RU2783852C1 - Способ прогнозирования риска перехода нетяжелой формы пневмонии в тяжелую - Google Patents
Способ прогнозирования риска перехода нетяжелой формы пневмонии в тяжелую Download PDFInfo
- Publication number
- RU2783852C1 RU2783852C1 RU2022109991A RU2022109991A RU2783852C1 RU 2783852 C1 RU2783852 C1 RU 2783852C1 RU 2022109991 A RU2022109991 A RU 2022109991A RU 2022109991 A RU2022109991 A RU 2022109991A RU 2783852 C1 RU2783852 C1 RU 2783852C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- pneumonia
- severe
- ptp
- risk
- developing
- Prior art date
Links
- 206010035664 Pneumonia Diseases 0.000 title claims abstract description 57
- 229920001469 poly(aryloxy)thionylphosphazene Polymers 0.000 claims abstract description 22
- MUMGGOZAMZWBJJ-DYKIIFRCSA-N Testostosterone Chemical compound O=C1CC[C@]2(C)[C@H]3CC[C@](C)([C@H](CC4)O)[C@@H]4[C@@H]3CCC2=C1 MUMGGOZAMZWBJJ-DYKIIFRCSA-N 0.000 claims abstract description 18
- 210000004369 Blood Anatomy 0.000 claims abstract description 16
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims abstract description 16
- 210000004072 Lung Anatomy 0.000 claims abstract description 15
- 229940012952 Fibrinogen Drugs 0.000 claims abstract description 9
- 102000008946 Fibrinogen Human genes 0.000 claims abstract description 9
- 108010049003 Fibrinogen Proteins 0.000 claims abstract description 9
- 229940019698 Fibrinogen containing hemostatics Drugs 0.000 claims abstract description 9
- 229960003604 Testosterone Drugs 0.000 claims abstract description 9
- ZLMJMSJWJFRBEC-UHFFFAOYSA-N potassium Chemical compound [K] ZLMJMSJWJFRBEC-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 8
- 229910052700 potassium Inorganic materials 0.000 claims abstract description 8
- 239000011591 potassium Substances 0.000 claims abstract description 8
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 claims abstract description 4
- 235000019394 potassium persulphate Nutrition 0.000 claims description 2
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 abstract description 8
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 abstract description 6
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 3
- 206010002026 Amyotrophic lateral sclerosis Diseases 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 17
- 238000001764 infiltration Methods 0.000 description 5
- 206010011224 Cough Diseases 0.000 description 4
- 230000036387 respiratory rate Effects 0.000 description 4
- 241000288140 Gruiformes Species 0.000 description 3
- 231100000601 Intoxication Toxicity 0.000 description 3
- 208000005374 Poisoning Diseases 0.000 description 3
- 206010037660 Pyrexia Diseases 0.000 description 3
- 206010037833 Rales Diseases 0.000 description 3
- 210000003491 Skin Anatomy 0.000 description 3
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 3
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 3
- 238000005755 formation reaction Methods 0.000 description 3
- 230000035987 intoxication Effects 0.000 description 3
- 231100000566 intoxication Toxicity 0.000 description 3
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 3
- 230000001154 acute Effects 0.000 description 2
- 210000000038 chest Anatomy 0.000 description 2
- 230000000875 corresponding Effects 0.000 description 2
- 230000002458 infectious Effects 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 210000000056 organs Anatomy 0.000 description 2
- 230000000241 respiratory Effects 0.000 description 2
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 description 2
- 201000010874 syndrome Diseases 0.000 description 2
- 241001631457 Cannula Species 0.000 description 1
- 206010016334 Feeling hot Diseases 0.000 description 1
- 206010019233 Headache Diseases 0.000 description 1
- 229960003975 Potassium Drugs 0.000 description 1
- 206010036790 Productive cough Diseases 0.000 description 1
- 210000003802 Sputum Anatomy 0.000 description 1
- 230000005587 bubbling Effects 0.000 description 1
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 201000009910 diseases by infectious agent Diseases 0.000 description 1
- 230000002996 emotional Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000002349 favourable Effects 0.000 description 1
- 231100000869 headache Toxicity 0.000 description 1
- 230000003054 hormonal Effects 0.000 description 1
- 201000002364 leukopenia Diseases 0.000 description 1
- 231100001022 leukopenia Toxicity 0.000 description 1
- 238000000034 method Methods 0.000 description 1
- 238000002640 oxygen therapy Methods 0.000 description 1
- 230000000144 pharmacologic effect Effects 0.000 description 1
- 238000002601 radiography Methods 0.000 description 1
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 210000001519 tissues Anatomy 0.000 description 1
- 239000005526 vasoconstrictor agent Substances 0.000 description 1
- 230000000033 vasopressor Effects 0.000 description 1
Images
Abstract
Изобретение относится к медицине, а именно к пульмонологии, терапии, и может быть использовано для прогнозирования риска перехода нетяжелой формы пневмонии в тяжелую. Прогноз тяжести пневмонии ПТП определяют по формуле ПТП=1,2967×КПС-0,7124×Т-1,7345×K++1,0284×Ф-0,1707, где КПС - количество пораженных сегментов легких по результатам лучевых методов диагностики; Т - тестостерон венозной крови, нмоль/л; K+ - калий венозной крови, ммоль/л; Ф - фибриноген венозной крови, г/л. Если ПТП>0, вероятность развития тяжелого течения пневмонии в течение 72-х часов составляет более 75%. Если ПТП<0, вероятность развития тяжелого течения пневмонии в течение 72-х часов составляет менее 25%. Способ обеспечивает возможность прогнозирования риска формирования тяжелой пневмонии за счет определения совокупности рентгенологических и лабораторных показателей. 1 ил., 2 табл., 3 пр.
Description
Изобретение относится к медицине, а именно к пульмонологии, терапии, и может быть использовано для прогнозирования риска формирования тяжелой пневмонии по совокупности рентгенологических и лабораторных показателей.
В настоящее время существуют разнообразные шкалы по оценке риска летального исхода и выбора места лечения пациентов с внебольничной пневмонией, оценке необходимости респираторной поддержки.
Известна шкала CURB/CRB-65, применяемая для оценки риска летального исхода и выбора места лечения пациентов с внебольничной пневмонией [1].
Шкала NEWS и NEWS2 были разработаны для стандартизации и улучшения реагирования на клиническое ухудшение состояние у пациентов с острыми заболеваниями, в том числе и пневмониями [2].
Известна шкала PORT/PSI, количественно стратифицирующая по тяжести и прогнозу пациентов с внебольничной пневмонией, позволяющая прогнозировать 30-дневную смертность. Шкала предполагает определение 20 клинических и лабораторных параметров [3].
Широко применяемая шкала SMART-СОР/SMRT-CO, основанная на оценке тяжести внебольничной пневмонии путем выявления пациентов, нуждающихся в интенсивной респираторной поддержке и инфузии вазопрессоров [4].
Данные шкалы основаны на простой агрегированной системе подсчета баллов, в которой баллы присваиваются физиологическим измерениям, уже зарегистрированным в обычной практике, когда пациенты обращаются в больницу или находятся под наблюдением.
Недостатком данных способов является субъективная врачебная эмпирическая наблюдательная оценка физиологических измерений с последующим присвоением баллов и формированием итоговой оценки. Одновременно, ни один из данных способов не позволяет прогнозировать риск перехода нетяжелой пневмонии в тяжелую, определяя за собой статус фактической оценки состояния.
В настоящее время сформированы критерии оценки тяжести пневмонии, определяющие тактику терапии [5]. Наиболее эффективным инструментом принято считать рекомендации IDSA/ATS (Американского торакального общества и Американского общества инфекционных болезней). Критерии IDSA/ATS Основаны на использовании двух «больших» и девяти «малых» критериев ТВП (таблица 1). Наличие одного «большого» или трех «малых» критериев являются критерием тяжелой пневмонии и показанием к госпитализации пациента в ОРИТ.
Пневмония - высокодинамичное заболевание, характеризующееся быстрой сменой относительно благополучного состояния пациента в неблагополучное с переходом в тяжелую пневмонию за незначительный промежуток времени. Именно эта динамичность определяет основную непредсказуемость течения заболевания и требует высокой интеллектуально-эмоциональной нагрузки врача.
Сегодня в клинической практике отсутствуют модели, позволяющие прогнозировать развитие тяжелой формы пневмонии на основании клинико-лабораторных параметров.
Задачей изобретения является разработка способа прогнозирования риска формирования тяжелой пневмонии по совокупности рентгенологических и лабораторных показателей.
Это достигается тем, что на основе применения пошагового дискриминантного анализа получены дискриминантные показатели и соответствующие им дискриминантные коэффициенты. Результатом анализа явилось обнаружение клинико-лабораторной прогностической модели риска перехода нетяжелой формы пневмонии в тяжелую.
Сущность предложенного метода заключается в следующем: пациенту с нетяжелой пневмонией проводится определение количества пораженных сегментов по результатам лучевых методов (рентгенография органов грудной полости или компьютерная томография органов грудной полости), а также лабораторно оцениваются уровни тестостерона, калия и фибриногена венозной крови. Данные параметры анализируются, используя формулу прогностической модели риска перехода нетяжелой формы пневмонии в тяжелую.
Предлагаемый способ позволяет оценить неблагоприятный ближайший прогноз заболевания по итоговому результату формулы. Если итоговое значение результатов >0, то вероятность развитие тяжелого течения пневмонии в течение ближайших 72-х часов составляет более 75%; если итоговое значение результатов <0, вероятность развитие тяжелого течения пневмонии в течение ближайших 72-х часов составляет менее 25%.
Предлагаемый способ позволяет проводить оценку риска прогноза формирования тяжелой пневмонии, что необходимо для предотвращения неблагоприятного течения заболевания, формирования возможных осложнений и повышения контроля эффективности терапии заболевания, заключающаяся в фармакологическом прекондиционировании. Использование предлагаемого способа не требует проведения дополнительных дорогостоящих тестов и оборудования.
Решение поставленной задачи обеспечивается тем, что в способе прогнозирования риска перехода нетяжелой формы пневмонии в тяжелую прогноз тяжести пневмонии ПТП определяют по формуле ПТП=1,2967×КПС-0,7124×Т-1,7345×K++1,0284×Ф-0,1707, где КПС - количество пораженных сегментов легких по результатам лучевых методов диагностики; Т - тестостерон венозной крови, нмоль/л; K+ - калий венозной крови, ммоль/л; Ф - фибриноген венозной крови, г/л, и если ПТП>0, вероятность развития тяжелого течения пневмонии в течение 72-х часов составляет более 75%; если ПТП<0, вероятность развитие тяжелого течения пневмонии в течение 72-х часов составляет менее 25%.
Предлагаемый способ с выводом закономерностей и созданием решающего уравнения был разработан на основании применения пошагового дискриминантного анализа в общем массиве полученных данных за наблюдениями пациентов с внебольничной пневмонией по определенным аспектам течения заболевания.
Изобретение поясняется фиг. 1, на которой показано распределение пациентов, заболевших внебольничной пневмонией, по степени тяжести на основании разработанной модели.
Для выявления переменных (полученных в ходе обследования 158 пациентов), максимально влияющих на тяжесть заболевания, и построения прогнозирующей функции проводилась процедура пошагового дискриминантного анализа. В качестве группирующей (результирующей) переменной использовалась качественная переменная - тяжесть заболевания (0 - нетяжелая ВП, 1 - тяжелая ВП). В качестве дискриминантных переменных, способных оказать влияние на степень тяжести заболевания, использовались лабораторные, клинические, рентгенологические данные, изучаемые гормональные показатели на период поступления пациента в лечебное учреждение.
В результате пошагового дискриминантного анализа были получены дискриминантные показатели и соответствующие им дискриминантные коэффициенты. В качестве дискриминантных показателей были установлены следующие: количество пораженных пневмонией сегментов легочной ткани, содержание тестостерона в крови, уровень K+ в крови, показатель фибриногена в крови и установлена константа. Для каждого из них был установлен свой дискриминантный коэффициент (таблица 2).
Результатом анализа явилось обнаружение клинико-лабораторной прогностической модели риска перехода нетяжелой формы пневмонии в тяжелую: ПТП=1,2967×КПС-0,7124×Т-1,7345×K++1,0284×Ф-0,1707, где ПТП - прогноз тяжести пневмонии; КПС - количество пораженных сегментов легких (по результатам лучевых методов диагностики); Т - тестостерон венозной крови (нмоль/л); K+ - калий венозной крови (ммоль/л); Ф - фибриноген венозной крови (г/л).
Если ПТП>0, вероятность развитие тяжелого течения пневмонии в течение 72-х часов составляет более 75%; если ПТП<0, вероятность развитие тяжелого течения пневмонии в течение 72-х часов составляет менее 25%.
Распределение пациентов, заболевших внебольничной пневмонией, по степени тяжести на основании разработанной модели (фиг. 1). Значения дискриминантной функции ПТП, вычисленной для каждого пациента, показывают, что наиболее «тяжелый прогноз» у пациента под номером 107, наиболее «легкий» прогноз - у пациента под номером 66. В апробацию модели были включены пациенты, у которых имелись все лабораторные данные, необходимые для применения математической модели.
Набор простых показателей и коэффициентов позволяет с высокой вероятностью определить группы риска неблагоприятного течения заболевания. Полученная в ходе многомерного математического анализа математическая модель прогнозирования тяжести пневмонии обладает чувствительностью - 88% и специфичностью - 100%.
Сущность заявленного способа поясняется следующими клиническими примерами:
Пример 1. Характеризующий признак формулы «если ПТП<0».
Пациент Ф., 28 лет, поступил в стационар 14.11.2020 года с диагнозом: Внебольничная пневмония нетяжелого течения с локализацией в S4, S5 правого легкого, SMRT-CO - 0 баллов. Из анамнеза: болен в течение 5 суток, лихорадка до 38,5°С, кашель с мокротой желтого цвета, слабость. При поступлении состояние средней тяжести обусловлено интоксикационным синдромом, кожные покровы нормального цвета, горячие, сухие. Сознание ясное. Частота дыхания 18 в минуту, выслушиваются влажные мелкопузырчатые хрипы над легочными полями, SO2 96%. АД 120/60 мм рт.ст., ЧСС 92 в минуту. По критериям тяжести, пневмония соответствовала нетяжелой. Данные лабораторных исследований: уровень тестостерона 18,7 нмоль/л, калия 4,8 ммоль/л, фибриногена 6 г/л. Используя формулу прогностической модели риска перехода нетяжелой формы пневмонии в тяжелую, результат ПТП составил - 13,05, вероятность развитие тяжелого течения пневмонии в течение 72-х часов составляет менее 25%, назначенная терапия не корректировалась. В течение 2 суток температура нормализовалась, стабилизация общего состояния, динамика заболевания положительная. Выписка на 10 сутки после разрешения инфильтрации.
Пример 2. Характеризующий признак формулы «если ПТП>0».
Пациент А., 44 года, поступил в стационар 24.11.2021 года с диагнозом: Внебольничная пневмония нетяжелого течения с локализацией в S3, S4 правого легкого, S7, S8 левого легкого, SMRT-CO - 1 балл. Из анамнеза: болен в течение 7 суток, начало заболевания сопровождалось ознобом, лихорадкой до 39,2°С, головой болью, слабостью, сухим кашлем. При поступлении состояние средней степени тяжести, обусловлено синдромом инфекционной интоксикации, кожные покровы нормального цвета, горячие, влажные. Сознание ясное. Частота дыхания 22 в минуту, выслушивается крепитация и единичные сухие свистящие хрипы над легочными полями, SO2 95%. АД 135/80 мм рт.ст., ЧСС 84 в минуту. По критериям тяжести, пневмония соответствовала нетяжелой. Данные лабораторных исследований: уровень тестостерона 7,6 нмоль/л, калия 3,5 ммоль/л, фибриногена 7,2 г/л. Используя формулу прогностической модели риска перехода нетяжелой формы пневмонии в тяжелую, результат ПТП составил 0,94, вероятность развитие тяжелого течения пневмонии в течение 72-х часов составляет более 75%.
Несмотря на проводимое лечение, температура в течение 72 часов не нормализовалась, усилился сухой кашель, ЧД 26 в мин, SO2 92%, отмечена нестабильная динамика заболевания. Выполнено контрольное рентгенологическое исследование, по результатам которой выявлено расширение площади инфильтрации в S3, S4, S5 правого легкого, S6, S7, S8 левого легкого. По критериям тяжести, пневмония перепрофилирована в тяжелую. Была скорректирована терапия, на фоне которой динамика заболевания стабилизировалась. Выписка на 24 сутки после разрешения инфильтрации.
Пример 3. Характеризующий признак формулы «если ПТП>0».
Пациент М., 56 лет, поступил в стационар 17.11.2021 года с диагнозом: Внебольничная пневмония нетяжелого течения с локализацией в S3, S4, S5 правого легкого, SMRT-CO - 0 баллов. Из анамнеза: болен в течение 2 суток, начало заболевания острое, с ознобом, сменяемым ощущением жара, лихорадка до 39,8°С, выраженная слабость, сухой кашель. При поступлении состояние средней степени тяжести, обусловлено синдромом инфекционной интоксикации, кожные покровы бледные, горячие, влажные. Сознание ясное. Частота дыхания 25 в минуту, дыхание незначительно ослаблено в правых отделах, хрипы над легочными полями не выслушиваются, SO2 96%. АД 140/90 мм рт.ст., ЧСС 118 в минуту. По критериям тяжести, пневмония соответствовала нетяжелой. Данные лабораторных исследований: уровень тестостерона 6,5 нмоль/л, калия 3,5 ммоль/л, фибриногена 6,9 г/л. Используя формулу прогностической модели риска перехода нетяжелой формы пневмонии в тяжелую, результат ПТП составил 0,11, вероятность развитие тяжелого течения пневмонии в течение 72-х часов составляет более 75%. Назначенная терапия была своевременно скорректирована, добавлена оксигенотерапия с минимальной скоростью потока 2 л/мин используя назальные канюли.
В течение 2 суток температура нормализовалась, стабилизация общего состояния, динамика заболевания положительная. Выполнено контрольное рентгенологическое исследование, по результатам которой выявлено расширение площади инфильтрации в S3, S4, S5, S6 правого легкого. Лабораторно выявлена лейкопения 3,8×109/л. По критериям тяжести, пневмония перепрофилирована в тяжелую. Выписка на 17 сутки после разрешения инфильтрации благодаря своевременной коррекции терапии.
Список литературы:
1. Bauer ТТ, Ewig S, Marre R, Suttorp N, Welte T; CAPNETZ Study Group. CRB-65 predicts death from community-acquired pneumonia. J Intern Med. 2006; 260(1): 93-101. doi:10.1111/j.1365-2796.2006.01657.x
2. National Early Warning Score (NEWS) 2 Standardising the assessment of acute-illness severity in the NHS. https://www.rcplondon.ac.uk/projects/outputs/national-early-warning-score-news-2
3. Fine MJ, Auble ТЕ, Yealy DM, et al. A prediction rule to identify low-risk patients with community-acquired pneumonia. N Engl J Med. 1997; 336(4): 243-250. doi:10.1056/NEJM199701233360402
4. Charles PG, Wolfe R, Whitby M, et al. SMART-COP: a tool for predicting the need for intensive respiratory or vasopressor support in community-acquired pneumonia. Clin Infect Dis. 2008; 47(3): 375-384. doi:10.1086/589754
5. Чучалин А.Г., Синопальников А.И., Козлов P.С. и соавт. Клинические рекомендации по диагностике, лечению и профилактике тяжелой внебольничной пневмонии у взрослых. Пульмонология. 2014; 4: 13-48.
Claims (1)
- Способ прогнозирования риска перехода нетяжелой формы пневмонии в тяжелую, отличающийся тем, что прогноз тяжести пневмонии ПТП определяют по формуле ПТП=1,2967×КПС-0,7124×Т-1,7345×K++1,0284×Ф-0,1707, где КПС - количество пораженных сегментов легких по результатам лучевых методов диагностики; Т - тестостерон венозной крови, нмоль/л; K+ - калий венозной крови, ммоль/л; Ф - фибриноген венозной крови, г/л, и если ПТП>0, вероятность развития тяжелого течения пневмонии в течение 72-х часов составляет более 75%; если ПТП<0, вероятность развития тяжелого течения пневмонии в течение 72-х часов составляет менее 25%.
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2783852C1 true RU2783852C1 (ru) | 2022-11-21 |
Family
ID=
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2789426C1 (ru) * | 2022-06-10 | 2023-02-02 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Астраханский государственный медицинский университет", Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО Астраханский ГМУ Минздрава России) | Способ экспресс-диагностики степени тяжести пневмонии при COVID-19 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2348348C1 (ru) * | 2007-10-26 | 2009-03-10 | Анатолий Сергеевич Димов | Способ прогноза возникновения внебольничной пневмонии тяжелой формы течения |
| RU2407007C1 (ru) * | 2009-06-02 | 2010-12-20 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "БАШКИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ МЕДИЦИНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ Федерального Агентства по здравоохранению и социальному развитию" (ГОУ ВПО БГМУ РОСЗДРАВА) | Способ прогнозирования развития затяжного течения у больных с тяжелой формой внебольничной пневмонии |
| CN111796098A (zh) * | 2020-05-29 | 2020-10-20 | 中国科学院武汉病毒研究所 | 诊断新冠肺炎由重症转危重症的血浆蛋白标志物、检测试剂或检测工具 |
| CN112183572A (zh) * | 2020-08-12 | 2021-01-05 | 上海依智医疗技术有限公司 | 一种生成预测肺炎严重程度的预测模型的方法及装置 |
| RU2779581C2 (ru) * | 2022-07-09 | 2022-09-09 | Автономная некоммерческая организация дополнительного профессионального образования "Московский медико-социальный институт имени Ф.П. Гааза" | Способ оценки неблагоприятного исхода пневмонии тяжелого течения, ассоциированной с COVID-19, по уровню s-CysC |
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2348348C1 (ru) * | 2007-10-26 | 2009-03-10 | Анатолий Сергеевич Димов | Способ прогноза возникновения внебольничной пневмонии тяжелой формы течения |
| RU2407007C1 (ru) * | 2009-06-02 | 2010-12-20 | Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "БАШКИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ МЕДИЦИНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ Федерального Агентства по здравоохранению и социальному развитию" (ГОУ ВПО БГМУ РОСЗДРАВА) | Способ прогнозирования развития затяжного течения у больных с тяжелой формой внебольничной пневмонии |
| CN111796098A (zh) * | 2020-05-29 | 2020-10-20 | 中国科学院武汉病毒研究所 | 诊断新冠肺炎由重症转危重症的血浆蛋白标志物、检测试剂或检测工具 |
| CN112183572A (zh) * | 2020-08-12 | 2021-01-05 | 上海依智医疗技术有限公司 | 一种生成预测肺炎严重程度的预测模型的方法及装置 |
| RU2779581C2 (ru) * | 2022-07-09 | 2022-09-09 | Автономная некоммерческая организация дополнительного профессионального образования "Московский медико-социальный институт имени Ф.П. Гааза" | Способ оценки неблагоприятного исхода пневмонии тяжелого течения, ассоциированной с COVID-19, по уровню s-CysC |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| LUO B. et al. Two new inflammatory markers related to the CURB-65 score for disease severity in patients with community-acquired pneumonia: The hypersensitive C-reactive protein to albumin ratio and fibrinogen to albumin ratio. Open Life Sci. 2021, 16(1), p.84-91. MARTI C. et al. Prediction of severe community-acquired pneumonia: a systematic review and meta-analysis. Crit Care. 2012, 16(4):R141, doi: 10.1186/cc11447. PMID: 22839689. PARTHASARATHI A. et al. Association of serum albumin and copeptin with early clinical deterioration and instability in community-acquired pneumonia. Adv Respir Med. 2022, 90(4), p.323-337. * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2789426C1 (ru) * | 2022-06-10 | 2023-02-02 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Астраханский государственный медицинский университет", Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБОУ ВО Астраханский ГМУ Минздрава России) | Способ экспресс-диагностики степени тяжести пневмонии при COVID-19 |
| RU2795093C1 (ru) * | 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) | Способ прогнозирования тяжести течения пневмонии при COVID-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Soummer et al. | Ultrasound assessment of lung aeration loss during a successful weaning trial predicts postextubation distress | |
| Comes et al. | Association of BMI and change in weight with mortality in patients with fibrotic interstitial lung disease | |
| Arnold et al. | The RAD score: a simple acute asthma severity score compares favorably to more complex scores | |
| Chowdhury et al. | Baseline mucus cytokines predict 22‐item Sino‐Nasal Outcome Test results after endoscopic sinus surgery | |
| Abe et al. | Reference values of MostGraph measures for middle-aged and elderly Japanese individuals who participated in annual health checkups | |
| Walter et al. | The efficacy of the OSA-18 as a waiting list triage tool for OSA in children | |
| Mirochnik et al. | C-reactive protein concentration as a prognostic factor for inflammation in the management of odontogenic infections | |
| Çiftci et al. | Combined pulmonary fibrosis and emphysema: How does cohabitation affect respiratory functions? | |
| Wang et al. | Lung ultrasound score assessing the pulmonary edema in pediatric acute respiratory distress syndrome received continuous hemofiltration therapy: a prospective observational study | |
| Sosa et al. | Lung ultrasound as a predictor of mortality of patients with COVID-19 | |
| RU2480153C1 (ru) | Способ прогнозирования течения среднетяжелой хронической обструктивной болезни легких | |
| CN113903460A (zh) | 一种预测重症急性胰腺炎的系统及其应用 | |
| RU2783852C1 (ru) | Способ прогнозирования риска перехода нетяжелой формы пневмонии в тяжелую | |
| Matsumura et al. | A novel scale for predicting delayed intubation in patients with inhalation injury | |
| Ćutahija et al. | Application of artificial intelligence in the diagnosis of pulmonary emphysema | |
| Song et al. | Combined cardiac, lung, and diaphragm ultrasound for predicting weaning failure during spontaneous breathing trial | |
| RU2304928C2 (ru) | Способ акустической диагностики очаговых изменений в легких человека | |
| Liu et al. | A nomogram predicting severe COVID-19 based on a large study cohort from China | |
| Ruan et al. | Modified early warning score in assessing disease conditions and prognosis of 10,517 pre-hospital emergency cases | |
| RU2624352C1 (ru) | Способ прогнозирования направленности развития процесса заживления гнойных и инфицированных ран лица у детей | |
| Teh et al. | HACOR Score in Predicting Non-invasive Ventilation Failure in Acute Decompensated Heart Failure and AECOAD Patients | |
| RU2826883C1 (ru) | Способ прогнозирования вероятности летального исхода у пациентов с тяжелой COVID-19-ассоциированной пневмонией | |
| RU2805928C1 (ru) | Способ прогнозирования риска летального исхода на госпитальном этапе у больных COVID-19 | |
| RU2826878C1 (ru) | Способ прогноза прогрессирования артериальной гипоксемии у пациентов с синдромом острого легочного повреждения | |
| Kang et al. | The use of lung ultrasound in a surgical intensive care unit |