RU2812718C1 - Способ прогнозирования развития тромбоэмболических осложнений у пациентов с COVID-19 - Google Patents
Способ прогнозирования развития тромбоэмболических осложнений у пациентов с COVID-19 Download PDFInfo
- Publication number
- RU2812718C1 RU2812718C1 RU2023114313A RU2023114313A RU2812718C1 RU 2812718 C1 RU2812718 C1 RU 2812718C1 RU 2023114313 A RU2023114313 A RU 2023114313A RU 2023114313 A RU2023114313 A RU 2023114313A RU 2812718 C1 RU2812718 C1 RU 2812718C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- tec
- age
- developing
- covid
- hospital
- Prior art date
Links
- 208000025721 COVID-19 Diseases 0.000 title claims abstract description 21
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 10
- 230000009424 thromboembolic effect Effects 0.000 title claims abstract description 9
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 claims abstract description 13
- 208000001072 type 2 diabetes mellitus Diseases 0.000 claims abstract description 13
- 102000009027 Albumins Human genes 0.000 claims abstract description 11
- 108010088751 Albumins Proteins 0.000 claims abstract description 11
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 claims abstract description 10
- 210000002381 plasma Anatomy 0.000 claims abstract description 8
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 7
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 claims abstract description 7
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 claims abstract description 7
- 239000003570 air Substances 0.000 claims description 7
- 239000005338 frosted glass Substances 0.000 claims description 6
- 230000000451 tissue damage Effects 0.000 claims description 6
- 231100000827 tissue damage Toxicity 0.000 claims description 6
- 239000012080 ambient air Substances 0.000 claims description 5
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 4
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 abstract description 4
- 230000006378 damage Effects 0.000 abstract description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 3
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 abstract description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 7
- 210000000038 chest Anatomy 0.000 description 6
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 5
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 5
- 208000010378 Pulmonary Embolism Diseases 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 4
- 206010035664 Pneumonia Diseases 0.000 description 3
- 230000002146 bilateral effect Effects 0.000 description 3
- 238000012742 biochemical analysis Methods 0.000 description 3
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 3
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 3
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 3
- 238000010197 meta-analysis Methods 0.000 description 3
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 3
- 102100030988 Angiotensin-converting enzyme Human genes 0.000 description 2
- 201000001320 Atherosclerosis Diseases 0.000 description 2
- 208000001528 Coronaviridae Infections Diseases 0.000 description 2
- 206010051055 Deep vein thrombosis Diseases 0.000 description 2
- 206010020772 Hypertension Diseases 0.000 description 2
- 206010052242 Nephroangiosclerosis Diseases 0.000 description 2
- MWUXSHHQAYIFBG-UHFFFAOYSA-N Nitric oxide Chemical compound O=[N] MWUXSHHQAYIFBG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 208000007536 Thrombosis Diseases 0.000 description 2
- 206010047249 Venous thrombosis Diseases 0.000 description 2
- 210000000709 aorta Anatomy 0.000 description 2
- 230000003143 atherosclerotic effect Effects 0.000 description 2
- 230000000740 bleeding effect Effects 0.000 description 2
- 210000001627 cerebral artery Anatomy 0.000 description 2
- 230000001684 chronic effect Effects 0.000 description 2
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 2
- 230000005713 exacerbation Effects 0.000 description 2
- 238000002618 extracorporeal membrane oxygenation Methods 0.000 description 2
- 238000012314 multivariate regression analysis Methods 0.000 description 2
- 210000000056 organ Anatomy 0.000 description 2
- 208000011580 syndromic disease Diseases 0.000 description 2
- PGOHTUIFYSHAQG-LJSDBVFPSA-N (2S)-6-amino-2-[[(2S)-5-amino-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-4-amino-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-5-amino-2-[[(2S)-5-amino-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2S,3R)-2-[[(2S)-5-amino-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2S,3R)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-5-amino-2-[[(2S)-1-[(2S,3R)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2R)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-1-[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-[[(2S)-2-amino-4-methylsulfanylbutanoyl]amino]-3-(1H-indol-3-yl)propanoyl]amino]-5-carbamimidamidopentanoyl]amino]propanoyl]pyrrolidine-2-carbonyl]amino]-3-methylbutanoyl]amino]-4-methylpentanoyl]amino]-4-methylpentanoyl]amino]acetyl]amino]-3-hydroxypropanoyl]amino]-4-methylpentanoyl]amino]-3-sulfanylpropanoyl]amino]-4-methylsulfanylbutanoyl]amino]-5-carbamimidamidopentanoyl]amino]-3-hydroxybutanoyl]pyrrolidine-2-carbonyl]amino]-5-oxopentanoyl]amino]-3-hydroxypropanoyl]amino]-3-hydroxypropanoyl]amino]-3-(1H-imidazol-5-yl)propanoyl]amino]-4-methylpentanoyl]amino]-3-hydroxybutanoyl]amino]-3-(1H-indol-3-yl)propanoyl]amino]-5-carbamimidamidopentanoyl]amino]-5-oxopentanoyl]amino]-3-hydroxybutanoyl]amino]-3-hydroxypropanoyl]amino]-3-carboxypropanoyl]amino]-3-hydroxypropanoyl]amino]-5-oxopentanoyl]amino]-5-oxopentanoyl]amino]-3-phenylpropanoyl]amino]-5-carbamimidamidopentanoyl]amino]-3-methylbutanoyl]amino]-4-methylpentanoyl]amino]-4-oxobutanoyl]amino]-5-carbamimidamidopentanoyl]amino]-3-(1H-indol-3-yl)propanoyl]amino]-4-carboxybutanoyl]amino]-5-oxopentanoyl]amino]hexanoic acid Chemical compound CSCC[C@H](N)C(=O)N[C@@H](Cc1c[nH]c2ccccc12)C(=O)N[C@@H](CCCNC(N)=N)C(=O)N[C@@H](C)C(=O)N1CCC[C@H]1C(=O)N[C@@H](C(C)C)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](CO)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](CS)C(=O)N[C@@H](CCSC)C(=O)N[C@@H](CCCNC(N)=N)C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)O)C(=O)N1CCC[C@H]1C(=O)N[C@@H](CCC(N)=O)C(=O)N[C@@H](CO)C(=O)N[C@@H](CO)C(=O)N[C@@H](Cc1cnc[nH]1)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)O)C(=O)N[C@@H](Cc1c[nH]c2ccccc12)C(=O)N[C@@H](CCCNC(N)=N)C(=O)N[C@@H](CCC(N)=O)C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)O)C(=O)N[C@@H](CO)C(=O)N[C@@H](CC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CO)C(=O)N[C@@H](CCC(N)=O)C(=O)N[C@@H](CCC(N)=O)C(=O)N[C@@H](Cc1ccccc1)C(=O)N[C@@H](CCCNC(N)=N)C(=O)N[C@@H](C(C)C)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)N[C@@H](CC(N)=O)C(=O)N[C@@H](CCCNC(N)=N)C(=O)N[C@@H](Cc1c[nH]c2ccccc12)C(=O)N[C@@H](CCC(O)=O)C(=O)N[C@@H](CCC(N)=O)C(=O)N[C@@H](CCCCN)C(O)=O PGOHTUIFYSHAQG-LJSDBVFPSA-N 0.000 description 1
- UUUHXMGGBIUAPW-UHFFFAOYSA-N 1-[1-[2-[[5-amino-2-[[1-[5-(diaminomethylideneamino)-2-[[1-[3-(1h-indol-3-yl)-2-[(5-oxopyrrolidine-2-carbonyl)amino]propanoyl]pyrrolidine-2-carbonyl]amino]pentanoyl]pyrrolidine-2-carbonyl]amino]-5-oxopentanoyl]amino]-3-methylpentanoyl]pyrrolidine-2-carbon Chemical compound C1CCC(C(=O)N2C(CCC2)C(O)=O)N1C(=O)C(C(C)CC)NC(=O)C(CCC(N)=O)NC(=O)C1CCCN1C(=O)C(CCCN=C(N)N)NC(=O)C1CCCN1C(=O)C(CC=1C2=CC=CC=C2NC=1)NC(=O)C1CCC(=O)N1 UUUHXMGGBIUAPW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 206010001052 Acute respiratory distress syndrome Diseases 0.000 description 1
- 102000004411 Antithrombin III Human genes 0.000 description 1
- 108090000935 Antithrombin III Proteins 0.000 description 1
- 206010003645 Atopy Diseases 0.000 description 1
- 206010003658 Atrial Fibrillation Diseases 0.000 description 1
- 206010006187 Breast cancer Diseases 0.000 description 1
- 208000026310 Breast neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 208000031229 Cardiomyopathies Diseases 0.000 description 1
- 208000006545 Chronic Obstructive Pulmonary Disease Diseases 0.000 description 1
- 208000000668 Chronic Pancreatitis Diseases 0.000 description 1
- 208000028399 Critical Illness Diseases 0.000 description 1
- 208000011231 Crohn disease Diseases 0.000 description 1
- 206010014522 Embolism venous Diseases 0.000 description 1
- 206010016654 Fibrosis Diseases 0.000 description 1
- 208000007882 Gastritis Diseases 0.000 description 1
- 206010048714 Gastroduodenitis Diseases 0.000 description 1
- 206010019280 Heart failures Diseases 0.000 description 1
- HTTJABKRGRZYRN-UHFFFAOYSA-N Heparin Chemical compound OC1C(NC(=O)C)C(O)OC(COS(O)(=O)=O)C1OC1C(OS(O)(=O)=O)C(O)C(OC2C(C(OS(O)(=O)=O)C(OC3C(C(O)C(O)C(O3)C(O)=O)OS(O)(=O)=O)C(CO)O2)NS(O)(=O)=O)C(C(O)=O)O1 HTTJABKRGRZYRN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 208000015710 Iron-Deficiency Anemia Diseases 0.000 description 1
- 206010048858 Ischaemic cardiomyopathy Diseases 0.000 description 1
- WSMYVTOQOOLQHP-UHFFFAOYSA-N Malondialdehyde Chemical compound O=CCC=O WSMYVTOQOOLQHP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 208000008589 Obesity Diseases 0.000 description 1
- 206010033649 Pancreatitis chronic Diseases 0.000 description 1
- 208000008469 Peptic Ulcer Diseases 0.000 description 1
- 108090000882 Peptidyl-Dipeptidase A Proteins 0.000 description 1
- 208000004210 Pressure Ulcer Diseases 0.000 description 1
- 206010037601 Pyelonephritis chronic Diseases 0.000 description 1
- 208000013616 Respiratory Distress Syndrome Diseases 0.000 description 1
- 206010040047 Sepsis Diseases 0.000 description 1
- 102000002262 Thromboplastin Human genes 0.000 description 1
- 108010000499 Thromboplastin Proteins 0.000 description 1
- 206010044314 Tracheobronchitis Diseases 0.000 description 1
- 230000001154 acute effect Effects 0.000 description 1
- 239000003963 antioxidant agent Substances 0.000 description 1
- 230000003078 antioxidant effect Effects 0.000 description 1
- 229960005348 antithrombin iii Drugs 0.000 description 1
- 208000006673 asthma Diseases 0.000 description 1
- 201000009267 bronchiectasis Diseases 0.000 description 1
- 208000023652 chronic gastritis Diseases 0.000 description 1
- 201000006368 chronic pyelonephritis Diseases 0.000 description 1
- 206010009887 colitis Diseases 0.000 description 1
- 210000004351 coronary vessel Anatomy 0.000 description 1
- 210000001198 duodenum Anatomy 0.000 description 1
- 230000002526 effect on cardiovascular system Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000004761 fibrosis Effects 0.000 description 1
- 239000005337 ground glass Substances 0.000 description 1
- 229920000669 heparin Polymers 0.000 description 1
- 208000030603 inherited susceptibility to asthma Diseases 0.000 description 1
- 210000004731 jugular vein Anatomy 0.000 description 1
- 238000011005 laboratory method Methods 0.000 description 1
- 208000019423 liver disease Diseases 0.000 description 1
- 210000003141 lower extremity Anatomy 0.000 description 1
- 229940118019 malondialdehyde Drugs 0.000 description 1
- 238000005399 mechanical ventilation Methods 0.000 description 1
- 235000020824 obesity Nutrition 0.000 description 1
- 230000001314 paroxysmal effect Effects 0.000 description 1
- 208000011906 peptic ulcer disease Diseases 0.000 description 1
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 1
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 1
- 230000002685 pulmonary effect Effects 0.000 description 1
- 238000002106 pulse oximetry Methods 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 description 1
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 1
- 230000002792 vascular Effects 0.000 description 1
- 210000003462 vein Anatomy 0.000 description 1
- 208000004043 venous thromboembolism Diseases 0.000 description 1
Abstract
Изобретение относится к медицине, а именно к терапии и кардиологии, и может быть использовано для прогнозирования развития тромбоэмболических осложнений (ТЭО) у пациентов с COVID-19. Определяют возраст, процент поражения легочной ткани по данным компьютерной томографии органов грудной клетки (КТ ОГК), сатурацию кислорода на атмосферном воздухе на момент поступления в стационар менее или более 95%, концентрацию альбумина в плазме крови на момент поступления в стационар, а также наличие/отсутствие сахарного диабета 2-го типа. По полученным показателям определяют риск развития ТЭО (р) по заданной формуле. И при показателе р выше или равном 20,64% прогнозируют высокий риск развития ТЭО, при значении р меньше 20,64% - низкий риск развития ТЭО в ходе госпитализации. Способ позволяет выбрать оптимальную тактику ведения пациентов и позволяет своевременно проводить лечебные мероприятия за счет оценки совокупности наиболее значимых показателей. 1 ил., 1 табл., 3 пр.
Description
Область техники, к которой относится изобретение
Изобретение относится к медицине, а именно к терапии и кардиологии, и может быть использовано для прогнозирования развития тромбоэмболических осложнений (ТЭО) у пациентов с COVID-19, получающих лечение в условиях стационара.
Уровень техники
Развитие ТЭО у пациентов с COVID-19 остается актуальной проблемой на сегодняшний день. По данным мета-анализа, включавшего в себя 17 исследований, распространенность тромбоэмболии легочной артерии (ТЭЛА) составила 32% (95% доверительный интервал: 25%-40%), в то же время, согласно мета-анализу 32 исследований, распространенность тромбоза глубоких вен нижних конечностей составляла 27% (95% ДИ: 21%-34%) [Kollias, A., Kyriakoulis, К.G., Lagou, S., Kontopantelis, Е., Stergiou, G.S., & Syrigos, К. (2021). Venous thromboembolism in COVID-19: A systematic review and meta-analysis. Vascular Medicine, 26(4), 415-425.].
Известен «Способ прогнозирования тромбозов и кровотечений у критических пациентов с COVID-19 в условиях проведения ЭКМО» (Патент RU №2766350), где определяют следующие показатели: объем гепаринизации нефракционированным гепарином (МЕ/кг/час), активированное частичное тромбопластиновое время (сек), уровень активности антитромбина-III (%), концентрацию оксида азота (мкмоль/л), концентрацию малонового диальдегида (нмоль/мл), концентрацию ангиотензинпревращающего фермента (АСЕ units), тотальный антиоксидантный статус (ммоль/л). Измеренным показателям присваивают баллы в соответствии с Таблицей 1.
Полученные баллы суммируют. При получении значения суммы баллов от 7 до 10 включительно прогнозируют низкую степень риска тромбозов и кровотечений. При сумме баллов от 11 до 16 включительно - среднюю степень. При сумме баллов от 17 до 21 включительно - высокую степень.
Недостаток данного способа заключается в том, что несмотря на то, что данный способ позволяет определить риск развития ТЭО, в нем рассматриваются только пациенты реанимационного профиля в условиях проведения ЭКМО. Данная группа пациентов составляет малую часть от всех пациентов, госпитализированных по поводу COVID-19.
Раскрытие изобретения
При создании изобретения решалась техническая проблема прогнозирования риска развития ТЭО у пациентов с COVID-19, получающих лечение в условиях стационара.
Техническим результатом заявленного изобретения является повышение эффективности прогнозирования риска развития ТЭО у госпитализированных пациентов с COVID-19.
Технический результат заявленного изобретения достигается за счет того, что у пациента в ходе клинико-лабораторного и инструментального обследования определяются следующие показатели: возраст, процент поражения легочной ткани по данным компьютерной томографии органов грудной клетки (КТ ОГК), сатурация кислорода на атмосферном воздухе на момент поступления в стационар менее или более 95%, концентрация альбумина в плазме крови на момент поступления в стационар, наличие/отсутствие сахарного диабета 2-го типа, затем определяют степень развития ТЭО р по формуле:
р=1 / (1+e-z) × 100%,
z=0,183 + 1,512 × Х возр + 1,671 × Xкт + 0,995 × X сатур - 0,126 × X альб + 1,259 × ХСД,
где р - вероятность развития тромбоэмболических осложнений (%);
е - число Эйлера приблизительно равно 2,71828;
X возр, где 0 - возраст младше 65 лет, 1 - возраст старше 65 лет;
Хкт, где 0 - менее 50% «матового стекла» по данным КТ ОГК, 1 - более 50% «матового стекла» по данным КТ ОГК;
X сатур, где 0 - сатурация на атмосферном воздухе >95%, где 1 - сатурация на атмосферном воздухе <95%;
X альб - концентрация альбумина в плазме крови, выраженная в граммах на литр (г/л);
ХСД, где 0 - отсутствие сахарного диабета 2-го типа, где 1 - наличие сахарного диабета 2-го типа
В ходе проведения ROC-анализа был определен оптимальный порог классификации логистической функции р. При значении р выше и равному 20,64% прогнозируют высокий риск развития ТЭО в ходе госпитализации, ниже 20,64% - низкий риск.
Возраст, процент поражения легочной ткани по данным компьютерной томографии органов грудной клетки, сатурация кислорода на атмосферном воздухе на момент поступления в стационар а также наличие/отсутствие сахарного диабета 2-го типа являются бинарными показателями. Так, например, если возраст пациента составляет менее 65 лет, то коэффициент уравнения, соответствующий возрасту, умножается на 0. В случае, если возраст пациента составляет 65 лет и более, то коэффициент уравнения, соответствующий возрасту, умножается на 1. Аналогичный расчет применяется для остальных бинарных переменных.
Выбор значимых параметров и создание формулы для расчета осуществлены следующим образом.
Возраст, процент поражения легочной ткани по данным компьютерной томографии органов грудной клетки, сатурация кислорода на атмосферном воздухе на момент поступления в стационар а также наличие/отсутствие сахарного диабета 2-го определяются при сборе анамнеза у пациентов с COVID-19.
Возраст пациента оценивается по паспортным данным и/или во время сбора анамнеза. Процент поражения легочной ткани оценивают с помощью КТ ОГК. Сатурацию кислорода на атмосферном воздухе (SpO2) оценивают с помощью пульсоксиметрии. Оценка концентрации альбумина производится в плазме крови пациента. Наличие/отсутствия сахарного диабета 2-го типа определяется либо при сборе анамнеза, либо в процессе обследования пациента. Показатели оцениваются на момент поступления в стационар или в течение первых суток.
Заявленный способ разработан на основе анализа данных ретроспективного когортного исследования, включавшего 1634 пациента, госпитализированных в Университетскую клиническую больницу №4 Сеченовского университета с лабораторно (код U07.1 по МКБ-10) или клинически (код U07.2 по МКБ-10) подтвержденным диагнозом коронавирусной инфекции COVID-19. На фоне COVID-19 у 127 (8%) пациентов развились ТЭО.
Статистический анализ полученных данных выполняли с помощью пакета «1 ВМ SPSS Statistics 26». На первом этапе общая выборка в зависимости от развития ТЭО была поделена на две группы. С помощью многофакторного регрессионного анализа была разработана прогностическая модель зависимости вероятности развития ТЭО от факторов, вошедших в многофакторную модель. На основании полученных данных выведена формула для прогнозирования вероятности развития ТЭО.
Для оценки качества построенной модели проведен ROC-анализ (Receiver operating characteristic) с вычислением показателя AUC (area under curve, площадь под кривой). Итоговые данные ROC-анализа представлены в таблице 1.
Показатель AUC, равный 0,881, свидетельствует об очень хорошем качестве модели. При установленном оптимальном пороговом значении модель имеет чувствительность 80,3%, специфичность - 78,3%), диагностическую эффективность - 79,9%.
При проведении внешней валидации на выборке, составившей 324 пациента, было определено, что чувствительность и специфичность модели при установленном пороговом значении составила 80,91%) и 77,41%) соответственно, диагностическая эффективность - 80,24%. Площадь по ROC-кривой (AUC) составила 0,878.
Краткое описание чертежей
Изобретение поясняется чертежом, где на фиг. 1 приведен график ROC-анализа в отношении развития ТЭО. Кроме того, представлена таблица 1 с результатами ROC-анализа в отношении развития ТЭО.
На фиг. 1 изображена ROC-кривая, показывающая чувствительность и специфичность разработанного способа прогнозирования ТЭО у пациентов с COVID-19. По оси абсцисс отложены значения 1 - специфичность (%), по оси ординат - чувствительности (%). По данным проведенного ROC-анализа значение площади под кривой (AUC) составил 0,881, что говорит о хорошем качестве модели
Осуществление изобретения
В течение первых суток от поступления в стационар с верифицированным диагнозом COVID-19 у пациента определяются следующие показатели: возраст, процент поражения легочной ткани по данным компьютерной томографии органов грудной клетки более 50%, сатурация кислорода на атмосферном воздухе на момент поступления в стационар менее 95%, концентрация альбумина в плазме крови на момент поступления в стационар, наличие/отсутствие сахарного диабета 2-го типа. Измеренные показатели умножаются на рассчитанные в ходе многофакторного регрессионного анализа на коэффициенты, в результате чего вычисляется вероятность развития тромбоэмболических осложнений у пациентов с COVID-19 в период госпитализации, выраженная в процентах. После этого определяют р по формуле:
р=1 / (1+e-z) × 100%,
a z=0,183 + 1,512 × Х возр + 1,671 ×Хкт + 0,995 × X сатур - 0,126 × X альб + 1,259 × ХСД,
где р - вероятность развития тромбоэмболических осложнений (%);
е - число Эйлера приблизительно равно 2,71828;
X возр, где 0 - возраст младше 65 лет, 1 - возраст старше 65 лет;
Хкт, где 0 - менее 50% «матового стекла» по данным КТ ОГК, 1 - более 50% «матового стекла» по данным КТ ОГК;
X сатур, где 0 - сатурация на атмосферном воздухе >95%, где 1 - сатурация на атмосферном воздухе <95%;
X альб - концентрация альбумина в плазме крови, выраженная в граммах на литр (г/л);
ХСД, где 0 - отсутствие сахарного диабета 2-го типа, где 1 - наличие сахарного диабета 2-го типа.
При значении р выше и равному 20,64% прогнозируют высокий риск развития ТЭО в ходе госпитализации, ниже 20,64% - низкий риск.
Сущность изобретения поясняется следующими клиническими примерами.
Пример №1
Пациентка Б., 80 лет. Основной диагноз: Внебольничная двусторонняя полисегментарная пневмония в нижних долях легких тяжелой степени. COVID-19 положительный U07.1. ХОБЛ по смешанному типу, обострение. Интерстициальный фиброз легких. Вторичные бронхоэктазы.
Сочетанный: ИБС: атеросклеротический кардиосклероз. Пароксизмальная форма фибрилляции предсердий.
Фон: Гипертоническая болезнь 2 стадии 2 степени, риск ССО 3. Атеросклероз аорты, коронарных и церебральных артерий. Нефроангиосклероз.
Осложнения: ДН 2 ст., НК 2а.
Сопутствующий: Хронический гастрит, ремиссия. Хронический колит, ремиссия. Посттромбофлебитический синдром. Рецидивирующая ТЭЛА мелких ветвей (анамнестически).
SpO2 при поступлении составила 96%. По данным КТ-ОГК выявлено поражение легочной ткани по типу «матового стекла» более 50%, что соответствует степени тяжести КТ-3. По данным биохимического анализа периферической венозной крови концентрация альбумина составила 28,8 г/л.
Подставим указанные параметры в формулу:
р=1 / (1+e-z) × 100%,
z=0,183 + 1,512 × Х возр + 1,671 × ХКТ + 0,995 × Х сатур - 0,126 × Х альб + 1,259 × ХСД
z=0,183 + 1 × 1,512 + 1 × 1,671 + 0 × 0,995 - 28,8 × 0,126 + 0 × 1,259=-0,2628
р=1/(1+е-7) × 100%=1/(1+е0,2628) × 100%=43,5%
Согласно уравнению, вероятность развития ТЭО в ходе госпитализации составила 43,5%, что соответствует высокому риску. При дальнейшем наблюдении прогноз для данной пациентки подтвердился. В ходе госпитализации у пациентки была диагностирована ТЭЛА и тромбоз глубоких вен правой голени.
Пример №2
Пациентка К., 35 лет, Основной: Внебольничная двусторонняя полисегментарная пневмония тяжелой степени, COVID-19 положительный от 09.04.2020 г U07.1.
Сочетанный: Рак левой молочной железы, мастэктомия 24.03.2020 года. 8 курсов ПХТ. Кардиомиопатия, обусловленная воздействием лекарственных средств.
Осложнения: ДН 2 ст.
Сопутствующий: Болезнь Крона. Хроническая железодефицитная анемия легкой степени тяжести. Язвенная болезнь 12-перстной кишки, вне обострения.
SpO2 при поступлении составила 99%. Поражение легочной ткани по данным КТ ОКГ до 50%. По данным биохимического анализа периферической венозной крови концентрация альбумина составила 36,1 г/л.
Подставим указанные параметры в формулу:
р=1 / (1+e-z) × 100%,
z=0,183 + 1,512 × Х возр + 1,671 × Хкт + 0,995 × Х сатур - 0,126 × Х альб + 1,259 × ХСД
z=0,183 + 0 × 1,512 + 0 × 1,671 + 0 × 0,995 - 36,1 × 0,126 + 0 × 1,259= -4,3656
р=1/(1+e-z) × 100%=1/(1+е4,3656) × 100%=1,255%
Согласно уравнению, вероятность развития ТЭО в ходе госпитализации составило 1,255%, что соответствует низкому риску. В течение всего периода стационарного лечения ТЭО не выявлены. Спустя 15 дней пациентка выписана домой в удовлетворительном состоянии.
Пример №3
Пациентка Г., 56 лет. Основное заболевание: U07.1 Коронавирусная инфекция, вызванная COVID-19, идентифицированная лабораторными методами. Внегоспитальная двухсторонняя полисегментарная пневмония с поражением верхней, средней и нижней долей правого, и верхней и нижней долей левого легкого крайне тяжелого течения.
Сочетанное заболевание. 1: Бронхиальная астма неатопическая форма средне -тяжелого течения в стадии обострения. Сочетанные заболевания. 2: ИБС: Атеросклеротический кардиосклероз. Ишемическая кардиомиопатия.
Фон: Гипертоническая болезнь 3 стадии, 3 степени, риск 4. Атеросклероз коронарных, церебральных артерий, аорты. Артериолосклеротический нефроангиосклероз.
Осложнение основного заболевания: ДН 3 ст. НК 2 ст. Нозокомиальный трахеобронхит. Сепсис. Респираторный дистресс-синдром. ДВС- синдром. Легочно-сердечная недостаточность. Пролежни крестца, левой пятки. Реан. мероприятия: Катетеризация правой внутренней яремной вены, ИВЛ 11.04.2020 - 02.05.2020 г. Трахеостомия от 15.04.2020 г.
Сопутствующие заболевания: Ожирение 3 ст.(ИМТ 40,79 кг\м2). Хронический гастродуоденит. Хронический панкреатит. Жировой гепатоз. Хронический пиелонефрит
SpO2 при поступлении составила 86%. По данным КТ ОГК выявлено более 50% поражения легочной ткани. По данным биохимического анализа периферической венозной крови концентрация альбумина составила 34,8 г/л.
Подставим указанные параметры в формулу:
р=1 / (1+e-z) × 100%,
z=0,183 + 1,512 × Х возр + 1,671 × Хкт + 0,995 × Х сатур - 0,126 × Х альб + 1,259 × ХСД
z=0,183 + 0 × 1,512 + 1 × 1,671 + 1 × 0,995 - 34,8 × 0,126 + 0 × 1,259=-1,5358
p=1/(1+e-z) × 100%=1/(1+е1,5358) × 100%=17,71%
Согласно уравнению, вероятность развития ТЭО у пациента составила 17,71%, что соответствует низкому риску. В течение всего периода лечения в стационаре у пациента не регистрировалось развития ТЭО, и в удовлетворительном состоянии пациент был выписан.
Таким образом, разработанный способ позволяет обеспечить повышение эффективности прогнозирования вероятности развития ТЭО у пациентов с COVID-19 в период госпитализации на основании ряда клинических, лабораторных и инструментальных показателей, что позволяет своевременно осуществить профилактические и лечебные мероприятия.
Способ прогнозирования развития тромбоэмболических осложнений у пациентов с COVID-19
Claims (11)
- Способ прогнозирования развития тромбоэмболических осложнений (ТЭО) у пациентов с COVID-19, включающий определение следующих показателей: возраст, процент поражения легочной ткани по данным компьютерной томографии органов грудной клетки, сатурация кислорода на атмосферном воздухе на момент поступления в стационар, концентрация альбумина в плазме крови на момент поступления в стационар, наличие/отсутствие сахарного диабета 2-го типа, затем определяют риск развития ТЭО (р) по формуле:
- р=1 / (1+e-z) × 100%,
- z=0,183 + 1,512 × Xвозр × 1,671 × ХКТ + 0,995 × Хсатур - 0,126 × Хальб + 1,259 × ХСД, где
- р - вероятность развития тромбоэмболических осложнений в %;
- е - число Эйлера, равное 2,71828;
- Xвозр, где 0 - возраст младше 65 лет, 1 - возраст старше 65 лет;
- ХКТ, где 0 - менее 50% «матового стекла» по данным КТ ОГК, 1 - более 50% «матового стекла» по данным КТ ОГК;
- Xсатур, где 0 - сатурация на атмосферном воздухе >95%, 1- сатурация на атмосферном воздухе <95%;
- Xальб - концентрация альбумина в плазме крови, выраженная в граммах на литр;
- ХСД, где 0 - отсутствие сахарного диабета 2-го типа, где 1 - наличие сахарного диабета 2-го типа,
- при значении р выше или равном 20,64% прогнозируют высокий риск развития ТЭО в ходе госпитализации, при значении р меньше 20,64% - низкий риск.
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2812718C1 true RU2812718C1 (ru) | 2024-02-01 |
Family
ID=
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2766350C1 (ru) * | 2021-08-19 | 2022-03-15 | 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") | Способ прогнозирования тромбозов и кровотечений у критических пациентов с covid-19 в условиях проведения экмо |
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2766350C1 (ru) * | 2021-08-19 | 2022-03-15 | 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") | Способ прогнозирования тромбозов и кровотечений у критических пациентов с covid-19 в условиях проведения экмо |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| DUJARDIN R.W.G. et al. Biomarkers for the prediction of venous thromboembolism in critically ill COVID-19 patients. Thrombosis Research. 2020, 196, pp. 308-312. * |
| ПЕТРИКОВ С.С. и др. Предикторы тромботических осложнений у пациентов, перенесших новую коронавирусную инфекцию. Медицинский алфавит. 2022, 17, стр. 7-14. БЫЧИНИН М.В. и др. Венозные тромбоэмболические осложнения у пациентов с тяжелым и крайне тяжелым течением COVID-19. Анестезиология и реаниматология. 2021, 4, стр. 41-47. VAN DE SANDE D. et al. Predicting thromboembolic complications in COVID-19 ICU patients using machine learning. Journal of clinical and translational research. 2020, 6(4), pp. 179-186. CHANDEL A. et al. Association of D-dimer and Fibrinogen With Hypercoagulability in COVID-19 Requiring Extracorporeal Membrane Oxygenation. J Intensive Care Med. 2021, 36(6), pp.689-695. * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Lichter et al. | Lung ultrasound predicts clinical course and outcomes in COVID-19 patients | |
| Kelder et al. | Quantifying the added value of BNP in suspected heart failure in general practice: an individual patient data meta-analysis | |
| Knudsen et al. | Diagnostic value of B-Type natriuretic peptide and chest radiographic findings in patients with acute dyspnea | |
| Karmpaliotis et al. | Diagnostic and prognostic utility of brain natriuretic Peptide in subjects admitted to the ICU with hypoxic respiratory failure due to noncardiogenic and cardiogenic pulmonary edema | |
| Fruchter et al. | D-dimer as a prognostic biomarker for mortality in chronic obstructive pulmonary disease exacerbation | |
| Schwam | B‐type natriuretic peptide for diagnosis of heart failure in emergency department patients: a critical appraisal | |
| Bettencourt | Clinical usefulness of B-type natriuretic peptide measurement: present and future perspectives | |
| Raymond et al. | Prevalence of impaired left ventricular systolic function and heart failure in a middle aged and elderly urban population segment of Copenhagen | |
| Vasile et al. | Significance of elevated cardiac troponin T levels in critically ill patients with acute respiratory disease | |
| Taylor et al. | Point-of-care focused cardiac ultrasound for prediction of pulmonary embolism adverse outcomes | |
| Molina Hazan et al. | Blood lactate levels differ significantly between surviving and nonsurviving patients within the same risk-adjusted classification for congenital heart surgery (RACHS-1) group after pediatric cardiac surgery | |
| Barrett et al. | The AFFORD clinical decision aid to identify emergency department patients with atrial fibrillation at low risk for 30-day adverse events | |
| Sumbul et al. | Modified lung ultrasound score in evaluating the severity of covid-19 pneumonia | |
| RU2812718C1 (ru) | Способ прогнозирования развития тромбоэмболических осложнений у пациентов с COVID-19 | |
| Shirakabe et al. | Clinical significance of the fibrosis-4 index in patients with acute heart failure requiring intensive care | |
| Fuhrman et al. | Outcomes of adults with congenital heart disease that experience acute kidney injury in the intensive care unit | |
| Ince et al. | Risk stratification in submassive pulmonary embolism via alveolar-arterial oxygen gradient | |
| Bahloul et al. | Value of the plasma protein and hemoglobin concentration in the diagnosis of pulmonary edema in scorpion sting patients | |
| Muto et al. | Clinical characteristics of pulmonary hypertension in patients with pleuroparenchymal fibroelastosis | |
| Bonderman et al. | Non-invasive algorithms for the diagnosis of pulmonary hypertension | |
| Cheng et al. | Role of ideal cardiovascular health metrics in reducing risk of incident arrhythmias | |
| Covino et al. | A new clinical prediction rule for infective endocarditis in emergency department patients with fever: definition and first validation of the CREED score | |
| Zuin et al. | Impact of clinical profile at admission on the outcomes in patients hospitalized for acute pulmonary embolism: data from the IPER Registry | |
| Yang et al. | Develop ment and validation of a prognostic dynamic nomogram for in-hospital mortality in patients with Stanford type B aortic dissection | |
| Kaulins et al. | Chronic thromboembolic pulmonary hypertension mimicking acute pulmonary embolism: a case report |