RU2830374C1 - Method for predicting outcomes of covid-19 - Google Patents
Method for predicting outcomes of covid-19 Download PDFInfo
- Publication number
- RU2830374C1 RU2830374C1 RU2023133846A RU2023133846A RU2830374C1 RU 2830374 C1 RU2830374 C1 RU 2830374C1 RU 2023133846 A RU2023133846 A RU 2023133846A RU 2023133846 A RU2023133846 A RU 2023133846A RU 2830374 C1 RU2830374 C1 RU 2830374C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- covid
- outcome
- patients
- rbtl
- predicted
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 208000025721 COVID-19 Diseases 0.000 title claims abstract description 10
- 101000917858 Homo sapiens Low affinity immunoglobulin gamma Fc region receptor III-A Proteins 0.000 claims abstract description 24
- 101000917839 Homo sapiens Low affinity immunoglobulin gamma Fc region receptor III-B Proteins 0.000 claims abstract description 24
- 102100029185 Low affinity immunoglobulin gamma Fc region receptor III-B Human genes 0.000 claims abstract description 24
- 206010053172 Fatal outcomes Diseases 0.000 claims abstract description 12
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims abstract description 10
- 210000004698 lymphocyte Anatomy 0.000 claims abstract description 7
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 5
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims abstract description 5
- 239000003550 marker Substances 0.000 claims abstract 2
- 238000010241 blood sampling Methods 0.000 claims description 2
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 abstract description 19
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 abstract description 10
- 239000008280 blood Substances 0.000 abstract description 10
- 230000036039 immunity Effects 0.000 abstract description 5
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract 1
- 231100000518 lethal Toxicity 0.000 abstract 1
- 230000001665 lethal effect Effects 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 17
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 17
- 241001678559 COVID-19 virus Species 0.000 description 11
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 10
- 210000001744 T-lymphocyte Anatomy 0.000 description 9
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 9
- 229940014425 exodus Drugs 0.000 description 9
- 208000001528 Coronaviridae Infections Diseases 0.000 description 8
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 7
- 241000700605 Viruses Species 0.000 description 6
- 230000002146 bilateral effect Effects 0.000 description 6
- 238000011161 development Methods 0.000 description 6
- 208000015181 infectious disease Diseases 0.000 description 6
- 102100021943 C-C motif chemokine 2 Human genes 0.000 description 5
- 241000711573 Coronaviridae Species 0.000 description 5
- 102000004127 Cytokines Human genes 0.000 description 5
- 108090000695 Cytokines Proteins 0.000 description 5
- 102000003810 Interleukin-18 Human genes 0.000 description 5
- 108090000171 Interleukin-18 Proteins 0.000 description 5
- 102000004889 Interleukin-6 Human genes 0.000 description 5
- 108090001005 Interleukin-6 Proteins 0.000 description 5
- 201000003176 Severe Acute Respiratory Syndrome Diseases 0.000 description 5
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 5
- 229940100601 interleukin-6 Drugs 0.000 description 5
- 238000000491 multivariate analysis Methods 0.000 description 5
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 5
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 5
- 102100025248 C-X-C motif chemokine 10 Human genes 0.000 description 4
- 206010035737 Pneumonia viral Diseases 0.000 description 4
- 238000011861 anti-inflammatory therapy Methods 0.000 description 4
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 description 4
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 4
- 238000005399 mechanical ventilation Methods 0.000 description 4
- 210000003071 memory t lymphocyte Anatomy 0.000 description 4
- 230000001717 pathogenic effect Effects 0.000 description 4
- 210000002381 plasma Anatomy 0.000 description 4
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 4
- 208000009421 viral pneumonia Diseases 0.000 description 4
- 206010011224 Cough Diseases 0.000 description 3
- 208000000059 Dyspnea Diseases 0.000 description 3
- 206010013975 Dyspnoeas Diseases 0.000 description 3
- HTTJABKRGRZYRN-UHFFFAOYSA-N Heparin Chemical compound OC1C(NC(=O)C)C(O)OC(COS(O)(=O)=O)C1OC1C(OS(O)(=O)=O)C(O)C(OC2C(C(OS(O)(=O)=O)C(OC3C(C(O)C(O)C(O3)C(O)=O)OS(O)(=O)=O)C(CO)O2)NS(O)(=O)=O)C(C(O)=O)O1 HTTJABKRGRZYRN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 206010020772 Hypertension Diseases 0.000 description 3
- 208000029523 Interstitial Lung disease Diseases 0.000 description 3
- 208000034486 Multi-organ failure Diseases 0.000 description 3
- 208000010718 Multiple Organ Failure Diseases 0.000 description 3
- 206010060860 Neurological symptom Diseases 0.000 description 3
- XSQUKJJJFZCRTK-UHFFFAOYSA-N Urea Chemical compound NC(N)=O XSQUKJJJFZCRTK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 210000001015 abdomen Anatomy 0.000 description 3
- 230000000844 anti-bacterial effect Effects 0.000 description 3
- 230000000840 anti-viral effect Effects 0.000 description 3
- 239000003146 anticoagulant agent Substances 0.000 description 3
- 229940127219 anticoagulant drug Drugs 0.000 description 3
- 238000002555 auscultation Methods 0.000 description 3
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 3
- 238000004820 blood count Methods 0.000 description 3
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 3
- 239000004202 carbamide Substances 0.000 description 3
- 208000017574 dry cough Diseases 0.000 description 3
- 206010013990 dysuria Diseases 0.000 description 3
- 229960002897 heparin Drugs 0.000 description 3
- 229920000669 heparin Polymers 0.000 description 3
- 230000001900 immune effect Effects 0.000 description 3
- 210000000987 immune system Anatomy 0.000 description 3
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 3
- 210000000265 leukocyte Anatomy 0.000 description 3
- 201000002364 leukopenia Diseases 0.000 description 3
- 231100001022 leukopenia Toxicity 0.000 description 3
- 210000004185 liver Anatomy 0.000 description 3
- 230000027939 micturition Effects 0.000 description 3
- 208000029744 multiple organ dysfunction syndrome Diseases 0.000 description 3
- 238000002559 palpation Methods 0.000 description 3
- 230000001681 protective effect Effects 0.000 description 3
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 3
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 description 3
- RWWYLEGWBNMMLJ-MEUHYHILSA-N remdesivir Drugs C([C@@H]1[C@H]([C@@H](O)[C@@](C#N)(O1)C=1N2N=CN=C(N)C2=CC=1)O)OP(=O)(N[C@@H](C)C(=O)OCC(CC)CC)OC1=CC=CC=C1 RWWYLEGWBNMMLJ-MEUHYHILSA-N 0.000 description 3
- RWWYLEGWBNMMLJ-YSOARWBDSA-N remdesivir Chemical compound NC1=NC=NN2C1=CC=C2[C@]1([C@@H]([C@@H]([C@H](O1)CO[P@](=O)(OC1=CC=CC=C1)N[C@H](C(=O)OCC(CC)CC)C)O)O)C#N RWWYLEGWBNMMLJ-YSOARWBDSA-N 0.000 description 3
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 description 3
- 230000036387 respiratory rate Effects 0.000 description 3
- 208000026425 severe pneumonia Diseases 0.000 description 3
- 208000013220 shortness of breath Diseases 0.000 description 3
- 229960003989 tocilizumab Drugs 0.000 description 3
- 208000030090 Acute Disease Diseases 0.000 description 2
- 206010001052 Acute respiratory distress syndrome Diseases 0.000 description 2
- 206010048962 Brain oedema Diseases 0.000 description 2
- 101710155857 C-C motif chemokine 2 Proteins 0.000 description 2
- 108010074051 C-Reactive Protein Proteins 0.000 description 2
- 101710098275 C-X-C motif chemokine 10 Proteins 0.000 description 2
- 206010050685 Cytokine storm Diseases 0.000 description 2
- 108010017080 Granulocyte Colony-Stimulating Factor Proteins 0.000 description 2
- 102000004269 Granulocyte Colony-Stimulating Factor Human genes 0.000 description 2
- 101000897480 Homo sapiens C-C motif chemokine 2 Proteins 0.000 description 2
- 101000858088 Homo sapiens C-X-C motif chemokine 10 Proteins 0.000 description 2
- 102100037850 Interferon gamma Human genes 0.000 description 2
- 108010074328 Interferon-gamma Proteins 0.000 description 2
- 206010025327 Lymphopenia Diseases 0.000 description 2
- 208000010378 Pulmonary Embolism Diseases 0.000 description 2
- 208000037656 Respiratory Sounds Diseases 0.000 description 2
- 241000315672 SARS coronavirus Species 0.000 description 2
- 208000037847 SARS-CoV-2-infection Diseases 0.000 description 2
- 206010047924 Wheezing Diseases 0.000 description 2
- 201000000028 adult respiratory distress syndrome Diseases 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 210000003719 b-lymphocyte Anatomy 0.000 description 2
- 210000003651 basophil Anatomy 0.000 description 2
- 208000006752 brain edema Diseases 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 229960004755 ceftriaxone Drugs 0.000 description 2
- VAAUVRVFOQPIGI-SPQHTLEESA-N ceftriaxone Chemical compound S([C@@H]1[C@@H](C(N1C=1C(O)=O)=O)NC(=O)\C(=N/OC)C=2N=C(N)SC=2)CC=1CSC1=NC(=O)C(=O)NN1C VAAUVRVFOQPIGI-SPQHTLEESA-N 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 208000029078 coronary artery disease Diseases 0.000 description 2
- 206010052015 cytokine release syndrome Diseases 0.000 description 2
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 2
- 210000003979 eosinophil Anatomy 0.000 description 2
- 210000003714 granulocyte Anatomy 0.000 description 2
- 206010024378 leukocytosis Diseases 0.000 description 2
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 2
- 231100001023 lymphopenia Toxicity 0.000 description 2
- 210000001806 memory b lymphocyte Anatomy 0.000 description 2
- 210000001616 monocyte Anatomy 0.000 description 2
- 229940006361 moxifloxacin 400 mg Drugs 0.000 description 2
- 210000000822 natural killer cell Anatomy 0.000 description 2
- 230000003448 neutrophilic effect Effects 0.000 description 2
- 238000006213 oxygenation reaction Methods 0.000 description 2
- 230000008506 pathogenesis Effects 0.000 description 2
- 238000010827 pathological analysis Methods 0.000 description 2
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 2
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 2
- 230000009257 reactivity Effects 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 230000033764 rhythmic process Effects 0.000 description 2
- 210000000697 sensory organ Anatomy 0.000 description 2
- 208000011580 syndromic disease Diseases 0.000 description 2
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 2
- 206010043554 thrombocytopenia Diseases 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
- 208000019901 Anxiety disease Diseases 0.000 description 1
- 101100457310 Arabidopsis thaliana MIP1A gene Proteins 0.000 description 1
- 101100457311 Arabidopsis thaliana MIP1B gene Proteins 0.000 description 1
- 102100024222 B-lymphocyte antigen CD19 Human genes 0.000 description 1
- 102100031092 C-C motif chemokine 3 Human genes 0.000 description 1
- 102100031102 C-C motif chemokine 4 Human genes 0.000 description 1
- 102100032752 C-reactive protein Human genes 0.000 description 1
- 108700012434 CCL3 Proteins 0.000 description 1
- 101150116911 CCL3 gene Proteins 0.000 description 1
- 101150047126 CCL4 gene Proteins 0.000 description 1
- 210000001266 CD8-positive T-lymphocyte Anatomy 0.000 description 1
- 108010012236 Chemokines Proteins 0.000 description 1
- 102000019034 Chemokines Human genes 0.000 description 1
- 102000012192 Cystatin C Human genes 0.000 description 1
- 108010061642 Cystatin C Proteins 0.000 description 1
- 239000003154 D dimer Substances 0.000 description 1
- KCXVZYZYPLLWCC-UHFFFAOYSA-N EDTA Chemical compound OC(=O)CN(CC(O)=O)CCN(CC(O)=O)CC(O)=O KCXVZYZYPLLWCC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241000856850 Goose coronavirus Species 0.000 description 1
- 102000004457 Granulocyte-Macrophage Colony-Stimulating Factor Human genes 0.000 description 1
- 108010017213 Granulocyte-Macrophage Colony-Stimulating Factor Proteins 0.000 description 1
- 101000980825 Homo sapiens B-lymphocyte antigen CD19 Proteins 0.000 description 1
- 101000738771 Homo sapiens Receptor-type tyrosine-protein phosphatase C Proteins 0.000 description 1
- 101000742579 Homo sapiens Vascular endothelial growth factor B Proteins 0.000 description 1
- -1 IP10 Proteins 0.000 description 1
- 206010061218 Inflammation Diseases 0.000 description 1
- 108010050904 Interferons Proteins 0.000 description 1
- 102000014150 Interferons Human genes 0.000 description 1
- 102000003814 Interleukin-10 Human genes 0.000 description 1
- 108090000174 Interleukin-10 Proteins 0.000 description 1
- 108010002586 Interleukin-7 Proteins 0.000 description 1
- 102000000704 Interleukin-7 Human genes 0.000 description 1
- 108090001007 Interleukin-8 Proteins 0.000 description 1
- 102000004890 Interleukin-8 Human genes 0.000 description 1
- 108010002335 Interleukin-9 Proteins 0.000 description 1
- 102000000585 Interleukin-9 Human genes 0.000 description 1
- 101710091439 Major capsid protein 1 Proteins 0.000 description 1
- 241000699670 Mus sp. Species 0.000 description 1
- 102000001393 Platelet-Derived Growth Factor alpha Receptor Human genes 0.000 description 1
- 108010068588 Platelet-Derived Growth Factor alpha Receptor Proteins 0.000 description 1
- 206010035664 Pneumonia Diseases 0.000 description 1
- 206010037660 Pyrexia Diseases 0.000 description 1
- 102100037422 Receptor-type tyrosine-protein phosphatase C Human genes 0.000 description 1
- 208000004756 Respiratory Insufficiency Diseases 0.000 description 1
- 108060008682 Tumor Necrosis Factor Proteins 0.000 description 1
- 102000000852 Tumor Necrosis Factor-alpha Human genes 0.000 description 1
- 108010059993 Vancomycin Proteins 0.000 description 1
- 102100038217 Vascular endothelial growth factor B Human genes 0.000 description 1
- 239000012190 activator Substances 0.000 description 1
- 230000004721 adaptive immunity Effects 0.000 description 1
- 238000000540 analysis of variance Methods 0.000 description 1
- 230000005875 antibody response Effects 0.000 description 1
- 230000036506 anxiety Effects 0.000 description 1
- 206010003119 arrhythmia Diseases 0.000 description 1
- 230000006793 arrhythmia Effects 0.000 description 1
- 208000006673 asthma Diseases 0.000 description 1
- HVFLCNVBZFFHBT-ZKDACBOMSA-N cefepime Chemical compound S([C@@H]1[C@@H](C(N1C=1C([O-])=O)=O)NC(=O)\C(=N/OC)C=2N=C(N)SC=2)CC=1C[N+]1(C)CCCC1 HVFLCNVBZFFHBT-ZKDACBOMSA-N 0.000 description 1
- 229960002100 cefepime Drugs 0.000 description 1
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 1
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 description 1
- 230000015271 coagulation Effects 0.000 description 1
- 238000005345 coagulation Methods 0.000 description 1
- QTCANKDTWWSCMR-UHFFFAOYSA-N costic aldehyde Natural products C1CCC(=C)C2CC(C(=C)C=O)CCC21C QTCANKDTWWSCMR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- LSLYOANBFKQKPT-UHFFFAOYSA-N fenoterol Chemical compound C=1C(O)=CC(O)=CC=1C(O)CNC(C)CC1=CC=C(O)C=C1 LSLYOANBFKQKPT-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 108010052295 fibrin fragment D Proteins 0.000 description 1
- 238000000684 flow cytometry Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 1
- 230000028993 immune response Effects 0.000 description 1
- 230000000899 immune system response Effects 0.000 description 1
- 239000000411 inducer Substances 0.000 description 1
- 230000004054 inflammatory process Effects 0.000 description 1
- 208000030603 inherited susceptibility to asthma Diseases 0.000 description 1
- 230000015788 innate immune response Effects 0.000 description 1
- 229940079322 interferon Drugs 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- ISTFUJWTQAMRGA-UHFFFAOYSA-N iso-beta-costal Natural products C1C(C(=C)C=O)CCC2(C)CCCC(C)=C21 ISTFUJWTQAMRGA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 1
- 210000002540 macrophage Anatomy 0.000 description 1
- 230000001404 mediated effect Effects 0.000 description 1
- 238000002483 medication Methods 0.000 description 1
- 230000000242 pagocytic effect Effects 0.000 description 1
- 108010086662 phytohemagglutinin-M Proteins 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000000770 proinflammatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000002685 pulmonary effect Effects 0.000 description 1
- 206010037833 rales Diseases 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 201000004193 respiratory failure Diseases 0.000 description 1
- 208000023504 respiratory system disease Diseases 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 210000002966 serum Anatomy 0.000 description 1
- 208000019116 sleep disease Diseases 0.000 description 1
- 208000022925 sleep disturbance Diseases 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 229960003165 vancomycin Drugs 0.000 description 1
- MYPYJXKWCTUITO-LYRMYLQWSA-N vancomycin Chemical compound O([C@@H]1[C@@H](O)[C@H](O)[C@@H](CO)O[C@H]1OC1=C2C=C3C=C1OC1=CC=C(C=C1Cl)[C@@H](O)[C@H](C(N[C@@H](CC(N)=O)C(=O)N[C@H]3C(=O)N[C@H]1C(=O)N[C@H](C(N[C@@H](C3=CC(O)=CC(O)=C3C=3C(O)=CC=C1C=3)C(O)=O)=O)[C@H](O)C1=CC=C(C(=C1)Cl)O2)=O)NC(=O)[C@@H](CC(C)C)NC)[C@H]1C[C@](C)(N)[C@H](O)[C@H](C)O1 MYPYJXKWCTUITO-LYRMYLQWSA-N 0.000 description 1
- MYPYJXKWCTUITO-UHFFFAOYSA-N vancomycin Natural products O1C(C(=C2)Cl)=CC=C2C(O)C(C(NC(C2=CC(O)=CC(O)=C2C=2C(O)=CC=C3C=2)C(O)=O)=O)NC(=O)C3NC(=O)C2NC(=O)C(CC(N)=O)NC(=O)C(NC(=O)C(CC(C)C)NC)C(O)C(C=C3Cl)=CC=C3OC3=CC2=CC1=C3OC1OC(CO)C(O)C(O)C1OC1CC(C)(N)C(O)C(C)O1 MYPYJXKWCTUITO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Abstract
Description
Короновирусная инфекция, вызванная вирусом SARS-CoV-2, привела к пандемии в 2020 году (Wu F., Zhao S., Yu B. et al. A new coronavirus associated with human respiratory disease in China // Nature. - 2020. - 579 (7798). - P. 265-269). В настоящее время относительно патогенеза инфекции, вызванной SARS-CoV-2, понятно, что в основе разнообразия клинических проявлений лежит индивидуальная иммунная реактивность организма. Клиническая картина COVID-19 складывается из особенностей ответа иммунной системы человека на вирус, и может варьировать от бессимптомных форм до крайне тяжелого течения с высокой вероятностью летального исхода [Chen G., Wu D., Guo W., Cao Y., Huang D., Wang H., et al. Clinical and immunologic features in severe and moderate Coronavirus Disease 2019. J Clin Invest. 2020; 130(5): 2620-2629]. Однозначного ответа на вопрос, чем обусловлена вариативность клинической картины у разных пациентов, до сих пор не существует. Выдвигается множество теорий относительно патогенеза инфекции SARS-CoV-2, однако уже сейчас понятно, что в основе разнообразия клинических проявлений лежит индивидуальная иммунная реактивность организма.Coronavirus infection caused by the SARS-CoV-2 virus led to a pandemic in 2020 (Wu F., Zhao S., Yu B. et al. A new coronavirus associated with human respiratory disease in China // Nature. - 2020. - 579 (7798). - P. 265-269). At present, regarding the pathogenesis of infection caused by SARS-CoV-2, it is clear that the basis of the diversity of clinical manifestations is the individual immune reactivity of the body. The clinical picture of COVID-19 consists of the characteristics of the human immune system's response to the virus, and can vary from asymptomatic forms to an extremely severe course with a high probability of death [Chen G., Wu D., Guo W., Cao Y., Huang D., Wang H., et al. Clinical and immunologic features in severe and moderate Coronavirus Disease 2019. J Clin Invest. 2020; 130(5): 2620-2629]. There is still no clear answer to the question of what causes the variability of the clinical picture in different patients. Many theories have been put forward regarding the pathogenesis of SARS-CoV-2 infection, but it is already clear that the diversity of clinical manifestations is based on the individual immune reactivity of the body.
Иммунопатогенез COVID-19 связан с развитием несбалансированного иммунного ответа на вирус с недостаточным синтезом интерферона в начале заболевания, но с последующей гиперпродукцией провоспалительных цитокинов. На начальной стадии инфекции SARS-CoV-2 наблюдается увеличение концентрации IL-1β, IL-7, IL-8, IL-9, IL-10, G-CSF, GM-CSF, IFN-γ, IP10, MCP1, MIP1A/CCL3, MIP1B/CCL4, PDGF и его рецепторов PDGFRα, ФНО-α и VEGFB, характеризующих развитие так называемого «цитокинового шторма», служащего причиной гипервоспалительной реакции в легких, а затем полиорганной недостаточности и гибели больных (Ragab D., Eldin H. S., Taeimah M., et al. The COVID-19 Cytokine Storm; What We Know So Far //Front Immunol. - 2020. - 11. - P. 1446. Zhong-yong C, Wei-bin Y, Qiang W, et al. Clinical significance of serum hs-CRP, IL-6, and PCT in diagnosis and prognosis of patients with COVID-19 // Drugs Clin . - 2020. - 35. - P. 417-420). У большинства тяжелых больных также была отмечена лимфопения со снижением уровней CD4+, CD8+ T-лимфоцитов, В-лимфоцитов и НК клеток, лейкоцитоз за счет увеличения числа нейтрофильных гранулоцитов на фоне снижения содержания моноцитов, эозинофилов и базофилов. Видимо, при COVID-19 решающую роль в дисбалансе реакций врожденного иммунитета играет недостаточный синтез IFN на ранних стадиях инфекции. У части пациентов показано развитие вторичных воспалительных реакций, начиная с этапа формирования адаптивного иммунитета.The immunopathogenesis of COVID-19 is associated with the development of an unbalanced immune response to the virus with insufficient synthesis of interferon at the onset of the disease, but with subsequent hyperproduction of proinflammatory cytokines. At the initial stage of SARS-CoV-2 infection, there is an increase in the concentration of IL-1β, IL-7, IL-8, IL-9, IL-10, G-CSF, GM-CSF, IFN-γ, IP10, MCP1, MIP1A/CCL3, MIP1B/CCL4, PDGF and its receptors PDGFRα, TNF-α and VEGFB, characterizing the development of the so-called “cytokine storm”, which causes a hyperinflammatory reaction in the lungs, and then multiple organ failure and death of patients (Ragab D., Eldin H. S., Taeimah M., et al. The COVID-19 Cytokine Storm; What We Know So Far //Front Immunol. - 2020. - 11. - P. 1446. Zhong-yong C, Wei-bin Y, Qiang W, et al. Clinical significance of serum hs-CRP, IL-6, and PCT in diagnosis and prognosis of patients with COVID-19 // Drugs Clin . - 2020. - 35. - P. 417-420). Most severe patients also had lymphopenia with decreased levels of CD4+, CD8+ T-lymphocytes, B-lymphocytes and NK cells, leukocytosis due to an increase in the number of neutrophilic granulocytes against the background of a decrease in the content of monocytes, eosinophils and basophils. Apparently, in COVID-19, insufficient synthesis of IFN in the early stages of infection plays a decisive role in the imbalance of innate immune responses. In some patients, the development of secondary inflammatory reactions was shown, starting from the stage of formation of adaptive immunity.
Кроме того, SARS-CoV-2, способен ухудшать фагоцитарную способность макрофагов, что может сделать пациентов с SARS склонными к вторичным легочным инфекциям (Болдырева М.Н. Вирус SARS-CoV-2 и другие эпидемические коронавирусы: патогенетические и генетические факторы развития инфекций // Иммунология. - 2020. - 41 (3). - С. 197-205).In addition, SARS-CoV-2 is capable of impairing the phagocytic capacity of macrophages, which can make patients with SARS prone to secondary pulmonary infections (Boldyreva M.N. SARS-CoV-2 virus and other epidemic coronaviruses: pathogenetic and genetic factors in the development of infections // Immunology. - 2020. - 41 (3). - P. 197-205).
Вместе с тем, была показана зависимость уровней цитокинов и хемокинов от степени тяжести пациентов с COVID-19: у пациентов с легкой формой заболевания уровень IL-1β IFN-γ, CXCL10/IP-10 и CCL2/MCP-1 был высоким, но еще более высоким был уровень Г-КСФ, CXCL10/IP-10, CCL2/MCP-1 и CCL3/MIP-1A у пациентов (Huang S. Clinical features of patients infected with novel 2019 coronavirus in Wuhan, China. // The Lancet. - 2020. - 395. - P. 497-506). Также у большинства тяжелых больных была отмечена лимфопения со снижением уровней CD4+, CD8+ T-лимфоцитов, В-лимфоцитов и НК клеток, а лейкоцитоз за счет увеличения числа нейтрофильных гранулоцитов на фоне снижения содержания моноцитов, эозинофилов и базофилов. Защитная роль антител при COVID-19 подвергается сомнению. Опубликованные исследования свидетельствуют, что у больных с более тяжелыми проявлениями COVID-19 обнаружены более высокие общие титры антител и титры антител класса IgG против SARS-CoV-2, и это оказалось связано с более тяжелыми исходами заболевания (Zhao J., Yuan Q., Wang H., et al. Antibody responses to SARS-CoV-2 in patients of novel coronavirus disease // Clin. Infect. Dis. - 2020. - 71 (16). - P. 2027-2034).At the same time, the dependence of cytokine and chemokine levels on the severity of patients with COVID-19 was shown: in patients with a mild form of the disease, the level of IL-1β IFN-γ, CXCL10 / IP-10 and CCL2 / MCP-1 was high, but the level of G-CSF, CXCL10 / IP-10, CCL2 / MCP-1 and CCL3 / MIP-1A in patients was even higher (Huang S. Clinical features of patients infected with novel 2019 coronavirus in Wuhan, China. // The Lancet. - 2020. - 395. - P. 497-506). Also, most severe patients had lymphopenia with a decrease in the levels of CD4 +, CD8 + T lymphocytes, B lymphocytes and NK cells, and leukocytosis due to an increase in the number of neutrophilic granulocytes against the background of a decrease in the content of monocytes, eosinophils and basophils. The protective role of antibodies in COVID-19 is questionable. Published studies indicate that patients with more severe manifestations of COVID-19 have higher total antibody titers and IgG antibody titers against SARS-CoV-2, and this was associated with more severe disease outcomes (Zhao J., Yuan Q., Wang H., et al. Antibody responses to SARS-CoV-2 in patients of novel coronavirus disease // Clin. Infect. Dis. - 2020. - 71 (16). - P. 2027-2034).
Установлено, что после перенесенного SARS-CoV, доля специфических CD8+Т-клеток памяти превышала таковую по сравнению с CD4+Т-клетками памяти, а вирусспецифические Т-лимфоциты сохранялись в течение 6-11 лет, что свидетельствует о том, что Т-клетки могут обеспечивать длительный иммунитет (Абакушина У.В. Иммунологические аспекты коронавирусной болезни, вызванной SARS-CoV-2 // Гены and клетки. -2020. - XV(3). - С.14-21). Защитная роль антител при COVID-19 подвергается сомнению. Опубликованные исследования свидетельствуют, что у больных с более тяжелыми проявлениями COVID-19 обнаружены более высокие общие титры антител и титры антител класса IgG против SARS-CoV-2, и это оказалось связано с более тяжелыми исходами заболевания [Румянцев А.Г. Коронавирусная инфекция COVID-19. Научные вызовы и возможные пути лечения и профилактики заболевания. Российский журнал детской гематологии и онкологии. - 2020. - 7(3). - С.47-53]. В то же время в эксперименте показано, что после инфекции SARS у мышей вирус-специфические Т-клетки памяти могут обеспечивать протективный иммунитет в отсутствии SARS-CoV-специфических CD4+T-клеток памяти или В-клеток памяти. Установлено, что несмотря на отсутствие вирус-специфического ответа, опосредованного B-клетками памяти, SARS CoV-специфические T-клетки памяти персистируют у пациентов, выздоровевших от SARS до 6 лет после заражения. После перенесенного SARS-CoV, доля специфических CD8+Т-клеток памяти превышала таковую по сравнению с CD4+Т-клетками памяти, а вирусспецифические Т-лимфоциты сохранялись в течение 6-11 лет, что свидетельствует о том, что Т-клетки могут обеспечивать длительный иммунитет [Vabret N., Britton, G.J., Gruber C., Hegde S., Kim J., Kuksin M., et al. The Sinai Immunology Review Project, Immunology of COVID-19: current state of the science, Immunity. 2020; 52(6): 910-41].It was found that after SARS-CoV infection, the proportion of specific CD8+ memory T cells exceeded that of CD4+ memory T cells, and virus-specific T lymphocytes persisted for 6-11 years, indicating that T cells can provide long-term immunity (Abakushina U.V. Immunological aspects of coronavirus disease caused by SARS-CoV-2 // Genes and cells. - 2020. - XV (3). - P. 14-21). The protective role of antibodies in COVID-19 is questionable. Published studies indicate that patients with more severe manifestations of COVID-19 were found to have higher total antibody titers and IgG antibody titers against SARS-CoV-2, and this was associated with more severe disease outcomes [Rumyantsev A.G. Coronavirus infection COVID-19. Scientific challenges and possible ways of treatment and prevention of the disease. Russian Journal of Pediatric Hematology and Oncology. - 2020. - 7(3). - P.47-53]. At the same time, the experiment showed that after SARS infection in mice, virus-specific memory T cells can provide protective immunity in the absence of SARS-CoV-specific memory CD4+ T cells or memory B cells. It was found that despite the absence of a virus-specific response mediated by memory B cells, SARS CoV-specific memory T cells persist in patients who recovered from SARS up to 6 years after infection. After SARS-CoV infection, the proportion of specific memory CD8+ T cells was higher than that of memory CD4+ T cells, and virus-specific T lymphocytes persisted for 6-11 years, indicating that T cells can provide long-term immunity [Vabret N., Britton, G.J., Gruber C., Hegde S., Kim J., Kuksin M., et al. The Sinai Immunology Review Project, Immunology of COVID-19: current state of the science, Immunity. 2020; 52(6): 910-41].
Проведенными исследованиями по научно-медицинской и патентной литературе найдены различные способы прогнозирования тяжелого течения и исходов COVID-19, однако они не затрагивают главную причину летального исхода COVID-19 - иммунную систему.Conducted studies on scientific, medical and patent literature have found various ways to predict the severe course and outcome of COVID-19, but they do not address the main cause of COVID-19 death - the immune system.
Близкий к заявленному известен способ прогнозирования исхода COVID-19, который заключается в определении концентрации цитокинов в плазме крови [Способ прогнозирования исхода острого заболевания, вызванного новой коронавирусной инфекцией COVID-19 (RU 2 766 347), опубликован 2022]. Способ обеспечивает возможность прогнозирования исхода острого заболевания, вызванного коронавирусной инфекцией COVID-19, по концентрации цитокинов в плазме крови. До начала терапии определяют в плазме крови концентрацию интерлейкина-6 (ИЛ-6) и интерлейкина-18 (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.A method for predicting the outcome of COVID-19, similar to the declared one, is known, which consists of determining the concentration of cytokines in the blood plasma [Method for predicting the outcome of an acute disease caused by a new coronavirus infection COVID-19 (RU 2 766 347), published 2022]. The method makes it possible to predict the outcome of an acute disease caused by a coronavirus infection COVID-19 based on the concentration of cytokines in the blood plasma. Before the start of therapy, the concentration of interleukin-6 (IL-6) and interleukin-18 (IL-18) in the blood plasma is determined. At the first stage, the concentration of IL-18 is assessed, at a value equal to or greater than 81.6 pg/ml, a fatal outcome is predicted. If the value is less than 81.6 pg/ml, the second stage is carried out, in which the concentration of IL-6 in the blood plasma is assessed; if the value is equal to or greater than 23.5 pg/ml, a fatal outcome is predicted; if it is less than 23.5 pg/ml, recovery is predicted.
Недостатком данного метода является достаточно редкий анализ определения ИЛ-18 и применение авторами метода построения деревьев в программе JMP 16.0 для совместного определения двух маркеров ИЛ-6 и ИЛ-18. Эта программа может отсутствовать в больнице. Кроме того, определение уровня цитокинов является длительным и трудоемким процессом, а также экономически затратным.The disadvantage of this method is the rather rare analysis of IL-18 determination and the authors' use of the tree construction method in the JMP 16.0 program for the joint determination of two markers IL-6 and IL-18. This program may not be available in the hospital. In addition, determination of the cytokine level is a long and labor-intensive process, as well as economically expensive.
Известен способ прогнозирования исхода вирусной пневмонии при COVID-19 [Способ прогнозирования исхода вирусной пневмонии при COVID-19 (RU 2 764002), опубликован 2022]. Способ обеспечивает возможность повышения точности прогноза исхода вирусной пневмонии при COVID-19 за счет оценки комплекса диагностически значимых показателей: уровня оксигенации, общего белка и мочевины в крови. Проводят определение значений оксигенации, общего белка и мочевины в крови. При значениях SpO2 менее 77,5 без кислородной поддержки, общего белка менее 55,5 г/л, мочевины в крови более или равно 8,98 мМоль/л прогнозируют неблагоприятный исход вирусной пневмонии при COVID-19.A method for predicting the outcome of viral pneumonia in COVID-19 is known [Method for predicting the outcome of viral pneumonia in COVID-19 (RU 2 764002), published 2022]. The method provides the ability to increase the accuracy of predicting the outcome of viral pneumonia in COVID-19 by assessing a set of diagnostically significant indicators: the level of oxygenation, total protein and urea in the blood. The values of oxygenation, total protein and urea in the blood are determined. If SpO 2 values are less than 77.5 without oxygen support, total protein less than 55.5 g / l, urea in the blood is more than or equal to 8.98 mmol / l, an unfavorable outcome of viral pneumonia in COVID-19 is predicted.
Недостатком данного метода является прогнозирование исхода COVID-19 только на основании общеклинических методов без учета реакции со стороны иммунной системы.The disadvantage of this method is that it predicts the outcome of COVID-19 only based on general clinical methods without taking into account the response of the immune system.
Известен способ оценки неблагоприятного исхода пневмонии при COVID-19, по уровню s-CysC [Способ оценки неблагоприятного исхода пневмонии тяжелого течения, ассоциированной с COVID-19, по уровню s-CysC (RU 2 779581), опубликован 2022]. Способ обеспечивает возможность оценки риска наступления неблагоприятного исхода пневмонии тяжелого течения, ассоциированной с COVID-19, за счет определения уровня s-CysC в крови. Определяют иммунотурбидиметрическим методом концентрации s-CysC в образцах венозной крови, взятых в течение первых 24 часов поступления в отделение реанимации и интенсивной терапии. Если концентрации s-CysC у больных превышают 1,44 мг/л, то прогнозируют неблагоприятный исход пневмонии тяжелого течения, ассоциированной с COVID-19.A method for assessing an unfavorable outcome of pneumonia in COVID-19 is known, based on the s-CysC level [A method for assessing an unfavorable outcome of severe pneumonia associated with COVID-19 based on the s-CysC level (RU 2 779581), published 2022]. The method makes it possible to assess the risk of an unfavorable outcome of severe pneumonia associated with COVID-19 by determining the s-CysC level in the blood. The s-CysC concentration is determined using an immunoturbidimetric method in venous blood samples taken during the first 24 hours of admission to the intensive care unit. If s-CysC concentrations in patients exceed 1.44 mg/l, an unfavorable outcome of severe pneumonia associated with COVID-19 is predicted.
Недостатком метода является то, что был изначально сужен круг пациентов с COVID-19 (отделение интенсивной терапии), что уже предполагает, что в этом отделении находятся пациенты в тяжелом и крайне тяжелом состоянии. Кроме того, цистатин С делают не в каждой лаборатории.The disadvantage of the method is that the circle of patients with COVID-19 was initially narrowed (intensive care unit), which already suggests that this unit contains patients in severe and extremely severe condition. In addition, cystatin C is not done in every laboratory.
Известен способ прогнозирования риска летального исхода у пациентов с тяжелым и среднетяжёлым течением COVID-19 при проведении упреждающей противовоспалительной терапии [Способ прогнозирования риска летального исхода у пациентов с тяжелым и среднетяжёлым течением COVID-19 при проведении упреждающей противовоспалительной терапии (RU 2 770 357), опубликован 2022]. Способ позволяет повысить точность прогнозирования риска летального исхода у пациентов с тяжелым и среднетяжёлым течением COVID-19 при проведении упреждающей противовоспалительной терапии. У пациента определяют наличие кислородной поддержки, концентрацию D-димеров в крови, концентрацию С-реактивного белка в крови и срок терапии. После чего вычисляют значение прогноза риска летального исхода у пациентов с тяжелым и среднетяжёлым течением COVID-19 при проведении упреждающей противовоспалительной терапии по оригинальной формуле, при P≤19,3% вероятность смерти пациента определяют, как низкую, при P≥19,4% вероятность смерти пациента определяют, как высокую.A method for predicting the risk of death in patients with severe and moderate COVID-19 during preemptive anti-inflammatory therapy is known [Method for predicting the risk of death in patients with severe and moderate COVID-19 during preemptive anti-inflammatory therapy (RU 2 770 357), published 2022]. The method allows to increase the accuracy of predicting the risk of death in patients with severe and moderate COVID-19 during preemptive anti-inflammatory therapy. The patient is determined to have oxygen support, D-dimer concentration in the blood, C-reactive protein concentration in the blood and the duration of therapy. After that, the predicted risk of death in patients with severe and moderate COVID-19 during preemptive anti-inflammatory therapy is calculated according to the original formula, at P≤19.3% the probability of patient death is defined as low, at P≥19.4% the probability of patient death is defined as high.
Недостатком метода является очень сложный математический расчет, в котором необходимо в формулу поставить много определяемых функций и показателей пациентов, что усложняет принятие решений по лечению больных COVID-19.The disadvantage of the method is a very complex mathematical calculation, in which it is necessary to put many defined functions and patient indicators into the formula, which complicates decision-making on the treatment of COVID-19 patients.
Задачей данного исследования является способ прогнозирования исхода COVID-19 на основании изучения показателей иммунной системы. Технический результат достигается путем создания математической модели, включающий три достоверных лабораторных показателя: реакция бластной трансформации лимфоцитов (РБТЛ), количество натуральных киллеров (CD 16+), относительное количество лимфоцитов (лф %).The objective of this study is to develop a method for predicting the outcome of COVID-19 based on the study of immune system parameters. The technical result is achieved by creating a mathematical model that includes three reliable laboratory parameters: lymphocyte blast transformation reaction (LBTR), the number of natural killers (CD 16+), and the relative number of lymphocytes (LF%).
Установлено, что эти показатели являются высоко значимыми критериями для прогнозирования риска летального исхода у пациентов с тяжелым и среднетяжёлым течением COVID-19. Способ является простым, быстровыполнимым, недорогим методом диагностики. Построенная математическая модель может осуществлять прогноз риска летального исхода у пациентов COVID-19, что позволит, с высокой степенью достоверности констатировать исход заболевания.It has been established that these indicators are highly significant criteria for predicting the risk of death in patients with severe and moderate COVID-19. The method is a simple, fast, inexpensive diagnostic method. The constructed mathematical model can predict the risk of death in COVID-19 patients, which will allow us to state the outcome of the disease with a high degree of reliability.
Способ реализуется следующим образом. Забор крови в объёме 5 мл осуществляют у пациентов в вакуумные пробирки с активатором свертывания ЭДТА («Vacuette»). В крови больного методом проточной цитофлюориметрии определяют уровни РБТЛ, CD 16+, с помощью гематологического анализатора Sysmex XP 300 подсчитываются процент лимфоцитов (лф %). Для прогноза исхода у больных COVID-19 выздоровевших и с летальным исходом, полученные значения показателей РБТЛ, CD 16+, лф (%) подставляют в математическую модель, которая имеет вид:The method is implemented as follows. Blood sampling in a volume of 5 ml is carried out from patients in vacuum tubes with EDTA coagulation activator ("Vacuette"). The levels of RBTL, CD 16+ are determined in the patient's blood using flow cytometry, and the percentage of lymphocytes (lf %) is calculated using the Sysmex XP 300 hematology analyzer. To predict the outcome of COVID-19 patients who have recovered and died, the obtained values of RBTL, CD 16+, lf (%) are substituted into a mathematical model that looks like:
где у - код группы (исход заболевания: 0 - выздоровление, 1 - смерть), х1 - РБТЛ, х2 - CD16, х3 - лф (%).where y is the group code (disease outcome: 0 - recovery, 1 - death), x 1 - RBTL, x 2 - CD16, x 3 - LF (%).
Для разработки заявленного способа было обследовано 52 пациента с COVID-19 на базе ГБУЗ «Пензенский областной клинический центр специализированных видов медицинской помощи». В дальнейшем были сформированы 2 группы больных: 38 больных COVID-19 с выздоровлением и 14 больных COVID-19 с летальным исходом.To develop the claimed method, 52 patients with COVID-19 were examined at the Penza Regional Clinical Center for Specialized Types of Medical Care. Subsequently, 2 groups of patients were formed: 38 patients with COVID-19 who recovered and 14 patients with COVID-19 who died.
В двух группах в гепаринизированной крови определяли показатели РБТЛ, CD16+, лф(%). Функциональное состояние Т- лимфоцитов по реакции бластной трансформации (РБТЛ) определяли методом проточной цитофлюориметрии. В качестве индуктора трансформации использовали фитогемагглютинин-М (ФГА, Sigma). Субпопуляцию CD 16+ определяли методом проточной цитофлюориметрии на приборе BD Facs Calibur (США), использовали моноклональные антитела CD3+CD16+CD45+. Определение лф (%) проводили на гематологическом анализаторе Sysmex XP 300, дополнительных реактивов не требуется.In two groups, the RBTL, CD16+, and lf(%) indices were determined in heparinized blood. The functional state of T-lymphocytes by the blast transformation reaction (RBTL) was determined by flow cytofluorometry. Phytohemagglutinin-M (PHA, Sigma) was used as a transformation inducer. The CD 16+ subpopulation was determined by flow cytofluorometry on a BD Facs Calibur device (USA), and monoclonal antibodies CD3+CD16+CD45+ were used. LF (%) was determined on a Sysmex XP 300 hematology analyzer; no additional reagents are required.
Статистический анализ полученных результатов исследования проводился с помощью пакета прикладных программ «STATISTICA 6.0» (StatSoft Inc., США).Statistical analysis of the obtained research results was carried out using the software package “STATISTICA 6.0” (StatSoft Inc., USA).
Математическая модель, которая позволяет прогнозировать развитие летального исхода у больных COVID-19 была построена с помощью статистической обработки данных, в результате многофакторного анализа. Для решения поставленной задачи первым этапом многофакторного анализа стала оценка корреляционной связи независимых факторов-предикторов с развитием летального исхода у больных COVID-19.A mathematical model that allows predicting the development of a fatal outcome in patients with COVID-19 was built using statistical data processing as a result of multivariate analysis. To solve the problem, the first stage of the multivariate analysis was to assess the correlation between independent predictor factors and the development of a fatal outcome in patients with COVID-19.
Для прогнозирования исхода COVID-19 (выздоровление или смерть) был проведен многофакторный анализ по наиболее значимым факторам. Для решения поставленной задачи первым этапом многофакторного анализа стала оценка корреляционной связи независимых факторов-предикторов с исходом заболевания.To predict the outcome of COVID-19 (recovery or death), a multivariate analysis was conducted on the most significant factors. To solve the problem, the first stage of the multivariate analysis was to assess the correlation between independent predictor factors and the outcome of the disease.
Многофакторный анализ параметров был проведен между больными с выздоровлением (n=38) и умершими пациентами (n=14).Multivariate analysis of parameters was performed between patients with recovery (n=38) and patients who died (n=14).
Для построения модели характера течения заболевания параметр, обозначающий принадлежность пациента к той или иной группе, условно был закодирован: умершие получили код исхода «1», выздоровевшие - «0».To construct a model of the nature of the disease course, the parameter indicating the patient's belonging to one group or another was conditionally coded: those who died received the outcome code "1", those who recovered - "0".
На первом этапе были проанализированы все изученные иммунологические показатели (табл. 1).At the first stage, all studied immunological indicators were analyzed (Table 1).
Таблица 1 - Результаты корреляционного анализаTable 1 - Results of correlation analysis
ПД попарно удалены
Перечисленные корреляции значимы на уровне p <0,5000Spearman's rank correlations
PDs are removed in pairs
The listed correlations are significant at the p < 0.5000 level.
В дальнейшем были вычленены показатели с высокой достоверностью, с которыми были проведены дальнейшие вычисления. В таблице 2 приведены значимые результаты корреляционного анализа, позволяющего оценить взаимосвязь анализируемых параметров с кодом группы, а также между собой.Subsequently, indicators with high reliability were identified, with which further calculations were carried out. Table 2 shows the significant results of the correlation analysis, allowing us to evaluate the relationship of the analyzed parameters with the group code, as well as with each other.
Таблица 2 - Результаты корреляционного анализа Table 2 - Results of correlation analysis
ПД попарно удалены
Отмеченные корреляции значимы на уровне p <0,05000Spearman Rank Correlations (Raw Data)
PDs are removed in pairs
The correlations reported are significant at p < 0.05000.
Корреляционный анализ показал наличие достоверных связей между исходом заболевания и факторами: CD16 - заметная прямая (R = 0,5502; p = 0,0000), РБТЛ % - заметная обратная (R = -0,6305; p = 0,0000); лф(%) - умеренная обратная (R = -0,3462; p = 0,0119). Также существуют корреляционные связи между факторами (достоверные связи приведены в таблице 1).Correlation analysis showed the presence of reliable relationships between the outcome of the disease and the factors: CD16 - significant direct (R = 0.5502; p = 0.0000), RBTL% - significant inverse (R = -0.6305; p = 0.0000); LF(%) - moderate inverse (R = -0.3462; p = 0.0119). There are also correlations between the factors (reliable relationships are given in Table 1).
Следующим этапом стало построение непосредственно модели для дифференциации больных по характеру течения заболевания методом пошагового регрессионного анализа. Коэффициенты модели (В) для факторов, включенных в модель, и их значимость даны в таблице 3.The next stage was the construction of a model for differentiating patients by the nature of the disease using the stepwise regression analysis method. The model coefficients (B) for the factors included in the model and their significance are given in Table 3.
В таблице 2 также приводятся оценки качества модели:Table 2 also provides estimates of the quality of the model:
- коэффициент детерминации (R2=0,4180), определяющий ее информационную значимость;- the coefficient of determination (R2=0.4180), which determines its informational significance;
- значение F-критерия (F(3,48) = 11,490) и уровень значимости модели (p<0,000009), определяющие статистическую значимость модели.- the value of the F-criterion (F(3.48) = 11.490) and the significance level of the model (p<0.000009), determining the statistical significance of the model.
Таблица 3 - Результаты регрессионного анализаTable 3 - Results of regression analysis
l=0,10000 R= 0,64650583 R2= 0,4180 Скоррект. R2 0,38159290 F(3,48)=11,490 p<0,00001Results of the Ridge Regression for the dependent variable: Outcome
l=0.10000 R= 0.64650583 R2= 0.4180 Adjusted R2 0.38159290 F(3.48)=11.490 p<0.00001
Степень влияния независимых факторов на исход заболевания (таблица 4) рассчитывался, исходя из величины стандартизированных коэффициентов регрессии ВЕТА (по результатам регрессионного анализа) с помощью формулы:The degree of influence of independent factors on the outcome of the disease (Table 4) was calculated based on the value of the standardized BETA regression coefficients (according to the results of the regression analysis) using the formula:
(1) (1)
Таблица 4 - Степень влияния факторов на критерий рискаTable 4 - Degree of influence of factors on the risk criterion
Таким образом, наибольшее влияние на прогноз исхода заболевания оказывает фактор РБТЛ (21,89%), меньше - CD16 (13,26%) и лф(%), 6,65%).Thus, the greatest influence on the prognosis of the disease outcome is exerted by the RBTL factor (21.89%), less by CD16 (13.26%) and LF (%), 6.65%).
Модель для диагностики характера течения заболевания имеет вид:The model for diagnosing the nature of the disease course is as follows:
(2) (2)
где у - параметр исхода COVID-19, х1 - РБТЛ, х2 - CD16, х3 - лф (%).where y is the COVID-19 outcome parameter, x 1 is RBTL, x 2 is CD16, x 3 is LF (%).
В таблице 5 приведены данные дисперсионного анализа полученной регрессионной модели и оценки ее информативности. Вклад факторов, включенных в модель (Регресс. = 4,28), составляет 41,80 % от общей суммы квадратичных отклонений параметра у, а часть вклада (58,20%) вносят неучтенные (случайные) факторы (Остатки = 5,95), что свидетельствует о степени информационной способности модели. По величине F-критерия, F = 11,49 с уровнем значимости p=0,000009 модель можно считать значимой с высокой степенью достоверности.Table 5 shows the data of the dispersion analysis of the obtained regression model and the assessment of its informativeness. The contribution of the factors included in the model (Regress. = 4.28) is 41.80% of the total sum of square deviations of the parameter y, and part of the contribution (58.20%) is made by unaccounted (random) factors (Residuals = 5.95), which indicates the degree of information capacity of the model. According to the value of the F-criterion, F = 11.49 with a significance level of p = 0.000009, the model can be considered significant with a high degree of reliability.
Таблица 5 - Результаты дисперсионного анализаTable 5 - Results of the analysis of variance
Модель дифференциации пациентов по характеру течения заболевания имеет информационную значимость (коэффициент детерминации R2=0,4180) и статистическую ценность (F(3,48) = 11,49 p=0,000009).The model for differentiating patients by the nature of the disease course has informational significance (determination coefficient R2=0.4180) and statistical value (F(3.48) = 11.49 p=0.000009).
В данной модели p-значение равно 0,000009, что существенно меньше обычного уровня значимости 0,05. Это указывает на то, что регрессионная модель в целом статистически значима. Полученная модель дифференциации пациентов по прогнозируемому исходу позволяет путем подстановки в указанную формулу значений показателей факторов получить критерий принадлежности к группе вероятного исхода.In this model, the p-value is 0.000009, which is significantly less than the usual significance level of 0.05. This indicates that the regression model as a whole is statistically significant. The resulting model for differentiating patients by predicted outcome allows us to obtain a criterion for belonging to a probable outcome group by substituting the values of the factor indicators into the specified formula.
При значении у, равном 0-0,5, прогнозируют выздоровление, при значении y выше 0,5 прогнозируют летальный исход.If the value of y is 0-0.5, recovery is predicted; if the value of y is higher than 0.5, a fatal outcome is predicted.
Для подтверждения этой гипотезы мы провели обследование 70 пациентов с различными исходами COVID-19 в ГБУЗ «Пензенский областной клинический центр специализированных видов медицинской помощи» (Россия). Правильный диагноз был установлен в 95 % случаев.To confirm this hypothesis, we examined 70 patients with various COVID-19 outcomes at the Penza Regional Clinical Center for Specialized Types of Medical Care (Russia). The correct diagnosis was established in 95% of cases.
Лечение COVID-19 было проведено в соответствии с Временными методическими рекомендациями «Профилактика, диагностика и лечение новой коронавирусной инфекции (COVID-19), Version 17 от 14.12.22.Treatment of COVID-19 was carried out in accordance with the Temporary Guidelines “Prevention, Diagnosis, and Treatment of New Coronavirus Infection (COVID-19), Version 17 dated 12/14/22.
Реализация предложенного способа доказывается следующими примерами.The implementation of the proposed method is proved by the following examples.
Пример 1 (летальный исход)Example 1 (fatal outcome)
Пациентка Н., 54 года. Поступила в боксированное отделение ГБУЗ «Пензенский областной клинический центр специализированных видов медицинской помощи» с жалобами на одышку, слабость, сухой кашель, спутанность сознания. Болеет около 10 дней, за медицинской помощью не обращалась, занималась самолечением. Состояние средней тяжести. Обследование показало: Рост 158 см, вес 65 кг, ИМТ 26,04 кг/м 2; кожные покровы бледные, чистые. Аускультация легких: дыхание ослабленное, проводится во все отделы, единичные сухие хрипы в нижних отделах легких, ЧДД 28 в минуту, сатурация 85% на атмосферном воздухе, на инсуффляции увлажненного кислорода на скорости 20% - сатурация 97%. Тоны сердца: приглушенные, ритм ослаблен, слышен шум, АД 100/70 мм рт. ст., ЧСС 99 уд/мин. Живот при пальпации мягкий, безболезненный во всех отделах, печень выступает за края реберной дуги на 1 см. Мочеиспускание затруднено, имеется дизурия. Очаговой неврологической симптоматики нет, органы чувств без особенностей. Сопутствующий диагноз: ИБС, гипертоническая болезнь 3 ст, риск 3 (Невиболол-Тева, 5 мг), бронхиальная астма (беродуал).Patient H., 54 years old. Admitted to the box department of the State Budgetary Healthcare Institution "Penza Regional Clinical Center for Specialized Types of Medical Care" with complaints of shortness of breath, weakness, dry cough, confusion. She has been ill for about 10 days, did not seek medical help, self-medicated. Her condition is moderate. Examination showed: Height 158 cm, weight 65 kg, BMI 26.04 kg / m 2 ; skin is pale, clean. Auscultation of the lungs: weakened breathing, carried out in all sections, isolated dry wheezing in the lower parts of the lungs, respiratory rate 28 per minute, saturation 85% in atmospheric air, on insufflation of humidified oxygen at a rate of 20% - saturation 97%. Heart sounds: muffled, weakened rhythm, audible noise, blood pressure 100/70 mm Hg. Art., heart rate 99 beats/min. The abdomen is soft on palpation, painless in all sections, the liver protrudes beyond the edges of the costal arch by 1 cm. Urination is difficult, there is dysuria. There are no focal neurological symptoms, the sense organs are normal. Concomitant diagnosis: coronary heart disease, hypertension stage 3, risk 3 (Nevibolol-Teva, 5 mg), bronchial asthma (berodual).
Компьютерная томография органов грудной клетки (КТ) - двусторонние интерстициальные изменения, объем поражения КТ-3 (75%). Общий анализ крови - лейкопения 2,1*109 л (норма 4-9*109 л), тромбоцитопения 82*109 л (норма 180-320*109 л), сдвиг лейкоцитарной формулы вправо. Мазок из зева и носа методом ПЦР на SARS-CoV-2 - положительный. Продленная ИВЛ. Терапия: Режим ОРИТ. Продленная ИВЛ. Противовирусная терапия (ремдесивир 200 мг в/в капельно в первые сутки, по 100 мг в/в капельно в последующие дни лечения); патогенетическая терапия (тоцилизумаб 400 мг в/в капельно); антибактериальная терапия (цефтриаксон по 1 г в/м 2 раза в сутки, моксифлоксацин по 400 мг в/в капельно 1 раз в сутки); антикоагулянтная терапия (гепарин по 5000 ЕД п/к 4 раза в сутки); посиндромная терапия. Через 7 дней интенсивной терапии наступило ухудшение состояния с дыхательной недостаточностью, пациентка скончалась.Chest computed tomography (CT) scan: bilateral interstitial changes, CT lesion volume 3 (75%). Complete blood count: leukopenia 2.1*10 9 l (normal 4-9*10 9 l), thrombocytopenia 82*10 9 l (normal 180-320*10 9 l), shift in the leukocyte formula to the right. A throat and nose swab by PCR for SARS-CoV-2 is positive. Extended mechanical ventilation. Therapy: ICU mode. Extended mechanical ventilation. Antiviral therapy (remdesivir 200 mg intravenously by drip on the first day, 100 mg intravenously by drip on subsequent days of treatment); pathogenetic therapy (tocilizumab 400 mg intravenously by drip). antibacterial therapy (ceftriaxone 1 g intramuscularly 2 times a day, moxifloxacin 400 mg intravenously by drip 1 time per day); anticoagulant therapy (heparin 5000 U subcutaneously 4 times a day); syndrome therapy. After 7 days of intensive care, the patient's condition worsened with respiratory failure, and she died.
Патолого-анатомический диагноз. Основной диагноз: Коронавирусная инфекция, лабораторно подтвержденная методом ПЦР, крайне тяжелое течение. Осложнение: Двусторонняя полисегментарная интерстициальная пневмония (КТ-4), ОРДС. ДН 3 степени. Отек головного мозга. Полиорганная недостаточность. ТЭЛА (тромбоэмболия легочной артерии).Pathological diagnosis. Primary diagnosis: Coronavirus infection, laboratory confirmed by PCR, extremely severe course. Complication: Bilateral polysegmental interstitial pneumonia (CT-4), ARDS. DN grade 3. Cerebral edema. Multiple organ failure. PE (pulmonary embolism).
Проведено обследование пациентки Н. по предложенному способу, в результате которого были получены следующие показатели: РБТЛ- 12%; CD16+ составил 38%, лф - 23%.The patient N. was examined using the proposed method, which resulted in the following indicators: RBTL - 12%; CD16+ was 38%, LF - 23%.
=0,6528 =0.6528
Так как полученное значение больше значения 0,5, то прогнозируется летальный исход, что в итоге и произошло.Since the obtained value is greater than 0.5, a fatal outcome is predicted, which is what ultimately happened.
Пример 2 (выздоровление).Example 2 (recovery).
Пациент А., 59 лет. Жалобы при поступлении: одышка, выраженная слабость, сухой кашель. Болеет около 2-х недель, принимал препараты при повышении температуры выше 38°С. Состояние тяжелое. Рост 178 см, вес 85 кг, ИМТ 26,89 кг/м 2. Кожные покровы бледные. Аускультация легких: дыхание ослабленное, проводится не во все отделы, единичные сухие хрипы в нижних отделах легких, ЧДД 29 в мин., сатурация 85% на атмосферном воздухе, на инсуффляции увлажненного кислорода на скорости 20% - сатурация 87%. Тоны сердца: приглушенные, перебои в ритме, шумов нет, АД 140/90 мм рт. ст., ЧСС 102 уд/мин. Живот при пальпации мягкий, безболезненный во всех отделах, печень не увеличена. Мочеиспускание затруднено, безболезненное, имеется дизурия. Очаговой неврологической симптоматики нет. Сопутствующий диагноз: гипертоническая болезнь 2 степени, риск 2 (Невиболол-Тева, 5 мг).Patient A., 59 years old. Complaints upon admission: shortness of breath, severe weakness, dry cough. Has been ill for about 2 weeks, took medications when his temperature rose above 38°C. His condition is serious. Height 178 cm, weight 85 kg, BMI 26.89 kg/ m2 . The skin is pale. Auscultation of the lungs: weakened breathing, not heard in all parts, isolated dry wheezing in the lower parts of the lungs, respiratory rate 29 per min., saturation 85% in atmospheric air, saturation 87% on insufflation of humidified oxygen at a rate of 20%. Heart sounds: muffled, irregular rhythm, no murmurs, blood pressure 140/90 mmHg, heart rate 102 beats/min. The abdomen is soft on palpation, painless in all areas, the liver is not enlarged. Urination is difficult, painless, there is dysuria. There are no focal neurological symptoms. Concomitant diagnosis: hypertension stage 2, risk 2 (Nevibolol-Teva, 5 mg).
Компьютерная томография органов грудной клетки (КТ) - двусторонние интерстициальные изменения, объем поражения КТ-3 (60%). Общий анализ крови - незначительная лейкопения 3,9*109 л (норма 4-9*109 л), сдвиг лейкоцитарной формулы вправо. Мазок из зева и носа методом ПЦР на SARS-CoV-2 - положительный.Chest computed tomography (CT) - bilateral interstitial changes, CT lesion volume-3 (60%). Complete blood count - slight leukopenia 3.9*10 9 l (normal 4-9*10 9 l), shift in the leukocyte formula to the right. Throat and nose swab by PCR for SARS-CoV-2 - positive.
Лечение. Режим ОРИТ. Продленная ИВЛ. Противовирусная терапия (ремдесивир 200 мг в/в капельно в первые сутки, по 100 мг в/в капельно в последующие дни лечения). Патогенетическая терапия (тоцилизумаб 400 мг в/в капельно). Антибактериальная терапия(цефепим по 1 г в/м 2 раза в сутки, ванкомицин по 1 г 2 раза в сутки в/в капельно 1 раз в сутки). Антикоагулянтная терапия (гепарин по 5000 ЕД п/к 4 раза в сутки).Treatment. Intensive care unit regimen. Extended mechanical ventilation. Antiviral therapy (remdesivir 200 mg intravenously by drip on the first day, 100 mg intravenously by drip on subsequent days of treatment). Pathogenetic therapy (tocilizumab 400 mg intravenously by drip). Antibacterial therapy (cefepime 1 g intramuscularly 2 times a day, vancomycin 1 g 2 times a day intravenously by drip once a day). Anticoagulant therapy (heparin 5000 U subcutaneously 4 times a day).
Основной диагноз: Коронавирусная инфекция, лабораторно подтвержденная методом ПЦР, тяжелое течение. Осложнение: Двусторонняя полисегментарная интерстициальная пневмония (КТ-3), ДН 2 степени. Сопутствующий диагноз: гипертоническая болезнь 2 степени (Невиболол-Тева 5 мг).Main diagnosis: Coronavirus infection, laboratory confirmed by PCR, severe course. Complication: Bilateral polysegmental interstitial pneumonia (CT-3), grade 2 DN. Concomitant diagnosis: grade 2 hypertension (Nevibolol-Teva 5 mg).
Проведено обследование пациента А. по предложенному способу, в результате которого были получены следующие показатели: РБТЛ- 42%; CD16+ составил 17%, лф - 54%.Patient A. was examined using the proposed method, which resulted in the following indicators: RBTL - 42%; CD16+ was 17%, LF - 54%.
=0,2397 =0.2397
Так как полученное значение меньше 0,5, то прогнозируется выздоровление, что в итоге и произошло.Since the obtained value is less than 0.5, recovery is predicted, which is what eventually happened.
Пациент №3 (летальный исход)Patient #3 (fatal outcome)
Пациент Р., 64 года. Поступил в боксированное отделение ГБУЗ «Пензенский областной клинический центр специализированных видов медицинской помощи» с жалобами на повышение температуры тела, выраженную одышку, слабость, сухой кашель. Болеет около 1 недели, за медицинской помощью не обращался. Состояние средней тяжести. Обследование показало: Рост 174 см, вес 85 кг, ИМТ 28,1 кг/м 2; кожные покровы бледно-серые, чистые. Аускультация легких: дыхание ослабленное, проводится не во все отделы, множественные сухие хрипы в нижних отделах легких, ЧДД 29 в минуту, сатурация 81% на атмосферном воздухе, на инсуффляции увлажненного кислорода на скорости 20% - сатурация 85%. Тоны сердца: приглушенные, аритмия, шумов нет, АД 110/75 мм рт. ст., ЧСС 89 уд/мин. Живот при пальпации мягкий, безболезненный во всех отделах, печень увеличена на 1,5 см. Мочеиспускание не затруднено, безболезненное, дизурии нет. Слабая неврологическая симптоматика в виде беспокойства, нарушении сна, органы чувств без особенностей. Сопутствующий диагноз: ИБС.Patient R., 64 years old. Admitted to the isolation ward of the Penza Regional Clinical Center for Specialized Types of Medical Care with complaints of fever, severe shortness of breath, weakness, and dry cough. He has been ill for about a week and has not sought medical help. His condition is moderate. Examination showed: Height 174 cm, weight 85 kg, BMI 28.1 kg/m2; skin is pale gray and clean. Auscultation of the lungs: weakened breathing, not heard in all areas, multiple dry rales in the lower parts of the lungs, respiratory rate 29 per minute, saturation 81% in atmospheric air, saturation 85% on insufflation of humidified oxygen at a rate of 20%. Heart sounds: muffled, arrhythmia, no murmurs, blood pressure 110/75 mm Hg, heart rate 89 beats/min. The abdomen is soft on palpation, painless in all areas, the liver is enlarged by 1.5 cm. Urination is not difficult, painless, no dysuria. Weak neurological symptoms in the form of anxiety, sleep disturbance, sensory organs are normal. Concomitant diagnosis: coronary heart disease.
Компьютерная томография органов грудной клетки (КТ) - двусторонние интерстициальные изменения, объем поражения КТ-3 (62%). Общий анализ крови - лейкопения 3,1*109 л (норма 4-9*109 л), тромбоцитопения 110*109 л (норма 180-320*109 л), сдвиг лейкоцитарной формулы вправо. Мазок из зева и носа методом ПЦР на SARS-CoV-2 - положительный. Терапия: Режим ОРИТ. Продленная ИВЛ. Противовирусная терапия (ремдесивир 200 мг в/в капельно в первые сутки, по 100 мг в/в капельно в последующие дни лечения); патогенетическая терапия (тоцилизумаб 400 мг в/в капельно); антибактериальная терапия (цефтриаксон по 1 г в/м 2 раза в сутки, моксифлоксацин по 400 мг в/в капельно 1 раз в сутки); антикоагулянтная терапия (гепарин по 5000 ЕД п/к 4 раза в сутки); посиндромная терапия.Chest computed tomography (CT) scan: bilateral interstitial changes, CT lesion volume 3 (62%). Complete blood count: leukopenia 3.1*10 9 l (normal 4-9*10 9 l), thrombocytopenia 110*10 9 l (normal 180-320*10 9 l), right shift in leukocyte count. Throat and nose swab by PCR for SARS-CoV-2 is positive. Therapy: Intensive care unit. Extended mechanical ventilation. Antiviral therapy (remdesivir 200 mg intravenously by drip on the first day, 100 mg intravenously by drip on subsequent days of treatment); pathogenetic therapy (tocilizumab 400 mg intravenously by drip). antibacterial therapy (ceftriaxone 1 g intramuscularly 2 times a day, moxifloxacin 400 mg intravenously by drip 1 time per day); anticoagulant therapy (heparin 5000 IU subcutaneously 4 times a day); syndrome therapy.
Патолого-анатомический диагноз. Основной диагноз: Коронавирусная инфекция, лабораторно подтвержденная методом ПЦР, крайне тяжелое течение. Осложнение: Двусторонняя полисегментарная интерстициальная пневмония (КТ-4), ОРДС. ДН 3 степени. Отек головного мозга. Полиорганная недостаточность.Pathological diagnosis. Primary diagnosis: Coronavirus infection, laboratory confirmed by PCR, extremely severe course. Complication: Bilateral polysegmental interstitial pneumonia (CT-4), ARDS. DN grade 3. Cerebral edema. Multiple organ failure.
Проведено обследование пациента Р. по предложенному способу, в результате которого были получены следующие показатели: РБТЛ- 4%; CD16+ составил 32%, лф - 21%.Patient R. was examined using the proposed method, which resulted in the following indicators: RBTL - 4%; CD16+ was 32%, LF - 21%.
=0,6429 =0.6429
Так как полученное значение оказалось больше значения 0,5, то прогнозируется летальный исход, что в итоге и произошло.Since the obtained value turned out to be greater than 0.5, a fatal outcome was predicted, which is what ultimately happened.
Таким образом, предложенный способ объективен, достоверен и может быть использован для прогноза риска развития летального исхода COVID-19.Thus, the proposed method is objective, reliable and can be used to predict the risk of developing a fatal outcome from COVID-19.
Claims (3)
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2830374C1 true RU2830374C1 (en) | 2024-11-18 |
Family
ID=
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2846039C1 (en) * | 2024-11-01 | 2025-08-29 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский государственный университет" (СПбГУ)" | Method for the lethal outcome prediction in a patient diagnosed with "covid-19" |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| 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 |
| RU2766347C1 (en) * | 2021-07-28 | 2022-03-15 | Федеральное бюджетное учреждение науки "Санкт-Петербургский научно-исследовательский институт эпидемиологии и микробиологии им. Пастера Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека" (ФБУН НИИ эпидемиологии и микробиологии имени Пастера) | Method for prediction of outcome of acute disease caused by new coronavirus infection covid-19 |
| WO2022180415A1 (en) * | 2021-02-26 | 2022-09-01 | Ramgen Zártkörűen Működő Részvénytársaság | Methods for prediction of severity and risk of mortality of covid-19 disease and pre-screening of acute sars-cov-2 infections |
| JP2022172923A (en) * | 2021-05-07 | 2022-11-17 | 公立大学法人横浜市立大学 | Method for predicting risk of death of covid-19 patient |
| RU2795095C1 (en) * | 2022-06-10 | 2023-04-28 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Астраханский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации ( ФГБОУ ВО Астраханский ГМУ Минздрава России) | Method for predicting outcomes of pneumonia in covid-19 |
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| 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 |
| WO2022180415A1 (en) * | 2021-02-26 | 2022-09-01 | Ramgen Zártkörűen Működő Részvénytársaság | Methods for prediction of severity and risk of mortality of covid-19 disease and pre-screening of acute sars-cov-2 infections |
| JP2022172923A (en) * | 2021-05-07 | 2022-11-17 | 公立大学法人横浜市立大学 | Method for predicting risk of death of covid-19 patient |
| RU2766347C1 (en) * | 2021-07-28 | 2022-03-15 | Федеральное бюджетное учреждение науки "Санкт-Петербургский научно-исследовательский институт эпидемиологии и микробиологии им. Пастера Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека" (ФБУН НИИ эпидемиологии и микробиологии имени Пастера) | Method for prediction of outcome of acute disease caused by new coronavirus infection covid-19 |
| RU2795095C1 (en) * | 2022-06-10 | 2023-04-28 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Астраханский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации ( ФГБОУ ВО Астраханский ГМУ Минздрава России) | Method for predicting outcomes of pneumonia in covid-19 |
| RU2795093C1 (en) * | 2022-06-10 | 2023-04-28 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Астраханский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО Астраханский ГМУ Минздрава России) | Method for predicting the severity of pneumonia in covid-19 |
| RU2807384C1 (en) * | 2023-07-28 | 2023-11-14 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method for predicting outcome of infectious process after a new coronavirus infection for 12 months |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| АРСЕНТЬЕВА Н.А. и др. Цитокины в плазме крови больных COVID-19 в острой фазе заболевания и фазе полного выздоровления. Медицинская иммунология. 2021, 23 (2), стр.311-326. БОБКОВА С.С. и др. Критический анализ концепции "цитокиновой бури" у пациентов с новой коронавирусной инфекцией COVID-19. Обзор литературы. Вестник интенсивной терапии им. А.И. Салтанова. 2021, 1, стр.57-68. S Cantenys-Molina et al. Lymphocyte subsets early predict mortality in a large series of hospitalized COVID-19 patients in Spain. Clin Exp Immunol. 2021 Mar; 203 (3): 424-432. Sam Alahyari et al. Immunological evaluation of patients with 2019 novel coronavirus pneumonia: CD4+ and CD16+ cells may predict severity and prognosis. PLOS ONE. August 5, 2022. * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2846039C1 (en) * | 2024-11-01 | 2025-08-29 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский государственный университет" (СПбГУ)" | Method for the lethal outcome prediction in a patient diagnosed with "covid-19" |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Rello et al. | Update in COVID-19 in the intensive care unit from the 2020 HELLENIC Athens International symposium | |
| Wise et al. | International consensus statement on allergy and rhinology: allergic rhinitis | |
| Li et al. | COVID-19 illness and autoimmune diseases: recent insights | |
| Tagami et al. | Japanese multicenter research of COVID-19 by assembling real-world data: a study protocol | |
| Bulbul et al. | COVID-19 management in newborn babies in the light of recent data: breastfeeding, rooming-in and clinical symptoms | |
| Gavriilaki et al. | COVID-19 sequelae: can long-term effects be predicted? | |
| Islam et al. | The Association of Cytokines IL-2, IL-6, TNF-α, IFN-γ, and IL-10 with the Disease Severity of COVID-19: a study from Bangladesh | |
| RU2830374C1 (en) | Method for predicting outcomes of covid-19 | |
| Venegas-Rodríguez et al. | CIGB-258 immunomodulatory peptide: a novel promising treatment for critical and severe COVID-19 patients | |
| JP6355154B2 (en) | Diagnosis assistance method | |
| RU2182333C2 (en) | Method for evaluating infection-dependent bronchial asthma severity degree | |
| Kurashima et al. | Igg antibody seroconversion and the clinical progression of covid-19 pneumonia: A retrospective, cohort study | |
| Madfoon et al. | Comparison of some immunological parameters of COVID-19 patients with and without diabetes according to age groups and gender | |
| RU2825066C1 (en) | Method for predicting severity of covid-19 | |
| RU2389025C1 (en) | Method of forecasting of recurrent course of laryngotracheitis in children | |
| RU2778779C1 (en) | Method for diagnosing macrophage activation syndrome in a new coronavirus infection caused by the sars virus - cov-2 | |
| RU2780748C1 (en) | METHOD FOR PREDICTING THE LETHAL OUTCOME IN PATIENTS WITH SEVERE CoVID-19 | |
| Lee et al. | Lessons Learned From Clinical Trials of Immunotherapeutics for COVID‐19 | |
| RU2787517C1 (en) | Method for prediction of high risk of severe covid-19 | |
| Yaghubi et al. | Rapid successful management of diffuse alveolar hemorrhage as the primary presentation of chlorine gas inhalation: A rare case report | |
| RU2439570C2 (en) | Method of estimating antiasthmatic therapy efficiency | |
| Prasad et al. | Interleukin‐6 Evaluation as a Biomarker for Disease Severity and Mortality in Covid 19 Patients | |
| El-Sagheer et al. | Prognostic value of IL18 serum levels in COVID-19 Patients at Beni-Suef University Hospital | |
| Rogers et al. | A 58-Year-Old Man With Acute Encephalopathy, Fever, and Multi-Organ Dysfunction | |
| Fernández-Barat et al. | Outcomes and Predictors of Mortality in Patients with Severe COVID-19 and COPD admitted to ICU: A multicenter study |