RU2817106C1 - Method for personified prediction of fatal outcomes of covid-19-associated pneumonia in elderly and senile patients - Google Patents
Method for personified prediction of fatal outcomes of covid-19-associated pneumonia in elderly and senile patients Download PDFInfo
- Publication number
- RU2817106C1 RU2817106C1 RU2023136332A RU2023136332A RU2817106C1 RU 2817106 C1 RU2817106 C1 RU 2817106C1 RU 2023136332 A RU2023136332 A RU 2023136332A RU 2023136332 A RU2023136332 A RU 2023136332A RU 2817106 C1 RU2817106 C1 RU 2817106C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- risk
- covid
- level
- patients
- elderly
- Prior art date
Links
- 208000025721 COVID-19 Diseases 0.000 title claims abstract description 28
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 21
- 206010035664 Pneumonia Diseases 0.000 title claims abstract description 13
- 206010053172 Fatal outcomes Diseases 0.000 title claims abstract description 11
- 230000034994 death Effects 0.000 claims abstract description 17
- 231100000517 death Toxicity 0.000 claims abstract description 17
- 108010074051 C-Reactive Protein Proteins 0.000 claims abstract description 11
- 102100032752 C-reactive protein Human genes 0.000 claims abstract description 11
- 239000003154 D dimer Substances 0.000 claims abstract description 9
- 108010052295 fibrin fragment D Proteins 0.000 claims abstract description 9
- 108050000784 Ferritin Proteins 0.000 claims abstract description 8
- 102000008857 Ferritin Human genes 0.000 claims abstract description 8
- 238000008416 Ferritin Methods 0.000 claims abstract description 8
- 108010048233 Procalcitonin Proteins 0.000 claims abstract description 8
- 210000001616 monocyte Anatomy 0.000 claims abstract description 7
- 210000000440 neutrophil Anatomy 0.000 claims abstract description 7
- CWCXERYKLSEGEZ-KDKHKZEGSA-N procalcitonin Chemical compound C([C@@H](C(=O)N1CCC[C@H]1C(=O)N[C@@H](CCC(N)=O)C(=O)N[C@H](C(=O)N[C@@H](C)C(=O)N[C@@H]([C@@H](C)CC)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](C(C)C)C(=O)NCC(=O)N[C@@H](C)C(=O)N1[C@@H](CCC1)C(=O)NCC(O)=O)[C@@H](C)O)NC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@H](CC=1NC=NC=1)NC(=O)[C@H](CC=1C=CC=CC=1)NC(=O)[C@H](CCCCN)NC(=O)[C@H](CC(N)=O)NC(=O)[C@H](CC=1C=CC=CC=1)NC(=O)[C@H](CC(O)=O)NC(=O)[C@H](CCC(N)=O)NC(=O)[C@@H](NC(=O)[C@H](CC=1C=CC(O)=CC=1)NC(=O)[C@@H](NC(=O)CNC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](CCSC)NC(=O)[C@H]1NC(=O)[C@H]([C@@H](C)O)NC(=O)[C@H](CO)NC(=O)[C@H](CC(C)C)NC(=O)[C@H](CC(N)=O)NC(=O)CNC(=O)[C@@H](N)CSSC1)[C@@H](C)O)[C@@H](C)O)[C@@H](C)O)C1=CC=CC=C1 CWCXERYKLSEGEZ-KDKHKZEGSA-N 0.000 claims abstract description 6
- 108090001027 Troponin Proteins 0.000 claims abstract description 3
- 210000001772 blood platelet Anatomy 0.000 claims abstract description 3
- 239000003814 drug Substances 0.000 abstract description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 230000037396 body weight Effects 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 8
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 8
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 5
- 210000000265 leukocyte Anatomy 0.000 description 5
- 208000001528 Coronaviridae Infections Diseases 0.000 description 4
- 102000003855 L-lactate dehydrogenase Human genes 0.000 description 4
- 108700023483 L-lactate dehydrogenases Proteins 0.000 description 4
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 4
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 4
- 230000036772 blood pressure Effects 0.000 description 3
- 208000001072 type 2 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 3
- 241000288140 Gruiformes Species 0.000 description 2
- 206010020772 Hypertension Diseases 0.000 description 2
- 208000004756 Respiratory Insufficiency Diseases 0.000 description 2
- 208000037656 Respiratory Sounds Diseases 0.000 description 2
- XSQUKJJJFZCRTK-UHFFFAOYSA-N Urea Chemical compound NC(N)=O XSQUKJJJFZCRTK-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 210000001015 abdomen Anatomy 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 description 2
- 239000004202 carbamide Substances 0.000 description 2
- DDRJAANPRJIHGJ-UHFFFAOYSA-N creatinine Chemical compound CN1CC(=O)NC1=N DDRJAANPRJIHGJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 description 2
- 206010037833 rales Diseases 0.000 description 2
- 201000004193 respiratory failure Diseases 0.000 description 2
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 description 2
- 230000008961 swelling Effects 0.000 description 2
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 description 2
- UFTFJSFQGQCHQW-UHFFFAOYSA-N triformin Chemical compound O=COCC(OC=O)COC=O UFTFJSFQGQCHQW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 206010002383 Angina Pectoris Diseases 0.000 description 1
- 102000004625 Aspartate Aminotransferases Human genes 0.000 description 1
- 108010003415 Aspartate Aminotransferases Proteins 0.000 description 1
- 241001678559 COVID-19 virus Species 0.000 description 1
- 206010007558 Cardiac failure chronic Diseases 0.000 description 1
- 208000024172 Cardiovascular disease Diseases 0.000 description 1
- 208000034657 Convalescence Diseases 0.000 description 1
- 102000001554 Hemoglobins Human genes 0.000 description 1
- 108010054147 Hemoglobins Proteins 0.000 description 1
- 206010035737 Pneumonia viral Diseases 0.000 description 1
- 208000036142 Viral infection Diseases 0.000 description 1
- 241000700605 Viruses Species 0.000 description 1
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 239000000090 biomarker Substances 0.000 description 1
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 1
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 229940109239 creatinine Drugs 0.000 description 1
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 210000003743 erythrocyte Anatomy 0.000 description 1
- 230000002489 hematologic effect Effects 0.000 description 1
- 210000000987 immune system Anatomy 0.000 description 1
- 210000004698 lymphocyte Anatomy 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000010197 meta-analysis Methods 0.000 description 1
- 208000031225 myocardial ischemia Diseases 0.000 description 1
- 230000001717 pathogenic effect Effects 0.000 description 1
- 230000007170 pathology Effects 0.000 description 1
- 230000008289 pathophysiological mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000004062 sedimentation Methods 0.000 description 1
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 1
- 229940045136 urea Drugs 0.000 description 1
- 230000009385 viral infection Effects 0.000 description 1
- 208000009421 viral pneumonia Diseases 0.000 description 1
Abstract
Description
Изобретение относится к медицине, а именно к лабораторной диагностике, которая может быть использована для персонифицированного прогнозирования летальных исходов COVID-19-ассоциированной пневмонии у пациентов пожилого и старческого возраста.The invention relates to medicine, namely to laboratory diagnostics, which can be used for personalized prediction of fatal outcomes of COVID-19-associated pneumonia in elderly and senile patients.
Две тысячи двадцатый год ознаменовался появлением новой глобальной проблемы, касающейся не только системы здравоохранения, но и всего человечества в целом: пандемия COVID-19 и ассоциированная с ней вирусная пневмония, вызванная ранее неизвестным ‘’’β-коронавирусом SARSCoV-2.The year two thousand and twentieth was marked by the emergence of a new global problem affecting not only the healthcare system, but also all of humanity as a whole: the COVID-19 pandemic and the associated viral pneumonia caused by the previously unknown ‘’β-coronavirus SARSCoV-2.
По последним данным, в Российской Федерации уже более 16 млн человек заражены COVID-19, наличие осложнений достоверно связано с увеличением % летальности. По данным Росстата смертность в Российской Федерации в 2020 г. возросла на 18% (323,8 тыс.человек), из них примерно 50% - это зафиксированные летальные исходы от COVID-19. С целью своевременной и корректной оценки прогноза, а также выбора лечебной тактики выделение предикторов неблагоприятного исхода заболевания являются актуальными задачами практического здравоохранения [1].According to the latest data, in the Russian Federation more than 16 million people are already infected with COVID-19, the presence of complications is reliably associated with an increase in mortality. According to Rosstat, mortality in the Russian Federation in 2020 increased by 18% (323.8 thousand people), of which approximately 50% were recorded deaths from COVID-19. For the purpose of timely and correct assessment of the prognosis, as well as the choice of treatment tactics, identifying predictors of an unfavorable outcome of the disease are urgent tasks of practical healthcare [1].
В настоящее время установлены клинические и лабораторные факторы, значительно влияющие на исходы COVID-19, основными из них являются пожилой и старческий возраст, коморбидность и ряд лабораторных показателей: низкие значения лимфоцитов, повышенный С-реактивный белок (СРБ), лактатдегидрогеназа (ЛДГ), D-димер, тропонин, ферритин [2, 3].Currently, clinical and laboratory factors have been established that significantly influence the outcomes of COVID-19, the main ones being elderly and senile age, comorbidity and a number of laboratory parameters: low lymphocyte values, elevated C-reactive protein (CRP), lactate dehydrogenase (LDH), D-dimer, troponin, ferritin [2, 3].
Недостатком использования только одного параметра для оценки риска развития тяжелого течения COVID-19 является то, что оно не способно дать полное представление о рисках в каждом конкретном случае.The disadvantage of using only one parameter to assess the risk of developing severe COVID-19 is that it may not provide a complete picture of the risks in each individual case.
Окончательные предикторы неблагоприятных клинических исходов все еще не определены, главным образом из-за непредсказуемости заболевания и множества лежащих в его основе патофизиологических механизмов, которые могут повлиять на состояние пациента и дальнейший прогноз.Definitive predictors of adverse clinical outcomes are still unclear, mainly due to the unpredictability of the disease and the variety of underlying pathophysiological mechanisms that can affect the patient's condition and subsequent prognosis.
Рассматривая возможные механизмы столь высокой распространенности сочетания коронавирусной инфекции и сердечно-сосудистых заболеваний, следует указать на потенциально общие факторы риска этих заболеваний. Например, возраст, оказывая супрессивное влияние на иммунную систему, повышает восприимчивость к вирусной инфекции, и обеспечивает ее более тяжелое течение.When considering possible mechanisms for such a high prevalence of the combination of coronavirus infection and cardiovascular diseases, it is worth pointing out potentially common risk factors for these diseases. For example, age, having a suppressive effect on the immune system, increases susceptibility to viral infection and ensures its more severe course.
Известен способ прогнозирования риска летального исхода у больных сахарным диабетом (СД) 2 типа в сочетании с COVID-19 [4],при котором определяют лабораторные показатели: уровень мочевины, креатинина, аспартатаминотрансферазы, СРБ, международного нормализированного отношения, D-димера, ЛДГ, лейкоцитов, скорость оседания эритроцитов.There is a known method for predicting the risk of death in patients with type 2 diabetes mellitus (DM) in combination with COVID-19 [4], in which laboratory parameters are determined: the level of urea, creatinine, aspartate aminotransferase, CRP, international normalized ratio, D-dimer, LDH, leukocytes, erythrocyte sedimentation rate.
Недостатком способа является то, что способ прогнозирует риск развития летального исхода только у ограниченной 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 only in a limited category of patients with type 2 diabetes in combination with COVID-19.
Известен способ оценки риска развития тяжелого течения COVID-19 у женщин, при котором определяют значения четырех показателей: веса, индекса массы тела (ИМТ), окружности бедер (ОБ) и уровня триглицеридов (ТГ). Полученные значения сравнивают с пороговыми значениями соответствующих показателей и при получении трех и более значений показателей, превышающих пороговые значения, делают заключение о высоком риске развития тяжелого течения COVID-19. Недостаток данного способа заключается в том, что он может использоваться только у женщин [5].There is a known method for assessing the risk of developing severe COVID-19 in women, in which the values of four indicators are determined: weight, body mass index (BMI), hip circumference (HC) and triglyceride (TG) levels. The obtained values are compared with the threshold values of the corresponding indicators, and when three or more indicator values exceeding the threshold values are obtained, a conclusion is made about a high risk of developing severe COVID-19. The disadvantage of this method is that it can only be used in women [5].
Прототипом к заявляемому изобретению является способ индивидуального прогнозирования исходов COVID - 19 [Патент РФ №2795141, опубл. 28.04.2023], согласно которому у больного определяют возраст, содержание в крови мочевины, ЛДГ, ИМТ, долю ненасыщенного кислородом гемоглобина. При получении суммы больше или равной 18,5 прогнозируют высокий риск развития неблагоприятного исхода заболевания.The prototype for the claimed invention is a method for individual prediction of COVID-19 outcomes [RF Patent No. 2795141, publ. 04/28/2023], according to which the patient’s age, blood urea content, LDH, BMI, and the proportion of oxygen-unsaturated hemoglobin are determined. When receiving a sum greater than or equal to 18.5, a high risk of developing an unfavorable outcome of the disease is predicted.
Основным недостатком данного способа является то, что он не предназначен для персонифицированного прогнозирования риска развития летальных исходов COVID-19-ассоциированной пневмонии у пациентов пожилого и старческого возраста, у которых имеет место большое количество сопутствующей патологии, что утяжеляет прогноз заболевания.The main disadvantage of this method is that it is not intended for personalized prediction of the risk of developing fatal outcomes of COVID-19-associated pneumonia in elderly and senile patients who have a large number of concomitant pathologies, which worsens the prognosis of the disease.
Задачей изобретения является создание способа персонифицированного прогнозирования летальных исходов COVID-19-ассоциированной пневмонии у пациентов пожилого и старческого возраста, обладающего высокой точностью и специфичностью.The objective of the invention is to create a method for personalized prediction of fatal outcomes of COVID-19-associated pneumonia in elderly and senile patients, which has high accuracy and specificity.
Для решения поставленной задачи проведен ретроспективный пошаговый анализ более 50 различных качественных и количественных клинико-лабораторных показателей у 164 пациентов с COVID-19-ассоциированной пневмонией, позволивший выделить предикторы, наиболее точно отражающие прогнозирование летальных исходов. Изучена первичная медицинская документация, включающая анамнез с учетом заболеваний, с которыми пациент состоит на диспансерном учете, проводимое лечение по классам препаратов, клинико-лабораторные показатели, сроки госпитализации. Технический результат достигается тем, что у больного с подтвержденным диагнозом COVID-19-ассоциированной пневмонией определяют возраст, ИМТ, уровень тромбоцитов, нейтрофилов, моноцитов, D-димера, высокочувствительного тропонина, прокальцитонина (ПКТ), СРБ, ферритина и рассчитывают степень риска по формуле:To solve this problem, a retrospective step-by-step analysis of more than 50 different qualitative and quantitative clinical and laboratory parameters was carried out in 164 patients with COVID-19-associated pneumonia, which made it possible to identify predictors that most accurately reflect the prediction of fatal outcomes. Primary medical documentation was studied, including anamnesis taking into account the diseases for which the patient is registered at the dispensary, treatment carried out by class of drugs, clinical and laboratory parameters, and length of hospitalization. The technical result is achieved by determining the age, BMI, level of platelets, neutrophils, monocytes, D-dimer, high-sensitivity troponin, procalcitonin (PCT), CRP, ferritin in a patient with a confirmed diagnosis of COVID-19-associated pneumonia and calculating the degree of risk using the formula :
где p - вероятность риска развития летального исхода;where p is the probability of risk of death;
е - математическая константа, равная 2,72;e is a mathematical constant equal to 2.72;
y- значение дискриминантной функции, которое определяют по формуле:y is the value of the discriminant function, which is determined by the formula:
где (-0,022) - константа;where (-0.022) is a constant;
0,108; 0,238; 0,008; 0,020; 0,211; 0,002; 0,417; 0,476; 0,006; 0,001 - весовые коэффициенты соответствующих показателей;0.108; 0.238; 0.008; 0.020; 0.211; 0.002; 0.417; 0.476; 0.006; 0.001 - weighting coefficients of the corresponding indicators;
- значения переменных, соответствующие рассматриваемым показателям; - values of variables corresponding to the indicators under consideration;
- возраст пациента, лет; - patient’s age, years;
- ИМТ, кг/м2; - BMI, kg/ m2 ;
- уровень тромбоцитов, ‘’·109/л; - platelet level, ''·10 9 /l;
- доля нейтрофилов, %; - proportion of neutrophils, %;
- доля моноцитов, %; - proportion of monocytes, %;
- уровень D-димера, нг/мл; - D-dimer level, ng/ml;
- уровень высокочувствительного тропонина, нг/мл; - level of high-sensitivity troponin, ng/ml;
- уровень прокальцитонина, нг/мл; - procalcitonin level, ng/ml;
- уровень СРБ, мг/л; - CRP level, mg/l;
- уровень ферритина, мкг/л; - ferritin level, mcg/l;
и при пороговом значении P 0,5 и более риск развития летального исхода высокий.and at a threshold P value of 0.5 or more, the risk of death is high.
Предлагаемый способ прост в применении как на амбулаторном, так и на госпитальном этапе, интерпретация результатов не требует длительных затрат времени и не зависит от меняющихся условий окружающей среды. Способ является малоинвазивным, экономически выгодным и доступным для проведения на любом этапе, что упрощает его практическое использование.The proposed method is easy to use both on an outpatient and in-hospital basis; interpretation of the results does not require a lot of time and does not depend on changing environmental conditions. The method is minimally invasive, cost-effective and accessible at any stage, which simplifies its practical use.
Преимущества предлагаемого в качестве изобретения способа:Advantages of the method proposed as an invention:
1) Патогенетическая обоснованность выделенных показателей как факторов, влияющих на развитие летального исхода у пациентов с COVID-19-ассоциированной пневмонией.1) Pathogenetic validity of the identified indicators as factors influencing the development of death in patients with COVID-19-associated pneumonia.
2) Включение в результирующий индекс оценки возраста пациентов.2) Inclusion of patient age assessment into the resulting index.
3) Доступность, дешевизна и простота исследования.3) Availability, low cost and ease of research.
4) Высокие уровни чувствительности (73%) и специфичности (95%).4) High levels of sensitivity (73%) and specificity (95%).
5) Способ может быть использован с целью своевременной реализации терапевтических мероприятий у больных с COVID-19-ассоциированной пневмонией.5) The method can be used for the purpose of timely implementation of therapeutic measures in patients with COVID-19-associated pneumonia.
Значимость для врача практического здравоохранения заключается в том, что способ дает возможность получить индивидуальный профиль риска развития летального исхода у пациентов пожилого и старческого возраста, что позволит клиницистам заблаговременно определить пациентов с высоким риском развития осложнений, требующих повышенного внимания и проведения более активных диагностических и лечебных мероприятий.The significance for a practical healthcare physician is that the method makes it possible to obtain an individual risk profile for the development of a fatal outcome in elderly and senile patients, which will allow clinicians to identify in advance patients with a high risk of developing complications that require 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 characterizing the invention exhibited new properties in the claimed set that do not clearly 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 scientific-medical literature.
Предлагаемый способ может быть использован в практическом здравоохранении для уточнения прогноза у наиболее уязвимой группы больных пожилого и старческого возраста с целью предупреждения осложнений, в том числе летальных исходов, 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 clarify the prognosis of the most vulnerable group of elderly and senile patients in order to prevent complications, including deaths, including complete correction of risk factors and the use of more aggressive patient management tactics, despite the high burden of comorbid diseases , which will ensure low hospital mortality rates.
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 comply with the conditions of patentability “Novelty”, “Inventive step”, “Industrial applicability”.
Изобретение будет понятно из следующего описания и приложенной к нему фигуры.The invention will be clear from the following description and the accompanying drawing.
На фиг.1 изображена характерологическая кривая (ROC-кривая) чувствительности и специфичности риска развития летального исхода у больных пожилого и старческого возраста с подтвержденным диагнозом COVID-19-ассоциированная пневмония. По оси абсцисс отложены значения специфичности (%), по оси ординат - чувствительности (%). По данным анализа следует, что площадь под кривой составила 0,955 (р=0,012), что говорит о хорошем качестве модели, найден оптимальный порог отсечения (Р больше 0,5), при чувствительности 73% и специфичности 95%.Figure 1 shows the characterological curve (ROC curve) of the sensitivity and specificity of the risk of death in elderly and senile patients with a confirmed diagnosis of COVID-19-associated pneumonia. The abscissa axis shows specificity values (%) and the ordinate axis shows sensitivity (%). According to the analysis, it follows that the area under the curve was 0.955 (p = 0.012), which indicates a good quality of the model; the optimal cutoff threshold was found (P greater than 0.5), with a sensitivity of 73% and specificity of 95%.
Полученные нами результаты основаны на данных историй болезни госпитализированных пациентов пожилого и старческого возраста с подтвержденным диагнозом COVID-19-ассоциированная пневмония. В исследование включен 151 пациент, медиана возраста - 72,5 (60-92) лет.Our results are based on medical records of hospitalized elderly and senile patients with a confirmed diagnosis of COVID-19-associated pneumonia. The study included 151 patients, median age - 72.5 (60-92) years.
Пример 1.Example 1.
Больной Л., 70 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-3. Дыхательная недостаточность 3 стадии.Patient L., 70 years old. Primary diagnosis: 1. Coronavirus infection, the virus has been identified (confirmed by laboratory testing regardless of the severity of clinical signs or symptoms). 2. Community-acquired bilateral pneumonia, moderate severity. KT-3. Respiratory failure stage 3.
Сопутствующие заболевания: ИБС. Стенокардия напряжения ФК 2. ХСН 1 (NYHAII). Гипертоническая болезнь 3 стадии, контролируемая АГ, риск 4. Целевое АД менее 130/80 мм рт. ст.Concomitant diseases: IHD. Angina pectoris FC 2. CHF 1 (NYHAII). Stage 3 hypertension, controlled by hypertension, risk 4. Target blood pressure less than 130/80 mm Hg. Art.
Объективный осмотр при поступлении: Состояние тяжелой степени тяжести, t тела 37,5°C. В легких дыхание жесткое, ослаблено в нижних отделах с обеих сторон, влажные мелкопузырчатые хрипы. ЧДД 22 в минуту, SpO2=86%, на CPAP. АД 140/90 мм рт. ст. Живот мягкий, безболезненный. Отеков нет.Objective examination upon admission: Severe condition, body temperature 37.5°C. In the lungs, breathing is harsh, weakened in the lower sections on both sides, moist fine rales. RR 22 per minute, SpO2=86%, on CPAP. Blood pressure 140/90 mm Hg. Art. The abdomen is soft and painless. There is no swelling.
По данным клинико-лабораторных исследований: ИМТ=32,9 кг/м2, тромбоциты - 56·109/л, доля нейтрофилов в лейкоцитарной формуле - 76%, доля моноцитов в лейкоцитарной формуле - 2%, D-димер - 1000 нг/мл, тропонин - 0,5 нг/мл, ПКТ - 10 нг/мл, СРБ - 18,7 мг/л, ферритин - 775 мкг/л.According to clinical and laboratory studies: BMI = 32.9 kg/m 2 , platelets - 56·10 9 /l, the proportion of neutrophils in the leukocyte formula - 76%, the proportion of monocytes in the leukocyte formula - 2%, D-dimer - 1000 ng /ml, troponin - 0.5 ng/ml, PCT - 10 ng/ml, CRP - 18.7 mg/l, ferritin - 775 μg/l.
Для оценки риска летального исхода был использован разработанный способ.The developed method was used to assess the risk of death.
Определяют значение дискриминантной функции по формуле:Determine the value of the discriminant function using the formula:
Затем вычисляют риск развития летального исхода по формуле:Then the risk of death is calculated using the formula:
P=0,974P=0.974
Так как Р более 0,5, риск развития летального исхода у пациента пожилого возраста высокий. При дальнейшем наблюдении, несмотря на проводимую терапию, пациент скончался.Since P is more than 0.5, the risk of death in an elderly patient is high. Upon further observation, despite the therapy, the patient died.
Пример 2.Example 2.
Больная Б., 84 года. Основной диагноз: Новая коронавирусная инфекция, подтвержденная методом ПЦР, средне-тяжелое течение. Осложнение: Дыхательная недостаточность 1 ст.Patient B., 84 years old. Main diagnosis: New coronavirus infection, confirmed by PCR, moderate to severe course. Complication: Respiratory failure, stage 1.
Объективный осмотр при поступлении: Состояние средней степени тяжести степени тяжести, t тела 36,4°C. В легких дыхание жесткое, ослаблено в нижних отделах с обеих сторон, влажные мелкопузырчатые хрипы. ЧДД 17 в минуту, SpO2=95%. АД 140/90 мм рт. ст. Живот мягкий, безболезненный. Отеков нет.Objective examination upon admission: Condition of moderate severity, body temperature 36.4°C. In the lungs, breathing is harsh, weakened in the lower sections on both sides, moist fine rales. NPV 17 per minute, SpO2=95%. Blood pressure 140/90 mm Hg. Art. The abdomen is soft and painless. There is no swelling.
По данным клинико-лабораторных исследований: ИМТ=28 кг/м2, тромбоциты - 364’’·109/л, доля нейтрофилов в лейкоцитарной формуле - 64%, доля моноцитов в лейкоцитарной формуле - 7%, D-димер - 132 нг/мл, тропонин - 0,3 нг/мл, ПКТ - 0,61 нг/мл, СРБ -– 34 мг/л, ферритин - 1540 мкг/л.According to clinical and laboratory studies: BMI = 28 kg/m 2 , platelets - 364'·10 9 /l, the proportion of neutrophils in the leukocyte formula - 64%, the proportion of monocytes in the leukocyte formula - 7%, D-dimer - 132 ng /ml, troponin - 0.3 ng/ml, PCT - 0.61 ng/ml, CRP - 34 mg/l, ferritin - 1540 μg/l.
Определяют значение дискриминантной функции по формуле:Determine the value of the discriminant function using the formula:
3,939543.93954
Затем значение дискриминантной функции подставляют в формулу:Then the value of the discriminant function is substituted into the formula:
P=0,01P=0.01
Так как P менее 0,5, риск развития летального исхода низкий. При дальнейшем наблюдении были проведены своевременные лечебные мероприятия, в результате чего пациентка достигла реконвалесценции и была выписана.Since P is less than 0.5, the risk of death is low. During further observation, timely treatment measures were carried out, as a result of which the patient achieved convalescence and was discharged.
Предлагаемый в качестве изобретения способ апробирован на 65 больных, и позволяет с высокой точностью определить риск развития летального исхода у пациентов пожилого и старческого возраста.The method proposed as an invention was tested on 65 patients, and makes it possible to accurately determine the risk of death in elderly and senile patients.
Литература.Literature.
1. Сваровская А.В., Шабельский А.О., Левшин А.В. Индекс коморбидности Чарлсона в прогнозировании летальных исходов у пациентов с COVID-19. Российский кардиологический журнал. 2022;27(3):4711.doi:10.15829/1560-4071-2022-4711.1. Svarovskaya A.V., Shabelsky A.O., Levshin A.V. Charlson comorbidity index in predicting fatal outcomes in patients with COVID-19. Russian Journal of Cardiology. 2022;27(3):4711.doi:10.15829/1560-4071-2022-4711.
2. Hematologic, biochemical and immune biomarker abnormalities associated with severe illness and mortality in coronavirus disease 2019 (COVID -19): a metaanalysis. Henry BM, de Oliveira MHS, Benoit S, Plebani M, Lippi G Clin Chem Lab Med. 2020 Jun 25; 58(7):1021-1028.2. Hematologic, biochemical and immune biomarker abnormalities associated with severe illness and mortality in coronavirus disease 2019 (COVID -19): a metaanalysis. Henry BM, de Oliveira MHS, Benoit S, Plebani M, Lippi G Clin Chem Lab Med. 2020 Jun 25; 58(7):1021-1028.
3. Шабельский А.О., Левшин А.В., Астанин П.А., Колесова А.Е., Нуреева Я.Е., Сваровская А.В. Роль клинико-лабораторных показателей в прогнозировании риска развития хронической сердечной недостаточности у пациентов, перенесших COVID-19. Профилактическая медицина. 2023;26(4):77-85. https://doi.org/10.17116/profmed20232604177.3. Shabelsky A.O., Levshin A.V., Astanin P.A., Kolesova A.E., Nureyeva Ya.E., Svarovskaya A.V. The role of clinical and laboratory parameters in predicting the risk of developing chronic heart failure in patients who have had COVID-19. Preventive medicine. 2023;26(4):77-85. https://doi.org/10.17116/profmed20232604177.
4. Патент №2764954 от 24.01.2022. Способ прогнозирования риска летального исхода у больных сахарным диабетом 2 типа в сочетании с COVID-19. Демичева Т.П.4. Patent No. 2764954 dated January 24, 2022. A method for predicting the risk of death in patients with type 2 diabetes mellitus in combination with COVID-19. Demicheva T.P.
5. Патент №2021119257 от 30.06.2021. Способ оценки риска развития тяжелого течения коронавирусной инфекции у женщин. Стрюкова Е.В., Худякова А.Д., Рагино Ю. И., Логвиненко И.И.5. Patent No. 2021119257 dated June 30, 2021. A method for assessing the risk of developing severe coronavirus infection in women. Stryukova E.V., Khudyakova A.D., Ragino Yu.I., Logvinenko I.I.
Claims (20)
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2817106C1 true RU2817106C1 (en) | 2024-04-10 |
Family
ID=
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2770357C1 (en) * | 2021-10-28 | 2022-04-15 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова» Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method for prediction of risk of fatal outcome in patients with severe and moderate course of covid-19 during preventive anti-inflammatory therapy |
| JP2022172923A (en) * | 2021-05-07 | 2022-11-17 | 公立大学法人横浜市立大学 | Method for predicting risk of death of covid-19 patient |
| RU2805263C1 (en) * | 2023-07-25 | 2023-10-13 | Федеральное государственное бюджетное учреждение дополнительного профессионального образования "Центральная государственная медицинская академия" Управления делами Президента Российской Федерации (ФГБУ ДПО "ЦГМА") | Method for predicting onset of death in covid-19 patients aged 60 years and older |
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2022172923A (en) * | 2021-05-07 | 2022-11-17 | 公立大学法人横浜市立大学 | Method for predicting risk of death of covid-19 patient |
| RU2770357C1 (en) * | 2021-10-28 | 2022-04-15 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова» Министерства здравоохранения Российской Федерации | Method for prediction of risk of fatal outcome in patients with severe and moderate course of covid-19 during preventive anti-inflammatory therapy |
| RU2805263C1 (en) * | 2023-07-25 | 2023-10-13 | Федеральное государственное бюджетное учреждение дополнительного профессионального образования "Центральная государственная медицинская академия" Управления делами Президента Российской Федерации (ФГБУ ДПО "ЦГМА") | Method for predicting onset of death in covid-19 patients aged 60 years and older |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| КОРСАКОВ И.Н. и др. Прогнозирование летального исхода у пациентов с установленным диагнозом covid-19 // научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2022. N 5 стр. 970-980. ЩЕРБАК С.Г. и др. ФАКТОРЫ РИСКА ТЯЖЕЛОГО ТЕЧЕНИЯ И ЛЕТАЛЬНОГО ИСХОДА COVID-19. Физическая и реабилитационная медицина, медицинская реабилитация. 26.03.2022. vol. 4 N 1 стр. 14-36. SHARIFI S. et al. Predictors of COVID-19 related death in elderly patients hospitalized due to COVID-19 infection: a cross-sectional study in the west of Iran. Zeitschrift fur Gesundheitswissenschaften. Journal of public health, 7 Mar. 2023. p. 1-6. ROZENBAUM D. et al. Personalized Prediction of Hospital Mortality in COVID-19-Positive Patients. Mayo Clinic proceedings. Innovations, quality and outcomes vol. 5,4 (2021): p. 795-801. * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Shapiro et al. | The diagnostic accuracy of plasma neutrophil gelatinase–associated lipocalin in the prediction of acute kidney injury in emergency department patients with suspected sepsis | |
| Donzé et al. | Scores to predict major bleeding risk during oral anticoagulation therapy: a prospective validation study | |
| Falk et al. | C-reactive protein and community-acquired pneumonia in ambulatory care: systematic review of diagnostic accuracy studies | |
| Olshaker et al. | The erythrocyte sedimentation rate | |
| Iseki | Factors influencing the development of end-stage renal disease | |
| Angulo et al. | The value of C-reactive protein determination in patients with renal colic to decide urgent urinary diversion | |
| Gattas et al. | Procalcitonin as a diagnostic test for sepsis: health technology assessment in the ICU | |
| Staubli et al. | The role of CRP and Pentraxin 3 in the prediction of systemic inflammatory response syndrome and death in acute pancreatitis | |
| Kleinpell et al. | The new sepsis definitions: implications for critical care practitioners | |
| Joyce et al. | Prospective assessment of combined handgrip strength and Mini‐Cog identifies hospitalized heart failure patients at increased post‐hospitalization risk | |
| US20100233752A1 (en) | Method for diagnosis and monitoring of disease activity and response to treatment in systemic lupus erythematosus (sle) and other autoimmune diseases | |
| Fox et al. | Troponin assay use in the emergency department for management of patients with potential acute coronary syndrome: current use and future directions | |
| JP5890840B2 (en) | Body fluid BIN1 as a marker of heart health | |
| Rahmatinejad et al. | Internal validation of the predictive performance of models based on three ed and icu scoring systems to predict inhospital mortality for intensive care patients referred from the emergency department | |
| RU2817106C1 (en) | Method for personified prediction of fatal outcomes of covid-19-associated pneumonia in elderly and senile patients | |
| Moemen | Prognostic categorization of intensive care septic patients | |
| BR112020004150A2 (en) | pct and pro-adm as markers to monitor antibiotic treatment | |
| Du et al. | Predicting the risk of acute kidney injury in patients after percutaneous coronary intervention (PCI) or cardiopulmonary bypass (CPB) surgery: development and assessment of a nomogram prediction model | |
| RU2812749C1 (en) | Method of predicting the risk of death in patients with covid-19 | |
| Kawame et al. | Role of Fibrin Monomer Complex in Coronavirus Disease 2019 for Venous Thromboembolism and the Prognosis | |
| Shimizu et al. | Peripheral oxygen saturation to inspiratory oxygen fraction ratio-based identification of critically ill coronavirus disease patients for early therapeutic interventions | |
| RU2704960C1 (en) | Method for prediction of atherosclerosis development | |
| RU2761138C1 (en) | Method for assessing the risk of developing a severe course of coronavirus infection in women | |
| JP2020051911A (en) | Heart failure marker | |
| RU2780522C1 (en) | Method for predicting the risk of hospital mortality in patients with a new coronavirus infection covid-19 |