RU2761138C1 - Method for assessing the risk of developing a severe course of coronavirus infection in women - Google Patents
Method for assessing the risk of developing a severe course of coronavirus infection in women Download PDFInfo
- Publication number
- RU2761138C1 RU2761138C1 RU2021119257A RU2021119257A RU2761138C1 RU 2761138 C1 RU2761138 C1 RU 2761138C1 RU 2021119257 A RU2021119257 A RU 2021119257A RU 2021119257 A RU2021119257 A RU 2021119257A RU 2761138 C1 RU2761138 C1 RU 2761138C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- risk
- indicators
- coronavirus infection
- developing
- values
- Prior art date
Links
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/107—Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61P—SPECIFIC THERAPEUTIC ACTIVITY OF CHEMICAL COMPOUNDS OR MEDICINAL PREPARATIONS
- A61P31/00—Antiinfectives, i.e. antibiotics, antiseptics, chemotherapeutics
- A61P31/12—Antivirals
- A61P31/14—Antivirals for RNA viruses
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
- G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Public Health (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Urology & Nephrology (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Hematology (AREA)
- Immunology (AREA)
- Virology (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Biotechnology (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- General Chemical & Material Sciences (AREA)
- Communicable Diseases (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Pharmacology & Pharmacy (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Cell Biology (AREA)
- Oncology (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Microbiology (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к области медицины, а именно к внутренним болезням, и может быть использовано для выявления женщин с высоким риском тяжелого течения коронавирусной инфекции для определения дальнейшего обследования и тактики ведения таких пациенток.The invention relates to medicine, namely to internal medicine, and can be used to identify women at high risk of severe coronavirus infection to determine further examination and management tactics for such patients.
Возбудитель инфекции - новый коронавирус SARS-CoV-2, был идентифицирован китайскими исследователями в 2020 году и получил название COVID-2019 (COrona VIrus Disease 2019, коронавирусная болезнь 2019 г.), а вызывающий ее вирус был переименован в SARS-CoV-2 (Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2). С началом пандемии коронавирусной инфекции было проведено большое количество исследований в мире и в России, в частности.The causative agent of the infection, the new coronavirus SARS-CoV-2, was identified by Chinese researchers in 2020 and was named COVID-2019 (COrona VIrus Disease 2019, coronavirus disease 2019), and the virus causing it was renamed SARS-CoV-2 ( Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2). Since the beginning of the coronavirus pandemic, a large number of studies have been carried out in the world and in Russia, in particular.
Как и при других заболеваниях, существуют характеристики пациента, которые влияют на клинический риск и определяют тяжесть течения заболевания. Известно, что ожирение является фактором риска госпитализации во время COVID-19 и необходимостью инвазивной искусственной вентиляции легких, конкретнее [1]. Дислипидемия, как фактор сердечно-сосудистого риска, также может вызывать нарушение иммунного ответа, тем самым увеличивая риск присоединения вирусной инфекции [2]. Пожилой возраст является основным предиктором смертности и, таким образом, считается ключевым фактором в предлагаемых оценках риска клинической тяжести [3].As with other diseases, there are patient characteristics that influence clinical risk and determine the severity of the disease. Obesity is known to be a risk factor for hospitalization during COVID-19 and the need for invasive mechanical ventilation, more specifically [1]. Dyslipidemia, as a cardiovascular risk factor, can also cause impaired immune response, thereby increasing the risk of a viral infection [2]. Old age is a major predictor of mortality and is thus considered a key factor in the proposed risk assessments of clinical severity [3].
Ранее существовавшие заболевания, такие как сердечно-сосудистые заболевания, хронические заболевания почек, хронические заболевания легких (особенно ХОБЛ), сахарный диабет, гипертония, иммуносупрессия, ожирение и серповидноклеточная болезнь, предрасполагают пациентов к неблагоприятному клиническому течению [4].Preexisting diseases such as cardiovascular disease, chronic kidney disease, chronic lung disease (especially COPD), diabetes mellitus, hypertension, immunosuppression, obesity, and sickle cell disease predispose patients to unfavorable clinical course [4].
Сообщалось о сильной связи между гипоксемией и худшими клиническими исходами. Исследование пациентов с пневмонией, ассоциированной с COVID-19, показало, что насыщение кислородом (SpO2) >90,5% предсказывало выживаемость с чувствительностью 84,6% и специфичностью 97,2%, в то время как одышка была независимо связана со смертностью в многофакторных анализах [5].A strong association has been reported between hypoxemia and worse clinical outcomes. Investigation of patients with pneumonia associated with COVID-19, showed that the oxygen saturation (SpO 2)> 90.5% predicted survival with a sensitivity of 84.6% and a specificity of 97.2%, while dyspnea was independently associated with mortality in multivariate analyzes [5].
Некоторые лабораторные маркеры могут предсказывать прогноз COVID-19. Параметры, обычно связанные с худшими исходами, включают повышенные уровни D-димера, С-реактивного белка (СРБ), ЛДГ и высокочувствительный сердечный тропонин I [6].Several laboratory markers can predict the prognosis of COVID-19. Parameters commonly associated with worse outcomes include elevated levels of D-dimer, C-reactive protein (CRP), LDH, and high-sensitivity cardiac troponin I [6].
Недостатком использования только одного параметра для оценки риска развития тяжелого течения коронавирусной инфекции является то, что оно не способно дать полное представление о рисках в каждом конкретном случае. К тому же, использование лабораторных показателей, отражающих воспаление, свертывающую систему крови и цитолиз возможно только в момент самого заболевания и не может быть использовано для определения групп риска и проведения профилактических мероприятий.The disadvantage of using only one parameter to assess the risk of developing a severe course of coronavirus infection is that it is not able to give a complete picture of the risks in each case. In addition, the use of laboratory parameters reflecting inflammation, blood coagulation and cytolysis is possible only at the time of the disease itself and cannot be used to determine risk groups and carry out preventive measures.
Известен способ экспресс-оценки изменений легочной ткани при COVID-19, включающий определение комплекса диагностически значимых показателей, для чего проводят измерение уровня биомаркеров в образце биологических жидкостей - крови и мочи, полученных у субъекта; физикальное обследование; сбор анамнеза, получая данные о диагностически значимых показателях: тяжесть состояния пациента, частота дыхания, наличие отдышки или затрудненного дыхания, температура тела, наличие чувства заложенности в грудной клетке, наличие слабости и/или чувства ломоты, наличие кашля, тип кашля, пол обследуемого, возраст обследуемого, ишемическая болезнь сердца, отнесение обследуемого к группе риска: наличие хронических заболеваний, и/или наличие беременности, и/или возраст 65 лет и старше, а также количественные показатели антител IgG и IgM к SARS-CoV-2, С-реактивного белка, абсолютное число лимфоцитов, абсолютное число гранулоцитов, абсолютное число нормобластов, СОЭ по Вестергрену, RDW, гематокрит, антиген р24 HIV-1 и/или антитело HIV-1/2, уробилиноген, нитриты; совокупность полученных данных обрабатывают с использованием по меньшей мере одной классификационной модели, обученной для определения: отсутствия поражения легочной ткани, легкой, средне-тяжелой или тяжелой степени поражения легочной ткани (Патент RU 2742429 С1, опубл. 05.02.2021).There is a known method for rapid assessment of changes in lung tissue in COVID-19, including the determination of a complex of diagnostically significant indicators, for which the level of biomarkers is measured in a sample of biological fluids - blood and urine obtained from a subject; physical examination; collection of anamnesis, obtaining data on diagnostically significant indicators: the severity of the patient's condition, respiratory rate, shortness of breath or shortness of breath, body temperature, the presence of a feeling of congestion in the chest, the presence of weakness and / or a feeling of aches, the presence of cough, type of cough, gender of the subject, age of the subject, coronary heart disease, assignment of the subject to a risk group: the presence of chronic diseases, and / or the presence of pregnancy, and / or age 65 years and older, as well as quantitative indicators of IgG and IgM antibodies to SARS-CoV-2, C-reactive protein, absolute lymphocyte count, absolute granulocyte count, absolute normoblast count, Westergren ESR, RDW, hematocrit, HIV-1 p24 antigen and / or HIV-1/2 antibody, urobilinogen, nitrites; the set of data obtained is processed using at least one classification model trained to determine: the absence of lung tissue damage, mild, moderate or severe lung tissue damage (Patent RU 2742429 C1, publ. 05.02.2021).
Недостатками известного способа являются трудоемкость и длительность, связанные со сбором большого количества диагностически значимых показателей.The disadvantages of this method are the complexity and duration associated with the collection of a large number of diagnostically significant indicators.
Наиболее близким к заявляемому способу - прототипом, является способ оценки риска развития тяжелой формы COVID-19, включающий забор биологического материала, выделение геномной ДНК, генотипирование аллелей генов HLA-A, HLA-C и прогнозирование по полученным данным риска развития тяжелой формы COVID-19. Результаты генотипирования обрабатывают с использованием метода главных компонент. Для каждого аллеля определяют значения 2-й и 3-й главных компонент гена HLA-A и значения 4-й главной компоненты гена HLA-C из базы данных (БД) аллелей генов HLA-A, HLA-C, предварительно определенных для популяции, в которую входит исследуемый индивидуум, и содержащей значения упомянутых главных компонент аллелей соответствующих генов. Все значения главных компонент суммируют. Значение полученной суммы нормируют, определяют пороговое значение. Прогнозируют риск тяжелого течения COVID-19 при получении нормированного значения суммы выше порогового значения (Патент RU 2747097 С1, опубл. 26.04.2021).The prototype closest to the claimed method is a method for assessing the risk of developing a severe form of COVID-19, including sampling biological material, isolating genomic DNA, genotyping alleles of the HLA-A, HLA-C genes and predicting the risk of developing a severe form of COVID-19 using the data obtained ... Genotyping results are processed using the principal component analysis. For each allele, the values of the 2nd and 3rd main components of the HLA-A gene and the values of the 4th main component of the HLA-C gene are determined from the database (DB) of the alleles of the HLA-A, HLA-C genes, previously determined for the population, which includes the individual under study, and containing the values of the aforementioned main components of the alleles of the corresponding genes. All the values of the principal components are summed up. The value of the received sum is normalized, the threshold value is determined. The risk of a severe course of COVID-19 is predicted when a normalized value of the sum is obtained above the threshold value (Patent RU 2747097 C1, publ. 04/26/2021).
Недостатками данного способа являются трудоемкость и длительность, связанные с выделением геномной ДНК и генотипированием аллелей генов HLA-A, HLA-C, а также использование дорогостоящего оборудования, необходимость участия высококвалифицированных специалистов для выполнения сложных исследований, что вносит ограничения по внедрению данного способа в реальную клиническую практику.The disadvantages of this method are the laboriousness and duration associated with the isolation of genomic DNA and the genotyping of alleles of the HLA-A, HLA-C genes, as well as the use of expensive equipment, the need for highly qualified specialists to perform complex studies, which limits the implementation of this method in a real clinical practice.
Задачей заявленного изобретения является создание неинвазивного, доступного и недорогого способа оценки риска развития тяжелого течения новой коронавирусной инфекции у женщин, что может быть использовано для определения тактики ведения и ранней профилактики осложнений коронавирусной инфекции в группе риска.The objective of the claimed invention is to create a non-invasive, affordable and inexpensive method for assessing the risk of developing a severe course of a new coronavirus infection in women, which can be used to determine the management tactics and early prevention of complications of coronavirus infection in the risk group.
Технический результат: упрощение способа оценки риска развития тяжелого течения новой коронавирусной инфекции.EFFECT: simplified method for assessing the risk of developing a severe course of a new coronavirus infection.
Поставленная задача достигается предлагаемым способом, заключающимся в следующем.The task is achieved by the proposed method, which is as follows.
У женщин определяют значения следующих показателей: вес, индекс массы тела (ИМТ), объем бедер (ОБ), уровень триглицеридов (ТГ) в сыворотке крови, полученные значения сравнивают с пороговым значением соответствующего показателя: для веса - 76,5 кг, для ИМТ - 29,5 кг/м2, для ОБ - 113 см, для ТГ - 211 мг/дл и при получении, как минимум, трех значений показателей, превышающих пороговые значения соответствующих показателей, делают вывод о высоком риске развития тяжелого течения новой коронавирусной инфекции.In women, the values of the following indicators are determined: weight, body mass index (BMI), hip volume (OB), serum triglyceride (TG) level, the obtained values are compared with the threshold value of the corresponding indicator: for weight - 76.5 kg, for BMI - 29.5 kg / m 2 for oN - 113 cm, Tg - 211 mg / dl and in obtaining at least three indicator values exceeding the thresholds corresponding indicators conclude high risk of developing severe new coronavirus infection ...
Концентрацию триглицеридов определяют энзиматическим методом с использованием наборов «Thermo Fisher Scientific)) (Финляндия) на биохимическом анализаторе «Konelab Prime 30i» (Thermo Fisher Scientific, Финляндия).The concentration of triglycerides is determined by the enzymatic method using kits "Thermo Fisher Scientific))" (Finland) on a biochemical analyzer "Konelab Prime 30i" (Thermo Fisher Scientific, Finland).
Антропометрические показатели включают измерение роста, веса и окружности бедер. Рост измеряют с помощью механического ростомера с точностью, до десятых см. Вес измеряют с помощью напольных медицинских весов, с точностью до десятых кг. Окружность бедер измеряют с помощью медицинской сантиметровой ленты. Измерение проводят поверх нижнего белья, на уровне большого вертела, значение определяют с точностью до 0,1 см.Anthropometric indicators include measurements of height, weight and hip circumference. Height is measured using a mechanical stadiometer with an accuracy of tenths of a cm. Weight is measured using a floor-standing medical scale, with an accuracy of tenths of a kg. The hip circumference is measured with a medical tape measure. The measurement is carried out over the underwear, at the level of the greater trochanter, the value is determined with an accuracy of 0.1 cm.
Индекс массы тела определяют по формуле: ИМТ = Масса тела (кг) / Рост (см)2.Body mass index is determined by the formula: BMI = Body weight (kg) / Height (cm) 2 .
Предлагаемый способ прост в применении как на амбулаторном, так и на госпитальном этапе, интерпретация результатов не требует длительных затрат времени и не зависит от меняющихся условий окружающей среды. Способ является малоинвазивным, экономически выгодным и доступным для проведения на амбулаторном этапе.The proposed method is easy to use both at the outpatient and hospital stages, the interpretation of the results does not require a long investment of time and does not depend on changing environmental conditions. The method is minimally invasive, cost-effective and affordable for outpatient treatment.
Предлагаемый способ был разработан на основе исследования группы - реконвалесцентов новой коронавирусной инфекции.The proposed method was developed on the basis of a study of a group of convalescents of a new coronavirus infection.
В группу вошли пациентки, соответствующие следующим критериям.The group included patients who meet the following criteria.
1. Подписание информированного согласия на участие в исследовании.1. Signing of informed consent for participation in the study.
2. Наличие инфекции COVID-19, подтвержденное положительным анализом - РНК-коронавируса SARS-COV-2 методом ПЦР во время заболевания и/или наличием антител IgG к коронавирусу SARS-CoV-2.2. The presence of COVID-19 infection, confirmed by a positive analysis of the SARS-COV-2 RNA coronavirus by PCR during the disease and / or the presence of IgG antibodies to the SARS-CoV-2 coronavirus.
3. Два месяца после реконвалесценции.3. Two months after convalescence.
С учетом критериев включения, в исследование вошли 103 женщины 26-75 лет (средний возраст 54,17±12,52 года), которые прошли обследование на базе НИИТПМ - филиала ИЦиГ СО РАН. Исследование проводилось в 2 этапа.Taking into account the inclusion criteria, the study included 103 women 26-75 years old (average age 54.17 ± 12.52 years), who were examined at the NIITPM, a branch of the ICG SB RAS. The research was carried out in 2 stages.
На первом этапе пациенткам проводился забор цельной венозной крови для определения следующих показателей: общий клинический анализ крови с определением СОЭ, длительность кровотечения по Дюке, свертываемость крови по Сухареву; общий клинический анализ мочи; биохимический анализ, включающий значения АЛТ (аланинтрансфераза), ACT (аспартатаминотрансфераза), холестерина, креатинина, ГГТП (гамма-глютамилтранспептидаза), глюкозы, общего белка, триглицеридов, общего билирубина, холестерина-ЛПВП (липопротеины высокой плотности), щелочной фосфатазы, мочевины, мочевой кислоты; количественное определение антител IgG, IgM к коронавирусу SARS-CoV-2.At the first stage, the patients were taken whole venous blood to determine the following indicators: general clinical blood test with ESR determination, bleeding duration according to Duke, blood coagulation according to Sukharev; general clinical analysis of urine; biochemical analysis, including the values of ALT (alanine transferase), ACT (aspartate aminotransferase), cholesterol, creatinine, GGTP (gamma-glutamyl transpeptidase), glucose, total protein, triglycerides, total bilirubin, cholesterol-HDL (high density lipoprotein) phosphate uric acid; quantitative determination of IgG, IgM antibodies to SARS-CoV-2 coronavirus.
Второй этап проходил через месяц после забора крови и включал в себя запись ЭКГ в 12 отведениях, проведение спирографии с пробой с бронхолитиком, УЗИ органов брюшной полости и почек, эхокардиографию, проведение антропометрии с использованием механического ростомера, напольных весов, медицинской сантиметровой ленты, тонометра Omron. Также, каждая пациентка проходила анкетирование. Обследование пациенток проводилось стандартизованной бригадой скрининга.The second stage took place a month after blood sampling and included 12-lead ECG recording, spirography with a test with a bronchodilator, ultrasound of the abdominal cavity and kidneys, echocardiography, anthropometry using a mechanical stadiometer, floor scales, medical tape, Omron tonometer ... Also, each patient was questioned. Patients were examined by a standardized screening team.
После прохождения двух этапов обследования, пациентки были разделены на три группы по анамнезу, в соответствии с тяжестью течения у них новой коронавирусной инфекции по российским методическим рекомендациям «Временные методические рекомендации. Профилактика, диагностика и лечение новой коронавирусной инфекции (COVID-19)» от 07.05.2021. В группу 1 были включены женщины с легким течением коронавирусной инфекции (Т тела <38°С, кашель, слабость, боли в горле, отсутствие критериев среднетяжелого и тяжелого течения). Во 2-ю группу были включены женщины со среднетяжелым течением коронавирусной инфекции (Т тела >38°С, ЧДД >22/мин, одышка при физических нагрузках, изменения при КТ (рентгенографии), типичные для вирусного поражения (объем поражения минимальный или средний; КТ 1-2), SpO2 <95%, СРБ сыворотки крови >10 мг/л). В 3-ю группу были включены пациентки с тяжелым течением коронавирусной инфекции (ЧДД >30/мин, SpO2 ≤ 93%, PaO2 / FiO2 ≤ 300 мм рт.ст., снижение уровня сознания, ажитация, нестабильная гемодинамика (систолическое АД менее 90 мм рт.ст. или диастолическое АД менее 60 мм рт.ст., диурез менее 20 мл/час), изменения в легких при КТ (рентгенографии), типичные для вирусного поражения (объем поражения значительный или субтотальный; КТ 3-4), Лактат артериальной крови > 2 ммоль/л, qSOFA > 2 балла).After passing through two stages of examination, the patients were divided into three groups by history, in accordance with the severity of the course of their new coronavirus infection according to the Russian methodological recommendations “Temporary guidelines. Prevention, diagnosis and treatment of new coronavirus infection (COVID-19) "dated 05/07/2021. Group 1 included women with a mild course of coronavirus infection (body temperature <38 ° C, cough, weakness, sore throat, lack of criteria for moderate and severe course). Group 2 included women with a moderate course of coronavirus infection (body temperature> 38 ° C, respiratory rate> 22 / min, shortness of breath during physical exertion, changes on CT (X-ray) typical for viral lesions (the volume of the lesion is minimal or moderate; CT 1-2), SpO 2 <95% serum CRP> 10 mg / l). The third group included patients with severe coronavirus infection (respiratory rate> 30 / min, SpO 2 ≤ 93%, PaO 2 / FiO 2 ≤ 300 mm Hg, decreased level of consciousness, agitation, unstable hemodynamics (systolic BP less than 90 mm Hg or diastolic blood pressure less than 60 mm Hg, urine output less than 20 ml / hour), changes in the lungs on CT (X-ray), typical of a viral lesion (the volume of the lesion is significant or subtotal; CT 3-4 ), Arterial blood lactate> 2 mmol / L, qSOFA> 2 points).
Статистическая обработка полученных результатов выполнялась с использованием пакета программ SPSS (версия 20.0). Статистические оценки включали дескриптивный анализ числовых характеристик признаков. Результаты представлены как медиана (Me), квартили [25; 75], 95% доверительный интервал (95% ДИ). Использовали стандартные критерии оценки статистических гипотез: критерий Манна-Уитни для сравнения групп. Унивариантный логистический регрессионный анализ для оценки рисков. За критический уровень значимости при проверке статистических гипотез принимали р<0,05.Statistical processing of the obtained results was carried out using the SPSS software package (version 20.0). Statistical evaluations included descriptive analysis of the numerical characteristics of features. Results are presented as median (Me), quartiles [25; 75], 95% confidence interval (95% CI). We used the standard criteria for evaluating statistical hypotheses: the Mann-Whitney test for group comparison. Univariate Logistic Regression Analysis for Risk Assessment. For the critical level of significance when testing statistical hypotheses, p <0.05 was taken.
Был проведен анализ различий между группами исследования всех лабораторных и инструментальных показателей. В таблице 1 представлены значения (уровни) изучаемых показателей в зависимости от тяжести течения новой коронавирусной инфекции у женщин, где: р - достоверность различий; Me [25; 75] - медиана; 25 и 75 - 1-й и 3-й квартили.An analysis of the differences between the study groups of all laboratory and instrumental parameters was carried out. Table 1 shows the values (levels) of the studied indicators depending on the severity of the course of the new coronavirus infection in women, where: p is the significance of the differences; Me [25; 75] - median; 25 and 75 - 1st and 3rd quartiles.
Из таблицы 1 видно, что исследуемые показатели имеют значимые различия в группах исследования. Наибольшие различия между группами были получены для триглицеридов: между группами с легким и среднетяжелым течением (100.10 [72.5; 143.75] vs 210.90 [139.03; 352.00], р=0,009) и среднетяжелым течением и тяжелым течением коронавирусной инфекции (108.95[83.38; 142.13] vs 210.90 [139.03; 352.00], р=0,003). Для массы тела, окружности бедер и ИМТ были получены различия между легким и среднетяжелым течением (68.50 [62.75; 80.25] vs 76.68 [68.50; 92.50], р=0,006; 99.00 [95.50; 110.00] vs 106.00 [103.00; 116.50], р=0,009; 26.23 [23.42; 29.05] vs 29.54 [25.13; 35.11], р=0,002 соответственно).Table 1 shows that the studied indicators have significant differences in the study groups. The greatest differences between the groups were obtained for triglycerides: between the groups with mild and moderate course (100.10 [72.5; 143.75] vs 210.90 [139.03; 352.00], p = 0.009) and moderate and severe course of coronavirus infection (108.95 [83.38; 142.13] vs 210.90 [139.03; 352.00], p = 0.003). For body weight, hip circumference and BMI, differences were obtained between mild and moderate course (68.50 [62.75; 80.25] vs 76.68 [68.50; 92.50], p = 0.006; 99.00 [95.50; 110.00] vs 106.00 [103.00; 116.50], p = 0.009; 26.23 [23.42; 29.05] vs 29.54 [25.13; 35.11], p = 0.002, respectively).
Для окружности бедер также были выявлены различия между легким и тяжелым течением коронавирусной инфекции (99.00 [95.50; 110.00] vs 113.90 [108.00; 122.00], р=0,012).For the hip circumference, differences were also found between the mild and severe course of coronavirus infection (99.00 [95.50; 110.00] vs 113.90 [108.00; 122.00], p = 0.012).
Вышеперечисленные показатели были включены в унивариантный логистический регрессионный анализ, по результатам которого риск развития тяжелого течения коронавирусной инфекции у женщин повышался по мере повышения уровня триглициридов в сыворотке крови, массы тела, окружности бедер и ИМТ.The above indicators were included in a univariate logistic regression analysis, according to which the risk of developing a severe course of coronavirus infection in women increased with an increase in serum triglycerides, body weight, hip circumference and BMI.
В таблице 2 представлен унивариантный логистический регрессионный анализ риска развития тяжелого течения коронавирусной инфекции у женщин, в зависимости от изучаемых показателей, где: vs-versus, против; р - достоверность различий; Ехр95% ДИ для Ехр(В): (В) - экспонента; 95% ДИ для Ехр(В) - 95% доверительный интервал для экспоненты.Table 2 presents a univariate logistic regression analysis of the risk of developing a severe course of coronavirus infection in women, depending on the studied indicators, where: vs-versus, versus; р - reliability of differences; Exp95% CI for Exp (B): (B) - exponent; 95% CI for Exp (B) - 95% confidence interval for exponent.
Статистический анализ проведенных исследований позволил определить условную пороговую границу по каждому обозначенному показателю на основании построения гистограмм распределения. Увеличение частоты встречаемости пациентов с тяжелым течением новой коронавирусной инфекции определялись для веса при значениях выше 76,5 кг, для индекса массы тела (ИМТ) - выше 29,5 кг/м2, для объема бедер (ОБ) - более 113 см, для триглицеридов (ТГ) - более 211 мг/дл.The statistical analysis of the studies carried out allowed us to determine the conditional threshold limit for each designated indicator based on the construction of distribution histograms. Increasing the frequency of patients with severe new coronavirus infection were determined for weight while values above 76.5 kg, for the body mass index (BMI) - above 29.5 kg / m 2 for the hips (OB) - over 113 cm, triglycerides (TG) - more than 211 mg / dl.
Повышение трех и более показателей из исследуемого комплекса свидетельствуют о вероятности развития тяжелого течения новой коронавирусной инфекции.An increase in three or more indicators from the complex under study indicates the likelihood of developing a severe course of a new coronavirus infection.
Сущность заявленного способа поясняется следующими примерами.The essence of the claimed method is illustrated by the following examples.
Пример 1.Example 1.
Пациентка Л., женщина, возраст 60 лет. Обратилась с жалобами на ринорею, субфебрильное повышение температуры тела до 37,0 градусов. Диагноз коронавирусной инфекции был подтвержден анализом - РНК-коронавируса SARS-COV-2 методом ПЦР.Patient L., female, 60 years old. She complained of rhinorrhea, low-grade fever up to 37.0 degrees. The diagnosis of coronavirus infection was confirmed by an analysis of the SARS-COV-2 RNA coronavirus by PCR.
Пациентке провели оценку риска развития тяжелого течения коронавирусной инфекции заявляемым способом.The patient was assessed the risk of developing a severe course of coronavirus infection by the claimed method.
Данные обследования:Survey data:
Триглицериды 386,8 мг/дл,Triglycerides 386.8 mg / dL,
Вес 105 кг,Weight 105 kg,
Окружность бедер 129 см,Hip circumference 129 cm,
ИМТ 36,76 кг/м2.BMI 36.76 kg / m 2 .
У пациентки из исследуемого комплекса повышены 4 показателя: ОТ более 113 см, ИМТ более 29,5 кг/м2, вес более 76,5 кг, уровень ТГ более 211 мг/дл.The patient from the study complex had 4 indicators increased: WC over 113 cm, BMI over 29.5 kg / m 2 , weight over 76.5 kg, TG level over 211 mg / dL.
Согласно разработанным критериям риска развития тяжелого течения коронавирусной инфекции, пациентка относится к группе с высоким риском развития тяжелой коронавирусной инфекции. Учитывая высокий риск развития тяжелого течения коронавирусной инфекции, пациентке был назначен комплекс мероприятий, направленных на профилактику осложнений инфекции COVID-19.According to the developed risk criteria for developing a severe course of coronavirus infection, the patient belongs to a group with a high risk of developing a severe coronavirus infection. Given the high risk of developing a severe course of coronavirus infection, the patient was prescribed a set of measures aimed at preventing complications of COVID-19 infection.
Пример 2.Example 2.
Пациентка М., женщина, возраст 65 лет. Находилась в контакте с пациентом, болеющим коронавирусной инфекцией. На приеме признаков наличия ОРВИ нет. Диагноз коронавирусной инфекции был подтвержден анализом - РНК-коронавируса SARS-COV-2 методом ПЦР.Patient M., female, 65 years old. Was in contact with a patient with coronavirus infection. At the reception, there are no signs of ARVI. The diagnosis of coronavirus infection was confirmed by an analysis of the SARS-COV-2 RNA coronavirus by PCR.
Пациентке провели оценку риска развития тяжелого течения коронавирусной инфекции заявляемым способом. Данные обследования:The patient was assessed the risk of developing a severe course of coronavirus infection by the claimed method. Survey data:
Триглицериды 340,4 мг/дл,Triglycerides 340.4 mg / dL,
Вес 80 кг,Weight 80 kg,
Окружность бедер 113 см,Hip circumference 113 cm,
ИМТ 28,01 кг/м2.BMI 28.01 kg / m 2 .
У пациентки из исследуемого комплекса 3 из 4 значимых показателей оказались выше критических (пороговых) значений: ОТ более 113 см, вес более 76,5 кг, уровень ТГ более 211 мг/дл, поэтому пациентка отнесена к группе с высоким риском развития тяжелого течения коронавирусной инфекции. Несмотря на отсутствие признаков ОРВИ, пациентке был назначен комплекс мероприятий, направленных на профилактику тяжелого течения коронавирусной инфекции.In a patient from the studied complex, 3 out of 4 significant indicators turned out to be higher than the critical (threshold) values: OT more than 113 cm, weight more than 76.5 kg, TG level more than 211 mg / dL, therefore the patient was assigned to a group with a high risk of developing a severe course of coronavirus infections. Despite the absence of signs of acute respiratory viral infections, the patient was prescribed a set of measures aimed at preventing the severe course of coronavirus infection.
На 5-7 день болезни отмечалось появление интоксикационного синдрома, повышение температуры тела до 39 градусов. Благодаря своевременно принятому комплексу мероприятий, направленных на профилактику осложнений коронавирусной инфекции, неблагоприятных последствий COVID-19 удалось избежать.On the 5-7th day of illness, the appearance of an intoxication syndrome was noted, an increase in body temperature up to 39 degrees. Thanks to a timely adopted set of measures aimed at preventing complications of coronavirus infection, the adverse consequences of COVID-19 were avoided.
Данный способ позволит еще до развития или на начальном этапе заболевания выявить женщин из группы с высоким риском развития тяжелого течения заболевания, ускорить темпы обследований, определить тактику лечения пациенток и назначить комплекс мероприятий, направленных на профилактику осложнений инфекции COVID-19.This method will allow, even before the development or at the initial stage of the disease, to identify women from a group with a high risk of developing a severe course of the disease, accelerate the pace of examinations, determine the tactics of treating patients and prescribe a set of measures aimed at preventing complications of COVID-19 infection.
Источники информации:Sources of information:
1. Belanger M.J., Hill М.А., Angelidi A.M., Dalamaga M., Sowers J.R., Mantzoros C.S. Covid-19 and disparities in nutrition and obesity. N Engl J Med. 2020; 383.1. Belanger M. J., Hill M. A., Angelidi A. M., Dalamaga M., Sowers J. R., Mantzoros C. S. Covid-19 and disparities in nutrition and obesity. N Engl J Med. 2020; 383.
2. Барбараш, B.H. и др. Новая коронавирусная болезнь (COVID-19) и сердечно-сосудистые заболевания. Комплексные проблемы сердечнососудистых заболеваний. 2020; 9 (2): 17-28.2. Barbarash, B.H. et al. Novel coronavirus disease (COVID-19) and cardiovascular disease. Complex problems of cardiovascular diseases. 2020; 9 (2): 17-28.
3. Imam Z., Odish F., Gill I., et al., Older age and comorbidity are independent mortality predictors in a large cohort of 1305 COVID-19 patients in Michigan, United States. J Intern Med. 2020. 10.1111/joim.131193. Imam Z., Odish F., Gill I., et al., Older age and comorbidity are independent mortality predictors in a large cohort of 1305 COVID-19 patients in Michigan, United States. J Intern Med. 2020.10.1111 / joim.13119
4. Zhou F., Yu T., Du R., et al., Clinical course and risk factors for mortality of adult inpatients with COVID-19 in Wuhan, China: a retrospective cohort study. Lancet. 2020; 395:1054 10.1016/S0140-6736(20)30566-3.4. Zhou F., Yu T., Du R., et al., Clinical course and risk factors for mortality of adult inpatients with COVID-19 in Wuhan, China: a retrospective cohort study. Lancet. 2020; 395: 1054 10.1016 / S0140-6736 (20) 30566-3.
5. Duan J., Wang X., Chi J., et al., Correlation between the variables collected at admission and progression to severe cases during hospitalization among patients with COVID-19 in Chongqing. J Med Virol. 2020. 10.1002/jmv.26082.5. Duan J., Wang X., Chi J., et al., Correlation between the variables collected at admission and progression to severe cases during hospitalization among patients with COVID-19 in Chongqing. J Med Virol. 2020.10.1002 / jmv.26082.
6. Hematologic, biochemical and immune biomarker abnormalities associated with severe illness and mortality in coronavirus disease 2019 (COVID-19): a metaanalysis. Henry BM, de Oliveira MHS, Benoit S, Plebani M, Lippi G Clin Chem Lab Med. 2020 Jun 25; 58(7):1021-1028.6. Hematologic, biochemical and immune biomarker abnormalities associated with severe illness and mortality in coronavirus disease 2019 (COVID-19): a metaanalysis. Henry BM, de Oliveira MHS, Benoit S, Plebani M, Lippi G Clin Chem Lab Med. 2020 Jun 25; 58 (7): 1021-1028.
Claims (1)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2021119257A RU2761138C1 (en) | 2021-06-30 | 2021-06-30 | Method for assessing the risk of developing a severe course of coronavirus infection in women |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2021119257A RU2761138C1 (en) | 2021-06-30 | 2021-06-30 | Method for assessing the risk of developing a severe course of coronavirus infection in women |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2761138C1 true RU2761138C1 (en) | 2021-12-06 |
Family
ID=79174469
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2021119257A RU2761138C1 (en) | 2021-06-30 | 2021-06-30 | Method for assessing the risk of developing a severe course of coronavirus infection in women |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2761138C1 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2782796C1 (en) * | 2022-03-22 | 2022-11-02 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение Федеральный исследовательский центр "Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук" (ИЦиГ СО РАН) | METHOD FOR ASSESSING THE RISK OF DEVELOPING A SEVERE COURSE OF CoVID-19 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2747097C1 (en) * | 2021-02-14 | 2021-04-26 | Максим Юрьевич Шкурников | Method for assessing risk of severe form of covid-19 |
-
2021
- 2021-06-30 RU RU2021119257A patent/RU2761138C1/en active
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2747097C1 (en) * | 2021-02-14 | 2021-04-26 | Максим Юрьевич Шкурников | Method for assessing risk of severe form of covid-19 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| Karina Colombera Peres et al., Body Mass Index and Prognosis of COVID-19 Infection. A Systematic Review, Front. Endocrinol., 14 August 2020, 1-10. * |
| Lluis Masana et al., Low HDL and high triglyceridespredict COVID‑19 severity, Scientific Reports, 2021, 11, 1-8. * |
| Шестакова М.В. и др., Сахарный диабет и COVID-19: анализ клинических исходов по данным регистра сахарного диабета российской федерации. Проблемы Эндокринологии. 2020;66(1):35-46. * |
| Шестакова М.В. и др., Сахарный диабет и COVID-19: анализ клинических исходов по данным регистра сахарного диабета российской федерации. Проблемы Эндокринологии. 2020;66(1):35-46. Karina Colombera Peres et al., Body Mass Index and Prognosis of COVID-19 Infection. A Systematic Review, Front. Endocrinol., 14 August 2020, 1-10. * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2782796C1 (en) * | 2022-03-22 | 2022-11-02 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение Федеральный исследовательский центр "Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук" (ИЦиГ СО РАН) | METHOD FOR ASSESSING THE RISK OF DEVELOPING A SEVERE COURSE OF CoVID-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Lai et al. | Development of a novel frailty index to predict mortality in patients with end‐stage liver disease | |
| Dao et al. | Utility of B-type natriuretic peptide in the diagnosis of congestive heart failure in an urgent-care setting | |
| Shah et al. | Prediabetes: the effects on arterial thickness and stiffness in obese youth | |
| Gattas et al. | Procalcitonin as a diagnostic test for sepsis: health technology assessment in the ICU | |
| CN103403549A (en) | Method for prediction of prognosis of sepsis | |
| Lujambio et al. | Estimation of glomerular filtration rate based on serum cystatin C versus creatinine in a Uruguayan population | |
| Chelo et al. | Cardiac anomalies in a group of HIV-infected children in a pediatric hospital: an echocardiographic study in Yaounde, Cameroon | |
| Cofaru et al. | Assessment of severity of acute pancreatitis over time | |
| Harpaz et al. | Blood biomarkers to detect new-onset atrial fibrillation and cardioembolism in ischemic stroke patients | |
| RU2704959C1 (en) | Method for assessing the risk of developing atherosclerosis based on analysis of immunological parameters | |
| Acehan et al. | mNUTRIC tool is capable to predict nutritional needs and mortality early in patients suffering from severe pneumonia | |
| Maratovna et al. | Status of Renal Hemodynamics in Children and Adolescents with Obesity | |
| Moemen | Prognostic categorization of intensive care septic patients | |
| RU2697054C1 (en) | Method for diagnosing the stage of hepatic fibrosis in patients with chronic viral hepatitis b | |
| RU2761138C1 (en) | Method for assessing the risk of developing a severe course of coronavirus infection in women | |
| RU2709507C1 (en) | Method for diagnosing hepatic fibrosis in patients with chronic viral hepatitis c | |
| RU2782796C1 (en) | METHOD FOR ASSESSING THE RISK OF DEVELOPING A SEVERE COURSE OF CoVID-19 | |
| RU2704960C1 (en) | Method for prediction of atherosclerosis development | |
| Kamal et al. | Serum beta-2 microglobulin is a reliable biomarker to predict diabetic nephropathy | |
| Stachon et al. | Estimation of the mortality risk of surgical intensive care patients based on routine laboratory parameters | |
| RU2817106C1 (en) | Method for personified prediction of fatal outcomes of covid-19-associated pneumonia in elderly and senile patients | |
| RU2381748C1 (en) | Method for prediction of failure in patients with viral and alcoholic heatocirrhosis | |
| JP5339227B2 (en) | Acrolein, interleukin-6 and CRP content, polyamine oxidase activity or polyamine oxidase protein mass, and method for detecting stroke / asymptomatic cerebral infarction using subject's age as an index | |
| RU2812749C1 (en) | Method of predicting the risk of death in patients with covid-19 | |
| CN110596399B (en) | Application of substance for detecting content of angiopoietin-like protein8 |