RU2780522C1 - Method for predicting the risk of hospital mortality in patients with a new coronavirus infection covid-19 - Google Patents
Method for predicting the risk of hospital mortality in patients with a new coronavirus infection covid-19 Download PDFInfo
- Publication number
- RU2780522C1 RU2780522C1 RU2022118067A RU2022118067A RU2780522C1 RU 2780522 C1 RU2780522 C1 RU 2780522C1 RU 2022118067 A RU2022118067 A RU 2022118067A RU 2022118067 A RU2022118067 A RU 2022118067A RU 2780522 C1 RU2780522 C1 RU 2780522C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- risk
- patients
- covid
- hospital mortality
- predicting
- Prior art date
Links
- 200000000015 coronavirus disease 2019 Diseases 0.000 title claims abstract description 31
- 206010053983 Corona virus infection Diseases 0.000 title claims abstract description 10
- 210000000440 Neutrophils Anatomy 0.000 claims abstract description 13
- 210000002966 Serum Anatomy 0.000 claims abstract description 9
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 abstract description 5
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 230000034994 death Effects 0.000 description 8
- 231100000517 death Toxicity 0.000 description 8
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 5
- 102000025380 C-Reactive Protein Human genes 0.000 description 4
- 108010074051 C-Reactive Protein Proteins 0.000 description 4
- 210000004698 Lymphocytes Anatomy 0.000 description 4
- 208000001072 Type 2 Diabetes Mellitus Diseases 0.000 description 4
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 4
- 206010001052 Acute respiratory distress syndrome Diseases 0.000 description 3
- 210000004369 Blood Anatomy 0.000 description 3
- 241000711573 Coronaviridae Species 0.000 description 3
- 102000003855 L-lactate dehydrogenases Human genes 0.000 description 3
- 108091000084 L-lactate dehydrogenases Proteins 0.000 description 3
- 206010035664 Pneumonia Diseases 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 3
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 3
- 210000001015 Abdomen Anatomy 0.000 description 2
- 102000004625 Aspartate Aminotransferases Human genes 0.000 description 2
- 108010003415 Aspartate Aminotransferases Proteins 0.000 description 2
- 239000003154 D dimer Substances 0.000 description 2
- 241000288140 Gruiformes Species 0.000 description 2
- 206010022114 Injury Diseases 0.000 description 2
- 210000000265 Leukocytes Anatomy 0.000 description 2
- 210000004072 Lung Anatomy 0.000 description 2
- 206010029379 Neutrophilia Diseases 0.000 description 2
- 206010030113 Oedema Diseases 0.000 description 2
- 206010037833 Rales Diseases 0.000 description 2
- 201000000028 adult respiratory distress syndrome Diseases 0.000 description 2
- 238000004820 blood count Methods 0.000 description 2
- 230000005587 bubbling Effects 0.000 description 2
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 2
- 201000009910 diseases by infectious agent Diseases 0.000 description 2
- 108010052295 fibrin fragment D Proteins 0.000 description 2
- 238000007477 logistic regression Methods 0.000 description 2
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 2
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 description 2
- 230000001020 rhythmical Effects 0.000 description 2
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 2
- XSQUKJJJFZCRTK-UHFFFAOYSA-N urea Chemical compound NC(N)=O XSQUKJJJFZCRTK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 210000001772 Blood Platelets Anatomy 0.000 description 1
- 206010048962 Brain oedema Diseases 0.000 description 1
- 241001678559 COVID-19 virus Species 0.000 description 1
- 208000008787 Cardiovascular Disease Diseases 0.000 description 1
- 206010011224 Cough Diseases 0.000 description 1
- 229940109239 Creatinine Drugs 0.000 description 1
- 206010012601 Diabetes mellitus Diseases 0.000 description 1
- GBXSMTUPTTWBMN-XIRDDKMYSA-N Enalapril Chemical compound C([C@@H](C(=O)OCC)N[C@@H](C)C(=O)N1[C@@H](CCC1)C(O)=O)CC1=CC=CC=C1 GBXSMTUPTTWBMN-XIRDDKMYSA-N 0.000 description 1
- 229960000873 Enalapril Drugs 0.000 description 1
- 108010061435 Enalapril Proteins 0.000 description 1
- 210000003743 Erythrocytes Anatomy 0.000 description 1
- 229940066493 Expectorants Drugs 0.000 description 1
- 206010053172 Fatal outcome Diseases 0.000 description 1
- 102000008857 Ferritin Human genes 0.000 description 1
- 108050000784 Ferritin Proteins 0.000 description 1
- 238000008416 Ferritin Methods 0.000 description 1
- 229940065521 Glucocorticoid inhalants for obstructive airway disease Drugs 0.000 description 1
- 206010020772 Hypertension Diseases 0.000 description 1
- 208000001953 Hypotension Diseases 0.000 description 1
- 208000008589 Obesity Diseases 0.000 description 1
- 210000003800 Pharynx Anatomy 0.000 description 1
- 206010036790 Productive cough Diseases 0.000 description 1
- 208000005333 Pulmonary Edema Diseases 0.000 description 1
- 206010037423 Pulmonary oedema Diseases 0.000 description 1
- 206010037660 Pyrexia Diseases 0.000 description 1
- 210000003802 Sputum Anatomy 0.000 description 1
- 210000002784 Stomach Anatomy 0.000 description 1
- 229940037128 Systemic Glucocorticoids Drugs 0.000 description 1
- 229940045136 Urea Drugs 0.000 description 1
- 241000700605 Viruses Species 0.000 description 1
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 1
- 230000002429 anti-coagulation Effects 0.000 description 1
- 230000003110 anti-inflammatory Effects 0.000 description 1
- 230000000840 anti-viral Effects 0.000 description 1
- 239000003146 anticoagulant agent Substances 0.000 description 1
- 238000009534 blood test Methods 0.000 description 1
- 239000004202 carbamide Substances 0.000 description 1
- 229960000539 carbamide Drugs 0.000 description 1
- 230000000747 cardiac effect Effects 0.000 description 1
- 238000000546 chi-square test Methods 0.000 description 1
- 238000007374 clinical diagnostic method Methods 0.000 description 1
- DDRJAANPRJIHGJ-UHFFFAOYSA-N creatinine Chemical compound CN1CC(=O)NC1=N DDRJAANPRJIHGJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000010192 crystallographic characterization Methods 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- 230000003419 expectorant Effects 0.000 description 1
- 239000003172 expectorant agent Substances 0.000 description 1
- 239000003862 glucocorticoid Substances 0.000 description 1
- 230000001077 hypotensive Effects 0.000 description 1
- 238000000034 method Methods 0.000 description 1
- 230000002107 myocardial Effects 0.000 description 1
- 230000003680 myocardial damage Effects 0.000 description 1
- 108020004707 nucleic acids Proteins 0.000 description 1
- 150000007523 nucleic acids Chemical class 0.000 description 1
- 235000020824 obesity Nutrition 0.000 description 1
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 1
- MYMOFIZGZYHOMD-UHFFFAOYSA-N oxygen Chemical compound O=O MYMOFIZGZYHOMD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000003752 polymerase chain reaction Methods 0.000 description 1
- 238000010837 poor prognosis Methods 0.000 description 1
- 230000000241 respiratory Effects 0.000 description 1
- 238000004062 sedimentation Methods 0.000 description 1
- 230000001225 therapeutic Effects 0.000 description 1
Images
Abstract
Description
Изобретение относится к медицине, а именно к диагностике, которая может быть использована для прогнозирования риска госпитальной летальности у больных с новой коронавирусной инфекцией (COVID-19).The invention relates to medicine, namely to diagnostics that can be used to predict the risk of hospital mortality in patients with a new coronavirus infection (COVID-19).
Инфекционное заболевание COVID-19, вызванное коронавирусом 2-го типа с развитием острого респираторного дистресс-синдрома (ОРДС), продолжает распространяться, влияя на здоровье и судьбы миллионов людей по всему миру [1]. В России на 5 марта 2022 г подтверждено более 16,4 млн случаев заболевания и более 347 тысяч случаев летального исхода [2].The infectious disease COVID-19, caused by the type 2 coronavirus with the development of acute respiratory distress syndrome (ARDS), continues to spread, affecting the health and fate of millions of people around the world [1]. In Russia, as of March 5, 2022, more than 16.4 million cases of the disease and more than 347 thousand deaths have been confirmed [2].
В настоящее время известны клинические и лабораторные факторы, существенно влияющие на исходы коронавирусной инфекции, основными из которых являются пожилой и старческий возраст, сердечно-сосудистые заболевания в анамнезе, сахарный диабет, ожирение и ряд лабораторных показателей: низкие значения лимфоцитов, повышенный С-реактивный белок (СРБ), ферритин, лактатдегидрогеназа (ЛДГ), D-димер, тропонин и др. [3].Currently, clinical and laboratory factors are known that significantly affect the outcomes of coronavirus infection, the main of which are elderly and senile age, a history of cardiovascular diseases, diabetes mellitus, obesity, and a number of laboratory parameters: low lymphocyte values, elevated C-reactive protein (CRP), ferritin, lactate dehydrogenase (LDH), D-dimer, troponin, etc. [3].
В недавно проведенных исследованиях установлено, что повреждения миокарда у госпитализированных пациентов с COVID-19 связаны с повышенным риском смертности. Так, в исследовании Shi S. et al. (2020), включавшем 416 пациентов с подтвержденным COVID-19, у 82 (19,7%) были обнаружены повреждения миокарда, а также более высокий уровень лейкоцитов, низкие уровни лимфоцитов и тромбоцитов [4]. В другом исследовании проанализированы факторы риска развития ОРДС и смерти среди 201 пациента с COVID-19-ассоциированной пневмонией. Повышенный риск развития ОРДС оказался достоверно связан с увеличением уровня нейтрофилов (нейтрофилией) и снижением количества лимфоцитов. Нейтрофилия была также сопряжена с повышенным риском летального исхода [5].Recent studies have found that myocardial injury in hospitalized patients with COVID-19 is associated with an increased risk of mortality. So, in the study of Shi S. et al. (2020) , which included 416 patients with confirmed COVID-19, 82 (19.7%) had myocardial damage, as well as higher levels of leukocytes, low levels of lymphocytes and platelets [4]. Another study analyzed risk factors for ARDS and death among 201 patients with COVID-19-associated pneumonia. An increased risk of developing ARDS was significantly associated with an increase in the level of neutrophils (neutrophilia) and a decrease in the number of lymphocytes. Neutrophilia was also associated with an increased risk of death [5].
Однако информация о течении инфекции COVID-19 продолжает накапливаться, и выявляются новые предикторы неблагоприятного прогноза при этой патологии.However, information about the course of COVID-19 infection continues to accumulate, and new predictors of poor prognosis in this pathology are being identified.
В условиях пандемии новой коронавирусной инфекции врачи нуждаются в инструментах, способных с высокой точностью оценивать тяжесть заболевания, прогноз, эффективность проводимой терапии. Эти инструменты должны не только обладать высокой чувствительностью и специфичностью, но и быть доступными, экономичными и удобными в применении.In the context of a pandemic of a new coronavirus infection, doctors need tools that can accurately assess the severity of the disease, prognosis, and the effectiveness of therapy. These tools should not only have high sensitivity and specificity, but also be affordable, economical and easy to use.
Известен способ прогнозирования риска летального исхода у больных сахарным диабетом 2 типа (СД 2 типа) в сочетании с COVID-19 (патент № 2764954 от 24.01.2022), при котором определяют лабораторные показатели: уровень мочевины, креатинина, аспартатаминотрансферазы, аспартатаминотрансферазы, С-реактивного белка, международного нормализированного отношения, Д-димера, лактатдегидрогеназы, лейкоцитов, скорости оседания эритроцитов и в последующем их используют для прогнозирования риска летального исхода у больных СД 2 типа и COVID-19.A known method for predicting the risk of death in patients with type 2 diabetes mellitus (type 2 diabetes) in combination with COVID-19 (patent No. 2764954 dated 01/24/2022), at which laboratory parameters are determined: the level of urea, creatinine, aspartate aminotransferase, aspartate aminotransferase, C-reactive protein, international normalized ratio, D-dimer, lactate dehydrogenase, leukocytes, erythrocyte sedimentation rate and subsequently they are used to predict the risk of death in patients with type 2 diabetes and COVID-19.
Недостатком способа является то, что способ прогнозирует риск развития летального исхода у узкой категории больных с СД 2 типа в сочетании с COVID-19.The disadvantage of this method is that the method predicts the risk of death in a narrow category of patients with type 2 diabetes in combination with COVID-19.
Известен способ прогнозирования тяжести COVID-19 путем клинического и лабораторного обследования пациента с регистрацией его пола, возраста, количественного содержания СРБ и лимфоцитов в крови, а также уровня насыщения крови кислородом [6].There is a known method for predicting the severity of COVID-19 by clinical and laboratory examination of a patient with registration of his gender, age, quantitative content of CRP and lymphocytes in the blood, as well as the level of blood oxygen saturation [6].
Недостатком данного способа является прогнозирование степени тяжести СОVID-19, но не госпитальной летальности.The disadvantage of this method is the prediction of the severity of COVID-19, but not hospital mortality.
Известен способ клинико-лабораторного прогнозирования тяжести COVID-19 (патент №2754776 от 07.09.2021) путем определения клинико-лабораторных показателей крови и продолжительности заболевания.There is a known method for clinical and laboratory prediction of the severity of COVID-19 (patent No. 2754776 dated 09/07/2021) by determining clinical and laboratory blood parameters and the duration of the disease.
Недостатком данного способа также является прогнозирование степени тяжести СОVID-19 и невозможность прогнозирования госпитальной летальности.The disadvantage of this method is also the prediction of the severity of COVID-19 and the inability to predict hospital mortality.
В проанализированной патентной и научно-медицинской литературе адекватного прототипа не обнаружено.In the analyzed patent and scientific-medical literature, an adequate prototype was not found.
Задачей изобретения является создание способа прогнозирования риска госпитальной летальности у пациентов с новой коронавирусной инфекцией COVID-19.The objective of the invention is to create a method for predicting the risk of hospital mortality in patients with a new coronavirus infection COVID-19.
Для решения поставленной задачи проведен ретроспективный пошаговый линейный дискриминантный анализ 40 различных качественных и количественных клинико-лабораторных показателей у 151 пациента с COVID-19, позволивший выделить предиктор, наиболее точно отражающий прогнозирование госпитальной летальности.To solve this problem, a retrospective step-by-step linear discriminant analysis of 40 different qualitative and quantitative clinical and laboratory parameters in 151 patients with COVID-19 was carried out, which made it possible to identify a predictor that most accurately reflects the prediction of hospital mortality.
Технический результат достигается тем, что у больного COVID-19 определяют количество нейтрофилов в сыворотке крови, и осуществляют расчет степени риска по формуле:The technical result is achieved by the fact that the number of neutrophils in the blood serum of a patient with COVID-19 is determined, and the degree of risk is calculated according to the formula:
где p - вероятность риска развития госпитальной летальности;where p is the probability of risk of in-hospital mortality;
е - математическая константа, равная 2,72 (экспонента);e is a mathematical constant equal to 2.72 (exponent);
y - значение дискриминантной функции, которое определяют по формуле: y is the value of the discriminant function, which is determined by the formula:
y=-В0+В1* - количество нейтрофилов в сыворотке крови, %y=-В0+В1* - number of neutrophils in blood serum, %
В0 - коэффициент уравнения, равный -8,283B0 - coefficient of the equation, equal to -8.283
В1 - коэффициент уравнения, равный 0,077B1 - coefficient of the equation, equal to 0.077
и при значении Р больше 0,079 прогнозируют высокий риск развития госпитальной летальности.and with a P value of more than 0.079, a high risk of in-hospital mortality is predicted.
Разработку способа осуществляют с использованием логистической регрессии. Статистическую значимость оценивают с использованием критерия хи-квадрат.Method development is carried out using logistic regression. Statistical significance is assessed using a chi-square test.
При проведении анализа была определена переменная, вносящая достоверные различия в дифференциацию групп с риском госпитальной летальности у больных с COVID-19.During the analysis, a variable was identified that introduces significant differences in the differentiation of groups with the risk of hospital mortality in patients with COVID-19.
В результате пошаговой процедуры исключения факторов, в формулу вошел следующий показатель (таблица 1):As a result of a step-by-step procedure for eliminating factors, the following indicator was included in the formula (Table 1):
В1=0,077B0=-8.283
B1=0.077
Новым в предлагаемом способе является то, что на основе определения количества нейтрофилов в сыворотке крови прогнозируют высокий риск развития госпитальной летальности у больных, госпитализированных с COVID-19.What is new in the proposed method is that, based on the determination of the number of neutrophils in the blood serum, a high risk of in-hospital mortality is predicted in patients hospitalized with COVID-19.
Предлагаемый в качестве изобретения способ прост в использовании, в нем задействованы лабораторные показатели, которые определяют всем пациентам при поступлении в стационар, что упрощает его практическое использование.The method proposed as an invention is easy to use, it involves laboratory parameters that are determined for all patients upon admission to the hospital, which simplifies its practical use.
Разработанный способ дает возможность прогнозировать исход у пациентов с COVID-19, что повышает точность диагностики, и влияет на тактику лечения.The developed method makes it possible to predict the outcome in patients with COVID-19, which increases the accuracy of diagnosis and influences the tactics of treatment.
Значимость для врача практического здравоохранения заключается в том, что способ дает возможность получить индивидуальный профиль риска конкретного пациента, что позволит клиницистам заблаговременно определить пациентов с высоким риском развития госпитальной летальности, требующих повышенного внимания и проведения более активных диагностических и лечебных мероприятий.The significance for a practical healthcare practitioner lies in the fact that the method makes it possible to obtain an individual risk profile of a particular patient, which will allow clinicians to identify in advance patients with a high risk of developing hospital mortality, requiring increased attention and more active diagnostic and therapeutic measures.
Существенные признаки, характеризующие изобретение, проявили в заявляемой совокупности новые свойства, явным образом не вытекающие из уровня техники и не являющиеся очевидными для специалиста.The essential features that characterize the invention, showed in the claimed combination of new properties that do not explicitly follow from the prior art and are not obvious to a specialist.
Идентичной совокупности признаков не обнаружено в проанализированной патентной и научно-медицинской литературе.An identical set of features was not found in the analyzed patent and medical scientific literature.
Предлагаемый способ может быть использован в практическом здравоохранении для уточнения прогноза у наиболее тяжелых больных с целью предупреждения госпитальной летальности, включая полную коррекцию факторов риска и применение более агрессивной тактики ведения пациентов, несмотря на высокую отягощенность коморбидными заболеваниями, что позволит обеспечить низкие показатели госпитальной смертности.The proposed method can be used in practical healthcare to refine the prognosis in the most severe patients in order to prevent hospital mortality, including the complete correction of risk factors and the use of more aggressive patient management, despite the high burden of comorbid diseases, which will ensure low rates of hospital mortality.
Исходя из вышеизложенного, следует считать предлагаемое изобретение соответствующим условиям патентоспособности «Новизна», «Изобретательский уровень», «Промышленная применимость».Based on the foregoing, the proposed invention should be considered to meet the conditions of patentability "Novelty", "Inventive step", "Industrial applicability".
Изобретение будет понятно из следующего описания и приложенной к нему фигуры.The invention will become apparent from the following description and the figures appended thereto.
На фиг. 1 изображена характерологическая кривая (ROC-кривая) чувствительности и специфичности риска госпитальной летальности у пациентов с новой коронавирусной инфекцией COVID-19. По оси абсцисс отложены значения специфичности (%), по оси ординат - чувствительности (%). По данным анализа следует, что площадь под кривой составила 0,719 (95%ДИ 0,549-0,889; р=0,012), что говорит о хорошем качестве модели, найден оптимальный порог отсечения (Р больше 0,079), при чувствительности 66,7% и специфичности 73,4%.In FIG. Figure 1 shows a characterization curve (ROC curve) of sensitivity and specificity for the risk of hospital mortality in patients with novel coronavirus infection COVID-19. The abscissa shows the values of specificity (%), the ordinate shows sensitivity (%). According to the analysis, it follows that the area under the curve was 0.719 (95% CI 0.549-0.889; p = 0.012), which indicates a good quality of the model, the optimal cut-off threshold was found (P more than 0.079), with a sensitivity of 66.7% and a specificity of 73 ,four%.
Способ осуществляют следующим способом: у обследуемого пациента забирают натощак образцы сыворотки крови и определяют уровень нейтрофилов.The method is carried out in the following way: samples of blood serum are taken from the examined patient on an empty stomach and the level of neutrophils is determined.
После чего для расчета риска развития госпитальной летальности осуществляют расчет числовых значений по предложенной формуле:Then, to calculate the risk of in-hospital mortality, numerical values are calculated according to the proposed formula:
где p - вероятность риска развития госпитальной летальности;where p is the probability of risk of in-hospital mortality;
е - математическая константа, равная 2,72 (экспонента);e is a mathematical constant equal to 2.72 (exponent);
y - значение дискриминантной функции, которое определяют по формуле: y is the value of the discriminant function, which is determined by the formula:
y=-В0+В1* - количество нейтрофилов в сыворотке крови, %y=-В0+В1* - number of neutrophils in blood serum, %
В0 - коэффициент уравнения, равный -8,283B0 - coefficient of the equation, equal to -8.283
В1 - коэффициент уравнения, равный 0,077B1 - coefficient of the equation, equal to 0.077
Полученные нами результаты основаны на данных историй болезни госпитализированных пациентов в респираторный госпиталь с подтвержденным диагнозом COVID-19 путем обнаружения нуклеиновых кислот SARS-CoV-2 в мазках из зева методом полимеразной цепной реакции. В исследование включен 151 пациент, медиана возраста - 66,2 (50-92) лет.Our results are based on case histories of hospitalized patients in a respiratory hospital with a confirmed diagnosis of COVID-19 by detecting SARS-CoV-2 nucleic acids in throat swabs by polymerase chain reaction. The study included 151 patients, the median age was 66.2 (50-92) years.
Примеры конкретного выполнения:Examples of specific implementation:
Пример 1.Example 1
Пациент К., 75 лет. Основной диагноз: 1. Коронавирусная инфекция, вирус идентифицирован (подтвержден лабораторным тестированием независимо от тяжести клинических признаков или симптомов). 2. Внебольничная двусторонняя пневмония, средней степени тяжести. КТ 2.Patient K., 75 years old. Primary Diagnosis: 1. Coronavirus infection, virus identified (confirmed by laboratory testing regardless of severity of clinical signs or symptoms). 2. Community-acquired bilateral pneumonia, moderate severity. CT 2.
В 1 сутки госпитализации взяты общий анализ крови с определением количества нейтрофилов. Объективный осмотр при поступлении: Состояние средней степени тяжести. T тела 37,5°C. В легких дыхание жесткое, ослаблено в нижних отделах с обеих сторон, влажные мелкопузырчатые хрипы. ЧДД 23 в мин., SpO2 - 92% на атмосферном воздухе. Тоны сердца приглушены, ритмичные. ЧСС 110 уд/мин, АД 100/70 мм рт. ст. Живот мягкий, безболезненный. Отеков нет.On the 1st day of hospitalization, a general blood test was taken to determine the number of neutrophils. Objective examination on admission: Condition of moderate severity. T body 37.5°C. In the lungs, breathing is hard, weakened in the lower sections on both sides, moist fine bubbling rales. NPV 23 per minute, SpO 2 - 92% in atmospheric air. Heart sounds are muffled, rhythmic. HR 110 beats/min, BP 100/70 mm Hg. Art. The abdomen is soft and painless. There are no edema.
Общий анализ крови: нейтрофилы - 80,2%.Complete blood count: neutrophils - 80.2%.
Для оценки риска развития госпитальной летальности у больных с COVID-19 был использован разработанный способ:To assess the risk of hospital mortality in patients with COVID-19, the developed method was used:
y=-8,283+0,077*80,2=-2,1076y=-8.283+0.077*80.2=-2.1076
р=0,108p=0.108
С учетом полученных показателей риск госпитальной летальности высокий.Taking into account the obtained indicators, the risk of hospital mortality is high.
На фоне проводимого лечения на 5 день пребывания в стационаре - летальный исход. Диагноз заключительный: U07.1. Новая коронавирусная инфекция COVID-19 (подтвержденная), тяжелое течение. Внебольничная двусторонняя пневмония, средней степени тяжести. КТ 2. ДН 2 ст. Отек легких. Отек головного мозга.Against the background of ongoing treatment on the 5th day of stay in the hospital - a fatal outcome. Final diagnosis: U07.1. New coronavirus infection COVID-19 (confirmed), severe. Community-acquired bilateral pneumonia, moderate severity. CT 2. DN 2 tbsp. Pulmonary edema. Cerebral edema.
Пример 2.Example 2
Пациентка А., 86 л. поступила с жалобами на слабость, кашель с мокротой светлого цвета, повышение температуры до 37,5°C.Patient A., 86 years old. was admitted with complaints of weakness, cough with light-colored sputum, fever up to 37.5°C.
Сопутствующие заболевания: Гипертоническая болезнь около 20 лет, получает эналаприл 10 мг/сут.Concomitant diseases: Hypertension for about 20 years, receives enalapril 10 mg/day.
Объективный осмотр: Состояние удовлетворительное. T тела 37,8°C. В легких дыхание жесткое, ослаблено в нижних отделах с обеих сторон, единичные влажные мелкопузырчатые хрипы. ЧДД 18 в мин. SpO2 - 97% на атмосферном воздухе. Тоны сердца приглушены, ритмичные. ЧСС 78 уд/мин, АД 140/90 мм рт. ст. Живот мягкий, безболезненный. Отеков нет.Objective examination: Satisfactory condition. T body 37.8°C. In the lungs, breathing is hard, weakened in the lower sections on both sides, single moist fine bubbling rales. NPV 18 min. SpO 2 - 97% in atmospheric air. Heart sounds are muffled, rhythmic. HR 78 beats/min, BP 140/90 mm Hg. Art. The abdomen is soft and painless. There are no edema.
Общий анализ крови: нейтрофилы - 74%.Complete blood count: neutrophils - 74%.
Назначено лечение: противовоспалительная (глюкокортикоиды), противовирусная терапия, антикоагулянты, отхаркивающие, гипотензивные.Treatment was prescribed: anti-inflammatory (glucocorticoids), antiviral therapy, anticoagulants, expectorants, hypotensive.
Для оценки риска развития госпитальной летальности был использован разработанный способ:To assess the risk of in-hospital mortality, the developed method was used:
y=-8,283+0,077*74=-2,585 y=-8.283+0.077*74=-2.585
р=0,070p=0.070
Соответственно пациента можно отнести к группе низкого риска развития госпитальной летальности.Accordingly, the patient can be attributed to the group of low risk of hospital mortality.
И действительно, пациентка выписана из стационара в удовлетворительном состоянии.Indeed, the patient was discharged from the hospital in a satisfactory condition.
Предлагаемый в качестве изобретения способ апробирован на 62 больных, и позволяет достоверно определить риск летального исхода на госпитальном этапе.Proposed as an invention, the method was tested on 62 patients, and allows you to reliably determine the risk of death at the hospital stage.
ЛитератураLiterature
1. Сваровская, А.В. Индекс коморбидности Чарлсона в прогнозировании летальных исходов у пациентов с COVID-19 / А.В. Сваровская, А.О. Шабельский, А.В. Левшин // Российский кардиологический журнал. - 2022. - Т. 27. - № 3. - С. 26-31. - DOI 10.15829/1560-4071-2022-4711.1. Svarovskaya, A.V. Charlson comorbidity index in predicting deaths in patients with COVID-19 / A.V. Svarovskaya, A.O. Shabelsky, A.V. Levshin // Russian Journal of Cardiology. - 2022. - T. 27. - No. 3. - S. 26-31. - DOI 10.15829/1560-4071-2022-4711.
2. Коронавирус COVID-19: Официальная информация о коронавирусе в России на портале - стопкоронавирус.рф 30 (xn--0aesfpebagmfblc0a.xn--p1ai).2. Coronavirus COVID-19: Official information about coronavirus in Russia on the portal - stopcoronavirus.rf 30 (xn--0aesfpebagmfblc0a.xn--p1ai).
3. He F, Luo Q, Lei M, Fan L, Shao X, Huang G, Zeng J, Zhao Z, Qin S, Yang Z, Yu N, Yang L, Cao J. Risk factors for severe cases of COVID-19: a retrospective cohort study. Aging (Albany NY). 2020;12(15):15730-15740. https://doi.org/10.18632/aging.103803.3. He F, Luo Q, Lei M, Fan L, Shao X, Huang G, Zeng J, Zhao Z, Qin S, Yang Z, Yu N, Yang L, Cao J. Risk factors for severe cases of COVID-19 : a retrospective cohort study. Aging (Albany NY). 2020;12(15):15730-15740. https://doi.org/10.18632/aging.103803.
4. Shi S. et al. Association of Cardiac Injury With Mortality in Hospitalized Patients With COVID-19 in Wuhan, China. JAMA Cardiol., Mar. 2020, doi: 10.1001/jamacardio.2020.0950.4 Shi S. et al. Association of Cardiac Injury With Mortality in Hospitalized Patients With COVID-19 in Wuhan, China. JAMA Cardiol. Mar. 2020, doi: 10.1001/jamacardio.2020.0950.
5. Wu C. et al. Risk Factors Associated With Acute Respiratory Distress Syndrome and Death in Patients With Coronavirus Disease 2019 Pneumonia in Wuhan, China. JAMA Intern. Med., Mar. 2020, doi: 10.1001/jamainternmed.2020.0994.5. Wu C. et al. Risk Factors Associated With Acute Respiratory Distress Syndrome and Death in Patients With Coronavirus Disease 2019 Pneumonia in Wuhan, China. JAMA Intern. Med. Mar. 2020, doi: 10.1001/jamainternmed.2020.0994.
6. Li X, Marmar T, Xu Q, Tu J, Yin Y, Tao Q, Chen H, Shen T, Xu D. Predictive indicators of severe COVID-19 independent of comorbidities and advanced age: a nested case-control study. Epidemiol Infect. 2020;148:e255. doi: 10.1017/S0950268820002502.6. Li X, Marmar T, Xu Q, Tu J, Yin Y, Tao Q, Chen H, Shen T, Xu D. Predictive indicators of severe COVID-19 independent of comorbidities and advanced age: a nested case-control study. Epidemiol Infect. 2020;148:e255. doi: 10.1017/S0950268820002502.
Claims (9)
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2780522C1 true RU2780522C1 (en) | 2022-09-26 |
Family
ID=
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2803002C1 (en) * | 2023-06-29 | 2023-09-05 | Федеральное бюджетное учреждение науки "Центральный научно-исследовательский институт эпидемиологии" Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека (ФБУН ЦНИИ Эпидемиологии Роспотребнадзора) | Method of predicting the risk of death from covid-19 in young patients |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2472155C1 (en) * | 2011-05-16 | 2013-01-10 | Наталья Михайловна Широхова | Method for prediction of fatal outcome in patients with community-acquired pneumonia |
| RU2754776C1 (en) * | 2021-05-27 | 2021-09-07 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Самарский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method for clinical and laboratory prediction of covid-19 severity |
| WO2021248059A1 (en) * | 2020-06-05 | 2021-12-09 | University Of Louisville Research Foundation, Inc. | Identification of low-density inflammatory neutrophils in severe covid-19 patients |
| RU2763764C1 (en) * | 2021-08-20 | 2022-01-10 | Государственное бюджетное учреждение здравоохранения города Москвы «Научно-исследовательский институт скорой помощи им. Н.В. Склифосовского Департамента здравоохранения города Москвы» (ГБУЗ "НИИ СП ИМ. Н.В.СКЛИФОСОВСКОГО ДЗМ") | Method for prediction of outcome of viral pneumonia in covid-19 |
| WO2022018195A1 (en) * | 2020-07-23 | 2022-01-27 | INSERM (Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale) | Methods for prognosis and monitoring of critical form of coronavirus infection |
| WO2022033451A1 (en) * | 2020-08-10 | 2022-02-17 | 上海大学 | Uses of msc in improving thrombotic complications in covid-19 pneumonia |
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2472155C1 (en) * | 2011-05-16 | 2013-01-10 | Наталья Михайловна Широхова | Method for prediction of fatal outcome in patients with community-acquired pneumonia |
| WO2021248059A1 (en) * | 2020-06-05 | 2021-12-09 | University Of Louisville Research Foundation, Inc. | Identification of low-density inflammatory neutrophils in severe covid-19 patients |
| WO2022018195A1 (en) * | 2020-07-23 | 2022-01-27 | INSERM (Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale) | Methods for prognosis and monitoring of critical form of coronavirus infection |
| WO2022033451A1 (en) * | 2020-08-10 | 2022-02-17 | 上海大学 | Uses of msc in improving thrombotic complications in covid-19 pneumonia |
| RU2754776C1 (en) * | 2021-05-27 | 2021-09-07 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Самарский государственный медицинский университет" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method for clinical and laboratory prediction of covid-19 severity |
| RU2763764C1 (en) * | 2021-08-20 | 2022-01-10 | Государственное бюджетное учреждение здравоохранения города Москвы «Научно-исследовательский институт скорой помощи им. Н.В. Склифосовского Департамента здравоохранения города Москвы» (ГБУЗ "НИИ СП ИМ. Н.В.СКЛИФОСОВСКОГО ДЗМ") | Method for prediction of outcome of viral pneumonia in covid-19 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| Кузник Б.И. и др. Нейтрофилы, лимфоциты и их соотношение как предикторы исходов у больных COVID-19. Патологическая физиология и экспериментальная терапия. 2021; 65(4): 34-41. Кассина Д.В. и др. Нейтрофильные внеклеточные ловушки: значение для диагностики и прогноза COVID-19. Альманах клинической медицины. 2020; 48(S1): S43-50. ТАТАРИНЦЕВА З. Г. и др. Прогнозирование наступления летального исхода при сочетании острого коронарного синдрома и фибрилляции предсердий по данным регистра краснодарского края. Рациональная фармакотерапия в кардиологии. Т. 15, N3, 2019, с. 379-385. Wu C. et al. Risk factors associated with acute respiratory distress syndrome and death in patients with coronavirus disease 2019 pneumonia in Wuhan, China. JAMA Intern. Med. 2020. Tomar B. et al. Neutrophils and Neutrophil Extracellular Traps Drive Necroinflammation in COVID-19. Cells. 2020; 9(6): 1383. * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2805928C1 (en) * | 2023-04-29 | 2023-10-24 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова" Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method of predicting risk of in-hospital mortality in patients with covid-19 |
| RU2812749C1 (en) * | 2023-05-05 | 2024-02-01 | федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова Министерства здравоохранения Российской Федерации (Сеченовский университет) (ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Се | Method of predicting the risk of death in patients with covid-19 |
| RU2803002C1 (en) * | 2023-06-29 | 2023-09-05 | Федеральное бюджетное учреждение науки "Центральный научно-исследовательский институт эпидемиологии" Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека (ФБУН ЦНИИ Эпидемиологии Роспотребнадзора) | Method of predicting the risk of death from covid-19 in young patients |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Zhu et al. | Association of blood glucose control and outcomes in patients with COVID-19 and pre-existing type 2 diabetes | |
| Carlino et al. | Predictors of Intensive Care Unit admission in patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19) | |
| Mat Nor et al. | Procalcitonin clearance for early prediction of survival in critically ill patients with severe sepsis | |
| Akdogan et al. | Diagnostic and early prognostic value of serum CRP and LDH levels in patients with possible COVID-19 at the first admission | |
| Sun et al. | Serum interleukin-6 concentrations and the severity of COVID-19 pneumonia: a retrospective study at a single center in Bengbu City, Anhui Province, China, in January and February 2020 | |
| Szederjesi et al. | An evaluation of serum procalcitonin and C-reactive protein levels as diagnostic and prognostic biomarkers of severe sepsis | |
| Patil et al. | Role of D-Dimer in Covid-19 pneumonia: sensitive marker of inflammation, predictor of mechanical ventilation, thromboembolic events and early marker of post covid-lung fibrosis; Prospective Multicentric, Observational, Interventional study in tertiary care setting in India | |
| Mutlu et al. | Evaluating the clinical, radiological, microbiological, biochemical parameters and the treatment response in COVID-19 pneumonia | |
| Ergenc et al. | Predictors of disease severity, clinical course, and therapeutic outcome in COVID-19 patients: Our experience with 1700 patients | |
| RU2780522C1 (en) | Method for predicting the risk of hospital mortality in patients with a new coronavirus infection covid-19 | |
| Goto et al. | The usefulness of a combination of age, body mass index, and blood urea nitrogen as prognostic factors in predicting oxygen requirements in patients with coronavirus disease 2019 | |
| Fresco et al. | Risk score for mortality due to COVID-19: a prospective temporal validation cohort study in the emergency department of a tertiary care hospital | |
| Erdem et al. | Reliability of the pneumonia severity score (PSI) index in patients diagnosed with COVID-19 pneumonia to determine outpatient discharge | |
| Liu et al. | Clinical course and characteristics of patients with coronavirus disease 2019 in Wuhan, China: a single-centered, retrospective, observational study | |
| Markarian et al. | Early assessment of patients with COVID-19 and dyspnea using lung ultrasound scoring | |
| RU2817106C1 (en) | Method for personified prediction of fatal outcomes of covid-19-associated pneumonia in elderly and senile patients | |
| RU2766302C1 (en) | Method for predicting the risk of death within 6 months after suffering a new coronavirus infection covid-19 | |
| RU2805601C1 (en) | Method of predicting the risk of developing chronic heart failure in patients who have had a new coronavirus infection covid-19 | |
| RU2795093C1 (en) | Method for predicting the severity of pneumonia in covid-19 | |
| RU2803002C1 (en) | Method of predicting the risk of death from covid-19 in young patients | |
| RU2812749C1 (en) | Method of predicting the risk of death in patients with covid-19 | |
| RU2761138C1 (en) | Method for assessing the risk of developing a severe course of coronavirus infection in women | |
| RU2790239C1 (en) | Method for early differential diagnosis of viral and bacterial community-acquired pneumonia in children | |
| Chen et al. | Cardiac troponin I associated with poor prognosis and death risk in 726 severe and critical COVID-19 patients: A retrospective cohort study | |
| RU2795095C1 (en) | Method for predicting outcomes of pneumonia in covid-19 |