.09.2021.
[4] Способ прогнозирования риска развития летального исхода в течение 6 месяцев после: патент RU 2766302, Российская Федерация, заявка: RU 021123723, заявл. 10.08.2021, опубл. 14.03.2022 (прототип).
Claims (16)
- Способ прогнозирования летального исхода у пациентов с цитокиновым штормом, ассоциированным с COVID-19, включающий оценку по шкале раннего выявления риска у пациентов с внезапными острыми заболеваниями (NEWS2) и проведение лабораторных исследований, отличающийся тем, что в 1 день госпитализации определяют абсолютное количество лимфоцитов в крови, уровень Д-димера в плазме крови, количество баллов индекса коморбидности Чарлсона, количество баллов индекса NEWS2, на 3 день госпитализации определяют уровень С-реактивного белка (СРБ), абсолютное количество лимфоцитов и лейкоцитов в крови, уровень Д-димера и интерлейкина 6 (ИЛ-6), на 5 день госпитализации определяют абсолютное количество нейтрофилов в крови, затем на основе полученных показателей определяют вероятность летального исхода (р) пациента по формуле:
-
- где ехр - математическая константа, равная 2,71828;
- ехру - натуральный логарифм значения логистической функции, которую определяют по формуле:
-
- X1 - нейтрофилы крови, абсолютное количество, ×109/л, на 5 день,
- Х2 - индекс Чарлсон, баллы, при поступлении,
- Х3 - С-реактивный белок сыворотки, мг/л, на 3 день,
- Х4 - индекс NEWS2, баллы, в 1 день,
- Х5 - Д-димер плазмы, мкг/мл FEU, максимальное значение, в 1 и 3 дни,
- Х6 - возраст, полных лет, при поступлении,
- а Х7, Х8 и Х9 - коэффициенты, присвоенные уровням (пороговым значениям) показателей, увеличивающим вероятность смерти при ЦШ:
- Х7 - лейкоциты крови, абсолютное количество, ×109/л, на 3 день,
- Х8 - ИЛ-6 сыворотки, пг/мл, на 3 день,
- Х9 - лимфоциты крови, абсолютное количество, ×109/л, минимальное значение в 1 и 3 дни, в соответствии с таблицей 3, представленной в описании;
- и при р более 0,5 прогнозируют высокую вероятность летального исхода у пациентов с цитокиновым штормом, ассоциированным с COVID-19.
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2022134459A RU2022134459A (ru) | 2024-06-26 |
| RU2825710C2 true RU2825710C2 (ru) | 2024-08-28 |
Family
ID=
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2846039C1 (ru) * | 2024-11-01 | 2025-08-29 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский государственный университет" (СПбГУ)" | Способ прогнозирования летального исхода заболевания у пациента с установленным диагнозом "COVID-19" |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2781565C1 (ru) * | 2022-07-25 | 2022-10-14 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НМИЦ ТПМ" Минздрава России) | Способ прогнозирования риска летального исхода на госпитальном этапе у пациентов с инфарктом миокарда без подъема сегмента ST, перенесших новую коронавирусную инфекцию COVID-19, с учетом их иммунологического статуса |
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2781565C1 (ru) * | 2022-07-25 | 2022-10-14 | Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НМИЦ ТПМ" Минздрава России) | Способ прогнозирования риска летального исхода на госпитальном этапе у пациентов с инфарктом миокарда без подъема сегмента ST, перенесших новую коронавирусную инфекцию COVID-19, с учетом их иммунологического статуса |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| АНИСЕНКОВА А.Ю. и др. Основные прогностические факторы риска цитокинового шторма у пациентов с COVID-19 (ретроспективное клиничсекое исследование). Клиническая практика. 2021, 12(1), стр. 5-15. * |
| ТЕРЕНИН М.А. и др. Предикторы исхода при применении тоцилизумаба у пациентов с тяжелой формой COVID-19. Рецепт. 2022, 25(1), стр. 7-19. ШЕНЬ Н.П. и др. Оценка рисков досуточной летальности у пациентов с коронавирусной инфекцией. Университетская медицина Урала. 2021, 7, 4(27), стр. 28-32. GAO Y.-D. et al. Risk factors for severe and critically ill COVID-19 patients: A review. Allergy. 2021, 76(2), pp.428-455. PARIMOO A. et al. Dynamics of Inflammatory Markers in Predicting Mortality in COVID-19. Cureus. 2021, 13(10), e19080. * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2846039C1 (ru) * | 2024-11-01 | 2025-08-29 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский государственный университет" (СПбГУ)" | Способ прогнозирования летального исхода заболевания у пациента с установленным диагнозом "COVID-19" |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Huang et al. | Prognostic factors for COVID-19 pneumonia progression to severe symptoms based on earlier clinical features: a retrospective analysis | |
| Yang et al. | The prognostic value of the SOFA score in patients with COVID-19: A retrospective, observational study | |
| Xie et al. | Association between hypoxemia and mortality in patients with COVID-19 | |
| Liu et al. | Combined use of the neutrophil-to-lymphocyte ratio and CRP to predict 7-day disease severity in 84 hospitalized patients with COVID-19 pneumonia: a retrospective cohort study | |
| Kamath et al. | A model to predict survival in patients with end‐stage liver disease | |
| Chatzicostas et al. | Balthazar computed tomography severity index is superior to Ranson criteria and APACHE II and III scoring systems in predicting acute pancreatitis outcome | |
| Hagman et al. | SARS-CoV-2 RNA in serum as predictor of severe outcome in COVID-19: a retrospective cohort study | |
| Shapiro et al. | A prospective, multicenter derivation of a biomarker panel to assess risk of organ dysfunction, shock, and death in emergency department patients with suspected sepsis | |
| Zahorec et al. | Rationale Use of Neutrophil-to-lymphocyte ratio for early diagnosis and stratification of COVID-19. | |
| Rodríguez-Serrano et al. | Detection of SARS-CoV-2 RNA in serum is associated with increased mortality risk in hospitalized COVID-19 patients | |
| Tegethoff et al. | TNF-related apoptosis-inducing ligand, interferon gamma-induced protein 10, and C-reactive protein in predicting the progression of SARS-CoV-2 infection: a prospective cohort study | |
| Han et al. | Assessing SARS-CoV-2 RNA levels and lymphocyte/T cell counts in COVID-19 patients revealed initial immune status as a major determinant of disease severity | |
| Yildiz et al. | Evaluation of the relationship between COVID-19 pneumonia severity and pulmonary artery diameter measurement | |
| Gu et al. | Neutrophils and lymphocytes can help distinguish asymptomatic COVID-19 from moderate COVID-19 | |
| Hang et al. | Evaluation of serum neutrophil gelatinase-associated lipocalin in predicting acute kidney injury in critically ill patients | |
| Chen et al. | CANPT score: a tool to predict severe COVID-19 on admission | |
| Ivancsó et al. | Relationship of circulating soluble urokinase plasminogen activator receptor (suPAR) levels to disease control in asthma and asthmatic pregnancy | |
| Tang et al. | Selection of an optimal combination panel to better triage COVID-19 hospitalized patients | |
| Acar et al. | Prognostic value of heparin-binding protein for mortality in severe COVID-19 pneumonia | |
| Wei et al. | Nomogram predictive model for in-hospital mortality risk in elderly ICU patients with urosepsis | |
| Mishra et al. | Circulating cell-free DNA level in prediction of COVID-19 severity and mortality: correlation of with haematology and serum biochemical parameters | |
| Li et al. | Comparison of clinical, laboratory and radiological characteristics between Chlamydia psittaci and adenovirus pneumonias: a multicenter retrospective study | |
| Husain et al. | A biomarker assay to risk-stratify patients with symptoms of respiratory tract infection | |
| Esa et al. | Correlation of serum interleukin-6 levels and neutrophil-lymphocyte ratio in the severity of COVID-19 | |
| Boer et al. | Development and validation of an early warning score to identify COVID-19 in the emergency department based on routine laboratory tests: a multicentre case–control study |