Оценка факторов, влияющих на вероятность госпитализации больных COVID-19 с сопутствующей патологией, и разработка на их основе прогностической модели

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. В настоящее время значительное число пациентов с COVID-19 требуют лечения в условиях стационара. При этом предикторы госпитализации все еще четко не определены, в том числе у лиц с сопутствующей патологией.

Цель. Оценка факторов, влияющих на вероятность госпитализации больных COVID-19 с сопутствующей патологией, и разработка на их основе прогностической модели.

Материалы и методы. Проведено обсервационное ретроспективное когортное исследование 74 314 больных COVID-19 с сопутствующей патологией с марта по ноябрь 2020 г.

Результаты. На основании 16 факторов, среди которых возраст, пол, место установления диагноза, повышение температуры тела, ринит, потеря вкуса, одышка, сопутствующие заболевания сердечно-сосудистой, бронхолегочной системы, онкологические, эндокринные заболевания, разработана прогностическая модель вероятности стационарного лечения пациентов с COVID-19 и сопутствующей патологией.

Заключение. Построенная прогностическая модель продемонстрировала достаточную эффективность для оценки вероятности госпитализации пациентов с COVID-19 медицинскими специалистами.

Об авторах

Ирина Александровна Лизинфельд

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр фтизиопульмонологии и инфекционных заболеваний» Минздрава России

Автор, ответственный за переписку.
Email: pshenichnaya@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-8114-1002

науч. сотр.

Россия, Москва

Наталья Юрьевна Пшеничная

ФБУН «Центральный научно-исследовательский институт эпидемиологии» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека

Email: pshenichnaya@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-2570-711X

д-р мед. наук, проф., зам. дир. по клинико-аналитической работе

Россия, Москва

Любовь Евгеньевна Паролина

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр фтизиопульмонологии и инфекционных заболеваний» Минздрава России

Email: pshenichnaya@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4365-5894

д-р мед. наук, проф., рук. Центра образования

Россия, Москва

Григорий Юрьевич Журавлев

ФБУН «Центральный научно-исследовательский институт эпидемиологии» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека

Email: pshenichnaya@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-2467-7000

ординатор 2-го года по специальности «Инфекционные болезни»

Россия, Москва

Виктор Васильевич Малеев

ФБУН «Центральный научно-исследовательский институт эпидемиологии» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека

Email: pshenichnaya@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-5748-178X

акад. РАН, д-р мед. наук, проф., советник дир. по научной работе

Россия, Москва

Василий Геннадьевич Акимкин

ФБУН «Центральный научно-исследовательский институт эпидемиологии» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека

Email: pshenichnaya@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4228-9044

акад. РАН, д-р мед. наук, проф., дир.

Россия, Москва

Список литературы

  1. Zou X, Li S, Fang M, et al. Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II Score as a Predictor of Hospital Mortality in Patients of Coronavirus Disease 2019. Crit Care Med. 2020;48(8):e657-65. doi: 10.1097/CCM.0000000000004411
  2. Moreno-Pérez Ó, Andrés M, León-Ramirez JM, et al. The COVID-GRAM Tool for Patients Hospitalized With COVID-19 in Europe. JAMA Intern Med. 2021;181(7):1000-1. doi: 10.1001/jamainternmed.2021.0491
  3. Yang X, Yu Y, Xu J, et al. Clinical course and outcomes of critically ill patients with SARS-CoV-2 pneumonia in Wuhan, China: a single-centered, retrospective, observational study [published correction appears in Lancet Respir Med. 2020 Apr;8(4):e26]. Lancet Respir Med. 2020;8(5):475-81. doi: 10.1016/S2213-2600(20)30079-5
  4. Garg S, Kim L, Whitaker M, et al. Hospitalization Rates and Characteristics of Patients Hospitalized with Laboratory-Confirmed Coronavirus Disease 2019 – COVID-NET, 14 States, March 1–30, 2020. MMWR Morb Mortal Wkly Rep. 2020;69(15):458-64. doi: 10.15585/mmwr.mm6915e3
  5. Petrilli CM, Jones SA, Yang J, et al. Factors associated with hospital admission and critical illness among 5279 people with coronavirus disease 2019 in New York City: prospective cohort study. BMJ. 2020;369:m1966. doi: 10.1136/bmj.m1966
  6. Killerby ME, Link-Gelles R, Haight SC, et al. Characteristics Associated with Hospitalization Among Patients with COVID-19 – Metropolitan Atlanta, Georgia, March–April 2020. MMWR Morb Mortal Wkly Rep. 2020;69(25):790-4. doi: 10.15585/mmwr.mm6925e1
  7. Zhou F, Yu T, Du R, et al. Clinical course and risk factors for mortality of adult inpatients with COVID-19 in Wuhan, China: a retrospective cohort study [published correction appears in Lancet. 2020 Mar 28;395(10229):1038] [published correction appears in Lancet. 2020 Mar 28;395(10229):1038]. Lancet. 2020;395(10229):1054-62. doi: 10.1016/S0140-6736(20)30566-3
  8. Grasselli G, Zangrillo A, Zanella A, et al. Baseline Characteristics and Outcomes of 1591 Patients Infected With SARS-CoV-2 Admitted to ICUs of the Lombardy Region, Italy [published correction appears in JAMA. 2021 May 25;325(20):2120]. JAMA. 2020;323(16):1574-81. doi: 10.1001/jama.2020.5394
  9. Imam Z, Odish F, Gill I, et al. Older age and comorbidity are independent mortality predictors in a large cohort of 1305 COVID-19 patients in Michigan, United States. J Intern Med. 2020;288(4):469-76. doi: 10.1111/joim.13119
  10. Cecconi M, Piovani D, Brunetta E, et al. Early Predictors of Clinical Deterioration in a Cohort of 239 Patients Hospitalized for Covid-19 Infection in Lombardy, Italy. J Clin Med. 2020;9(5):1548. doi: 10.3390/jcm9051548
  11. CDC COVID-19 Response Team. Severe Outcomes Among Patients with Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) – United States, February 12 – March 16, 2020. MMWR Morb Mortal Wkly Rep. 2020;69(12):343-346. doi: 10.15585/mmwr.mm6912e2
  12. Soares RCM, Mattos LR, Raposo LM. Risk Factors for Hospitalization and Mortality due to COVID-19 in Espírito Santo State, Brazil. Am J Trop Med Hyg. 2020;103(3):1184-90. doi: 10.4269/ajtmh.20-0483
  13. Palaiodimos L, Kokkinidis DG, Li W, et al. Severe obesity, increasing age and male sex are independently associated with worse in-hospital outcomes, and higher in-hospital mortality, in a cohort of patients with COVID-19 in the Bronx, New York. Metabolism. 2020;108:154262. doi: 10.1016/j.metabol.2020.154262
  14. Li X, Xu S, Yu M, et al. Risk factors for severity and mortality in adult COVID-19 inpatients in Wuhan. J Allergy Clin Immunol. 2020;146(1):110-8. doi: 10.1016/j.jaci.2020.04.006
  15. Sama IE, Ravera A, Santema BT, et al. Circulating plasma concentrations of angiotensin-converting enzyme 2 in men and women with heart failure and effects of renin-angiotensin-aldosterone inhibitors. Eur Heart J. 2020;41(19):1810-17. doi: 10.1093/eurheartj/ehaa373
  16. Cummings MJ, Baldwin MR, Abrams D, et al. Epidemiology, clinical course, and outcomes of critically ill adults with COVID-19 in New York City: a prospective cohort study. Lancet. 2020;395(10239):1763-70. doi: 10.1016/S0140-6736(20)31189-2
  17. Wang D, Hu B, Hu C, et al. Clinical Characteristics of 138 Hospitalized Patients With 2019 Novel Coronavirus-Infected Pneumonia in Wuhan, China [published correction appears in JAMA. 2021 Mar 16;325(11):1113]. JAMA. 2020;323(11):1061-9. doi: 10.1001/jama.2020.1585
  18. Chen T, Wu D, Chen H, et al. Clinical characteristics of 113 deceased patients with coronavirus disease 2019: retrospective study [published correction appears in BMJ. 2020 Mar 31;368:m1295]. BMJ. 2020;368:m1091. doi: 10.1136/bmj.m1091
  19. Chen Y, Zhang K, Zhu G, et al. Clinical characteristics and treatment of critically ill patients with COVID-19 in Hebei. Ann Palliat Med. 2020;9(4):2118-30. doi: 10.21037/apm-20-1273
  20. Zhu Z, Cai T, Fan L, et al. Clinical value of immune-inflammatory parameters to assess the severity of coronavirus disease 2019. Int J Infect Dis. 2020;95:332-9. doi: 10.1016/j.ijid.2020.04.041

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Дизайн исследования.

Скачать (116KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Сравнение возрастных категорий у исследуемых пациентов.

Скачать (75KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Сравнение клинических симптомов у исследуемых пациентов.

Скачать (120KB)
Метаданные
5. Рис. 4. ROC-кривая, характеризующая госпитализацию пациентов, от значения логистической функции P.

Скачать (87KB)
Метаданные

© ООО "Консилиум Медикум", 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
 
 


Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах