RU2805928C1 - Способ прогнозирования риска летального исхода на госпитальном этапе у больных COVID-19 - Google Patents

Способ прогнозирования риска летального исхода на госпитальном этапе у больных COVID-19 Download PDF

Info

Publication number
RU2805928C1
RU2805928C1 RU2023111195A RU2023111195A RU2805928C1 RU 2805928 C1 RU2805928 C1 RU 2805928C1 RU 2023111195 A RU2023111195 A RU 2023111195A RU 2023111195 A RU2023111195 A RU 2023111195A RU 2805928 C1 RU2805928 C1 RU 2805928C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
covid
hospitalization
patients
exp
death
Prior art date
Application number
RU2023111195A
Other languages
English (en)
Inventor
Елена Амишевна Смирнова
Ирина Валерьевна Бикушова
Екатерина Игоревна Сучкова
Алексей Ильич Гиривенко
Яна Анатольевна Беленикина
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова" Министерства здравоохранения Российской Федерации
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова" Министерства здравоохранения Российской Федерации filed Critical Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Рязанский государственный медицинский университет имени академика И.П. Павлова" Министерства здравоохранения Российской Федерации
Application granted granted Critical
Publication of RU2805928C1 publication Critical patent/RU2805928C1/ru

Links

Abstract

Изобретение относится к медицине, в частности к терапии, и может быть использовано для прогнозирования риска летального исхода у больных, находящихся на стационарном лечении с диагнозом COVID-19. Способ прогнозирования риска летального исхода на госпитальном этапе у больных COVID-19 включает определение сатурации кислорода крови на воздухе в течение первых двух часов от момента поступления больного в стационар и скорости клубочковой фильтрации по формуле CKD-EPI в первые сутки госпитализации. Вероятность наступления летального исхода на момент госпитализации рассчитывают по формуле логистической регрессии P= exp20,26 + (-0,0216*Х1) + (-0,2203*Х2)/1+exp20,26 + (-0,0216*Х1) + (-0,2203*Х2), где Р – вероятность наступления летального исхода во время госпитализации в стационар по поводу COVID-19; X1 - скорость клубочковой фильтрации по формуле CKD-EPI в первые сутки госпитализации (мл/мин/1,73м2); X2 – сатурация кислорода на воздухе, %, определенная в течение первых двух часов госпитализации с помощью пульсоксиметра; exp – экспонента, равная 2,72. Изобретение обеспечивает доступный, простой и эффективный способ прогноза риска госпитальной летальности у больных с COVID-19. 2 пр.

Description

Изобретение относится к медицине, в частности к терапии, общей врачебной практике и инфекционным болезням, и может быть использовано для прогнозирования риска летального исхода у больных, находящихся на стационарном лечении с диагнозом COVID-19.
Известны несколько способов прогнозирования исходов COVID-19.
Известна Шкала Оценки Клинического Состояния (ШОКС–КОВИД), определяющая клиническое состояние пациентов, тяжесть течения и прогноза коронавирусной инфекции в зависимости от величины основных маркеров тяжести болезни. Шкала ШОКС-КОВИД оценивает в баллах величину частоты дыхательных движений в покое – от 0 до 3 баллов, температуры тела (°C) – от 0 до 2 баллов, сатурации кислорода крови (%) – от 0 до 2 баллов, вентиляцию – от 0 до 3 баллов, СРБ (мг/дл) – от 0 до 3 баллов, D-димер (мкг/мл) – от 0 до 3 баллов, поражение легких по данным компьютерной томографии (%) – от 0 до 4 баллов. В зависимости от общего количества баллов разделяют легкое течение болезни (1-2 балла), умеренную степень тяжести (3-5 баллов), среднюю степень тяжести (6-9 баллов), тяжелое течение болезни (10-14 баллов) и крайне тяжелое течение болезни (более 14 баллов) [1]. Данный способ применяется для оценки клинического состояния больных, проходящих стационарное и амбулаторное лечение. И прямо не показывает вероятность наступления летального исхода. Применение шкалы ШОКС-КОВИД подразумевает определения ряда лабораторных показателей и проведения компьютерной томографии легких, что делает способ трудоемким и материально затратным, также требует затрат времени.
Известна шкала оценки тяжести состояния National Early Warning Score 2 (NEWS-2), оценивающая в баллах частоту дыхательных движений, сатурацию кислорода крови (%), потребность в оксигенации, систолическое артериальное давление, частоту сердечных сокращений, температуру тела и уровень нарушения сознания. В зависимости от суммы набранных баллов по шкале NEWS-2 низкому риску соответствует 0 баллов, среднему – 1–4 балла (госпитализировать в обычное отделение), высокому – 5–6 баллов (лечение в отделении, неинвазивная вентиляция, консультация в ОРИТ) и очень высокому – 7 баллов и больше (госпитализация в ОРИТ) [2]. Данный способ применим как в амбулаторных, так и в стационарных условиях. Шкала NEWS-2 определяет тяжесть состояния больного и объем необходимого медицинского вмешательства, но не определяет вероятность наступления летального исхода.
Известна шкала 4C Mortality Score, прогнозирующая риск внутрибольничной смерти пациентов с коронавирусной инфекцией. Шкала оценивает такие параметры как возраст, пол, наличие коморбидности, частоту дыхательных движений, сатурацию кислорода, баллы по шкале Глазго, значения мочевины и С-реактивного белка [3]. Шкала включает множество показателей, что затрудняет ее использование.
Существует шкала qSOFA, которая определяет исход заболевания и необходимость перевода пациента в отделение реанимации и интенсивной терапии. При величине систолического артериального давления менее 100 мм рт.ст. присваивается 1 балл, при повышении частоты дыхательных движений более 22 в минуту присваивается 1 балл, при 15 и более баллах по шкале Глазго присваивается 1 балл. 2 и более балла в сумме – значимый предиктор неблагоприятного исхода, состояние пациента требует перевода в отделение реанимации и интенсивной терапии [4]. Данный способ определяет вероятность неблагоприятного исхода и используется для определения показаний перевода больного в отделение реанимации и интенсивной терапии.
Прототипом предлагаемого способа прогноза риска развития летального исхода на госпитальном этапе у больных с COVID-19 является Шкала COVID-19 Critical Illness Prediction Tool (COVID-GRAM), основанная на характеристиках пациентов с COVID-19 на момент поступления в больницу и определяющая риск развития у пациента критической стадии течения заболевания. В понятие критической стадии течения заболевания входят необходимость госпитализации больного в отделение интенсивной терапии, проведения инвазивной вентиляции легких или летальный исход. Шкала COVID-GRAM оценивает следующие показатели: возраст, рентгенографическую картину легких, кровохарканье, одышку, уровень сознания, коморбидность, онкологические заболевания в анамнезе, соотношение нейтрофилов к лимфоцитам, значения лактатдегидрогеназы и прямого билирубина. Диапазон возможных оценок включает значения от 0 до 320 баллов [5]. Данный способ применим только для госпитализированных в стационар больных, но он не оценивает отдельно риск развития летального исхода в период стационарного лечения, а только определяет критическую стадию течения заболевания. Для использования данной шкалы необходимо определение ряда лабораторных показателей, что делает способ трудоемким, а также требует временных и материальных затрат.
Технический результат предлагаемого технического решения –разработать доступный, простой и эффективный способ прогноза риска госпитальной летальности у больных с COVID-19.
Выполнение поставленной задачи достигается тем, что у больных, проходящих стационарное лечение с диагнозом COVID-19, определяют скорость клубочковой фильтрации по формуле CKD-EPI в течение первых суток госпитализации и сатурацию кислорода крови на воздухе в %, измеренную с помощью пульсоксиметра в первые два часа госпитализации в стационар. Далее предсказание вероятности наступления летального исхода на госпитальном этапе рассчитывается по формуле логистической регрессии с учетом полученных значений скорости клубочковой фильтрации по формуле CKD-EPI и сатурации кислорода крови на воздухе.
Формула логистической регрессии представляет собой:
P=exp20,26 + (-0,0216*Х1) + (-0,2203*Х2)/1+exp20,26 + (-0,0216*Х1) + (-0,2203*Х2),
где Р – вероятность смерти больного COVID-19 на госпитальном этапе;
X1 – скорость клубочковой фильтрации по формуле CKD-EPI (мл/мин/1,73м2);
X2 – сатурация кислорода крови на воздухе в %;
exp – экспонента, равная 2,72.
В приведённой формуле Р принимает значение от 0 до 1. Чем больше значение Р, тем выше вероятность гибели пациента в период стационарного лечения по поводу COVID-19.
Разработка и использование предлагаемого метода прогнозирования госпитальной летальности больных с COVID-19 стало возможным благодаря клиническим исследованиям на базе COVID-госпиталя ГБУ РО «Городская клиническая больница № 11» (г. Рязань) и на базе ФГБОУ ВО РязГМУ Минздрава России.
В ретроспективном когортном исследовании приняли участие 218 пациентов (90 мужчины и 128 женщин; медиана и интерквартильный размах возраста – 69 [59;78] лет) с подтвержденным диагнозом COVID-19, госпитализированных в отделение, специализирующееся на лечении пациентов с COVID-19 в период с 01.11.2021 г. по 30.03.2022 г.
Все пациенты получали лечение согласно действующим клиническим рекомендациям и стандартам оказания помощи больным с COVID-19. Всем больным определяли в первые два часа госпитализации сатурацию кислорода крови на воздухе в % с помощью пульсоксиметра и в первые сутки госпитализации скорость клубочковой фильтрации по формуле CKD-EPI.
Конечной первичной точкой в исследовании считали исход заболевания с двумя возможными вариантами: выписка пациента из стационара или летальный исход.
С помощью программы Statistica 6.0 строили модель логистической регрессии. Получена следующая итоговая формула логистической регрессии:
P=expb0 + (b1*Х1) + (b2*Х2)/1+expb0 + (b1*Х1) + (b2*Х2),
где b0 – константа;
b1 и b2 – множители для X1 и X2 соответственно;
X1 – скорость клубочковой фильтрации (мл/мин/1,73м2) по формуле CKD-EPI, определенная в первые сутки госпитализации;
X2 – сатурация кислорода на воздухе в %, оцененная в первые два часа госпитализации с помощью пульсоксиметра.
В целом для полученной модели статистическая значимость p <0,00001. Статистическая значимость для значения скорости клубочковой фильтрации по формуле CKD-EPI p=0,0001, для значения сатурации кислорода на воздухе – p=0,0002.
Были получены следующие значения константы и множителей: константа b0 = 20,26; множитель для скорости клубочковой фильтрации по формуле CKD-EPI b1 = -0,0216; множитель для сатурации кислорода крови на воздухе b2 = -0,2203. Соотношение шансов – 4,9, процент корректных значений – 70,75% (для отсутствия конечной точки –83,46%, для наличия конечной точки – 49,37%). Таким образом, с учетом полученных значений константы и множителей для X1 и X2, формула расчета прогнозирования летального исхода на госпитальном этапе больных с COVID-19 приобретает следующий вид:
P=expb0 + (b1*Х1) + (b2*Х2)/1+expb0 + (b1*Х1) + (b2*Х2).
Пример 1
Пациентка Ж., 70 лет, женского пола, поступила в COVID-госпиталь с подтвержденным диагнозом COVID-19. В полном объеме проводились лечебно-диагностические мероприятия согласно действующим клиническим рекомендациям и стандартам оказания помощи больным с COVID-19. При поступлении в первые два часа госпитализации сатурация кислорода крови на воздухе составила 82 %, скорость клубочковой фильтрации в первые сутки госпитализации по формуле CKD-EPI – 30 мл/мин/1,73м2. По формуле логистической регрессии P=expb0 + (b1*Х1) + (b2*Х2)/1+expb0 + (b1*Х1) + (b2*Х2) получена высокая вероятность наступления летального исхода:
P=exp20,26+(-0,0216*30)+(-0,2203*82)/(1+exp20,26+(-0,0216*30)+(-0,2203*82) = 0,8.
Смерть больной наступила на момент стационарного лечения.
Пример 2
Пациент Б. 60 лет, мужского пола, поступил в COVID-госпиталь с подтвержденным диагнозом COVID-19. В полном объеме проводились лечебно-диагностические мероприятия согласно действующим клиническим рекомендациям и стандартам оказания помощи больным с COVID-19. При поступлении сатурация кислорода крови на воздухе 94 %, скорость клубочковой фильтрации по формуле CKD-EPI – 60 мл/мин/1,73м2. По формуле логистической регрессии
P=exp20,26 + (-0,0216*Х1) + (-0,2203*Х2)/1+exp20,26 + (-0,0216*Х1) + (-0,2203*Х2) получена низкая вероятность наступления летального исхода: P=exp20,26 + (-0,0216*60) + (-0,2203*94)/1+exp20,26 + (-0,0216*60) + (-0,2203*94) = 0,15.
Больной выписан в относительно удовлетворительном состоянии для дальнейшего амбулаторного наблюдения.
Список литературы
1. Мареев В. Ю., Беграмбекова Ю. Л., Мареев Ю. В. Как оценивать результаты лечения больных с новой коронавирусной инфекцией (COVID-19)? Шкала Оценки Клинического Состояния (ШОКС–КОВИД) //Кардиология. – 2020. – Т. 60. – №. 11. – С. 35-41.
2. Liao X, Wang B, Kang Y. Novel coronavirus infection during the 2019– 2020 epidemic: preparing intensive care units – the experience in Sichuan Province, China. Intensive Care Medicine. 2020;46(2):357–60.
3. Knight S. R. et al. Risk stratification of patients admitted to hospital with covid-19 using the ISARIC WHO Clinical Characterisation Protocol: development and validation of the 4C Mortality Score //bmj. – 2020. – Т. 370.
4. Marik P. E., Taeb A. M. SIRS, qSOFA and new sepsis definition //Journal of thoracic disease. – 2017. – Т. 9. – №. 4. – С. 943.
5. Liang W. et al. Development and validation of a clinical risk score to predict the occurrence of critical illness in hospitalized patients with COVID-19 //JAMA internal medicine. – 2020. – Т. 180. – №. 8. – С. 1081-1089.

Claims (6)

  1. Способ прогнозирования риска летального исхода на госпитальном этапе у больных COVID-19, включающий определение сатурации кислорода на воздухе в течение первых двух часов от момента поступления больного в стационар и скорости клубочковой фильтрации по формуле CKD-EPI в первые сутки госпитализации, отличающийся тем, что рассчитывают вероятность наступления летального исхода на момент госпитализации по формуле логистической регрессии
  2. P= exp20,26 + (-0,0216*Х1) + (-0,2203*Х2)/1+exp20,26 + (-0,0216*Х1) + (-0,2203*Х2),
  3. где Р – вероятность наступления летального исхода во время госпитализации в стационар по поводу COVID-19;
  4. X1 - скорость клубочковой фильтрации по формуле CKD-EPI в первые сутки госпитализации (мл/мин/1,73м2);
  5. X2 – сатурация кислорода на воздухе в %, определенная в течение первых двух часов госпитализации с помощью пульсоксиметра;
  6. exp – экспонента, равная 2,72.
RU2023111195A 2023-04-29 Способ прогнозирования риска летального исхода на госпитальном этапе у больных COVID-19 RU2805928C1 (ru)

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2805928C1 true RU2805928C1 (ru) 2023-10-24

Family

ID=

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2780522C1 (ru) * 2022-07-04 2022-09-26 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук" (Томский НИМЦ) Способ прогнозирования риска госпитальной летальности у больных новой коронавирусной инфекцией COVID-19

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2780522C1 (ru) * 2022-07-04 2022-09-26 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук" (Томский НИМЦ) Способ прогнозирования риска госпитальной летальности у больных новой коронавирусной инфекцией COVID-19
RU2781565C1 (ru) * 2022-07-25 2022-10-14 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ФГБУ "НМИЦ ТПМ" Минздрава России) Способ прогнозирования риска летального исхода на госпитальном этапе у пациентов с инфарктом миокарда без подъема сегмента ST, перенесших новую коронавирусную инфекцию COVID-19, с учетом их иммунологического статуса

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
И.Б. ЗАБОЛОТСКИХ и др. Сравнение шкал REMS, NEWS и qSOFA в прогнозе летального исхода у пациентов с COVID-19, вирус идентифицирован: результаты ретроспективного наблюдательного исследования. Анестезиология и реаниматология, 2020, N6, вып. 2, с. 20-26. С.Г. ЩЕРБАК и др. Факторы риска тяжелого течения и летального исхода COVID-19. Физическая и реабилитационная медицина, медицинская реабилитация. 2022; 4(1):14-36. ELI ZOLOTOV ET AL. Can Renal Parameters Predict the Mortality of Hospitalized COVID-19 Patients? Kidney and Blood Pressure Research. 2022;47(5):309-319. doi: 10.1159/000522100. Epub 2022 Jan 20. O. WEIZMAN ET AL. Machine learning-based scoring system to predict in-hospital outcomes in patients hospitalized with COVID-19. Archives of Cardiovascular Disease, 2022, 115(12):617-626. *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Velásquez Dynamical systems applied to dynamic variables of patients from the intensive care unit (ICU): Physical and mathematical mortality predictions on ICU
El-Solh et al. A comparison of severity of illness scoring systems for critically III obstetric patients
JP6049620B2 (ja) 医学的スコアリングシステムおよび方法
US20200176119A1 (en) Methods and systems for severity calculator
Saad et al. Venous glucose, serum lactate and base deficit as biochemical predictors of mortality in patients with polytrauma
Suwarto et al. Predictors of five days mortality in diabetic ketoacidosis patients: a prospective cohort study
Sammour et al. Venous glucose and arterial lactate as biochemical predictors of mortality in clinically severely injured trauma patients—a comparison with ISS and TRISS
JP2014500100A (ja) 人間又は動物の対象におけるボレミック状態の観察
Chuang et al. The identification of prolonged length of stay for surgery patients
Czyżewski et al. Contribution of volume overload to the arterial stiffness of hemodialysis patients
CN113903460A (zh) 一种预测重症急性胰腺炎的系统及其应用
CN118039171A (zh) 一种急性肾损伤患者早期预后预测模型及其建立方法
RU2805928C1 (ru) Способ прогнозирования риска летального исхода на госпитальном этапе у больных COVID-19
JP2018511053A (ja) 患者の濾過量を算定する方法および器械
RU2480749C1 (ru) Способ прогнозирования выживаемости больных с хронической сердечной недостаточностью
RU2757843C1 (ru) Способ прогнозирования течения пневмонии у пациентов с подтвержденным covid-19
Sabatino et al. The impact of muscle mass and myosteatosis on mortality in critically ill patients with Sars-Cov2-related pneumonia
RU2766352C1 (ru) Способ прогнозирования исхода вирусной пневмонии при covid19
RU2826883C1 (ru) Способ прогнозирования вероятности летального исхода у пациентов с тяжелой COVID-19-ассоциированной пневмонией
RU2806726C1 (ru) Способ прогнозирования вероятности наступления смерти у пациентов с COVID-19, госпитализированных в стационар на основе лабораторных и инструментальных исследований
RU2766302C1 (ru) Способ прогнозирования риска развития летального исхода в течение 6 месяцев после перенесенной новой коронавирусной инфекции COVID-19
RU2751412C1 (ru) Способ прогнозирования риска летального исхода у пациентов, перенесших инфаркт миокарда в трудоспособном возрасте
Zavorotniy et al. Comparative evaluation of lethal outcome prediction methods in severely burned patients
RU2306865C2 (ru) Способ прогнозирования развития послеоперационной пневмонии
Farhah et al. Modeling of Insulin Sensitivity for Sepsis-AKI and Sepsis Non-AKI