Creation of a prognostic model of outcomes of viral lung lesions on a sample of COVID-19

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Identifying characteristic changes in a comprehensive set of laboratory tests for the current infection can provide diagnostic and prognostic value. By analyzing this data, it is possible to develop prognostic models to determine treatment strategies.

Objective. To identify prognostic criteria for the development and outcomes of viral lung damage, using the example of a COVID-19, to stratify patient management in a hospital setting.

Material and methods. The study included 294 adult patients (aged 58.6±13.7 years; 39% male) hospitalized with lung damage caused by a COVID-19 in 2020. The assessment of disease severity and patient treatment was conducted in accordance with interim guidelines for the prevention, diagnosis, and treatment of the novel coronavirus infection. Based on outcomes, two groups were formed: Group 1 included 77 patients with fatal outcomes; Group 2 included 217 patients who recovered. To detect SARS-CoV-2 RNA, swab samples were analyzed using the polymerase chain reaction method.

Results. Based on the obtained data, a formula for predicting unfavorable outcomes was derived using clinical, anamnestic, and laboratory predictors through logit regression followed by logit transformation. The logit model identified eight of the most significant factors associated with a high risk of mortality in patients. Using these factors, a computer program was developed using HTML and JavaScript technologies.

Conclusion. To stratify patient management in cases of widespread viral diseases (using the COVID-19 pandemic as an example) upon hospital admission, the logit model can be employed to predict disease progression. In cases of high risk for unfavorable outcomes, it can guide treatment strategies, including the potential need for transfer to the intensive care unit.

About the authors

E. S. Vdoushkina

Samara State Medical University, Ministry of Health of Russia

Author for correspondence.
Email: chumanovaliza@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0039-6829
SPIN-code: 1111-2870

Candidate of Medical Sciences

Russian Federation, Samara

E. A. Borodulina

Samara State Medical University, Ministry of Health of Russia

Email: chumanovaliza@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3063-1538
SPIN-code: 9770-5890

Professor, MD

Russian Federation, Samara

B. E. Borodulin

Samara State Medical University, Ministry of Health of Russia

Email: chumanovaliza@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8847-9831
SPIN-code: 5914-5645

Professor, MD

Russian Federation, Samara

E. V. Yakovleva

Samara State Medical University, Ministry of Health of Russia

Email: chumanovaliza@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1858-5206
SPIN-code: 5682-6180

Candidate of Medical Sciences

Russian Federation, Samara

Zh. P. Vasneva

Samara Diagnostic Center

Email: chumanovaliza@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7024-7031
SPIN-code: 3019-7502

Candidate of Biological Sciences

Russian Federation, Samara

D. V. Starkova

Samara State Medical University, Ministry of Health of Russia

Email: chumanovaliza@mail.ru
ORCID iD: 0009-0004-5607-2588
Russian Federation, Samara

References

  1. Станевич О.В., Бакин Е.А., Коршунова А.А. и др. Информативность основных клинико-лабораторных показателей для пациентов с тяжелой формой COVID-19. Терапевтический архив. 2022; 94 (11): 1225–33 [Stanevich O.V., Bakin E.A., Korshunova A.A. et al. Informativeness estimation for the main clinical and laboratory parameters in patients with severe COVID-19. Terapevticheskii Arkhiv. 2022; 94 (11): 1225–33 (in Russ.)]. doi: 10.26442/00403660.2022.11.201941
  2. Константинов Д.Ю., Попова Л.Л., Коннова Т.В. и др. Клинико-эпидемиологическая характеристика новой коронавирусной инфекции – COVID-19 по материалам федерального госпиталя Самарской области. Вестник медицинского института «РЕАВИЗ». Реабилитация, Врач и Здоровье. 2020; 5: 45–50 [Konstantinov D.Yu., Popova L.L., Konnova T.V., et al. Clinical and epidemiological characteristics of the new coronavirus infection COVID-19: data from a federal hospital in Samara region. Bulletin of the Medical Institute "REAVIZ" (Rehabilitation, Doctor And Health). 2020; 5: 45–50 (in Russ.)]. doi: 10.20340/vmi-rvz.2020.5.4
  3. Sun D.-W., Zhang D., Tian R.-H. et al. The underlying changes and predicting role of peripheral blood inflammatory cells in severe COVID-19 patients: A sentinel? Clin Chim Acta. 2020; 508: 122–9. doi: 10.1016/j.cca.2020.05.027
  4. Li Y.X., Wu W., Yang T. et al. Characteristics of peripheral blood leukocyte differential counts in patients with COVID-19. Zhonghua Nei Ke Za Zhi. 2020; 59 (0): E003.
  5. Man M.A., Rajnoveanu R.-M., Motoc N.S. et al. Neutrophil-to-lymphocyte ratio, platelets-to-lymphocyte ratio, and eosinophils correlation with high-resolution computer tomography severity score in COVID-19 patients. PLoS One. 2021; 16 (6): e0252599. doi: 10.1371/journal.pone.0252599
  6. Liu J., Liu Y., Xiang P. et al. Neutrophil-to-lymphocyte ratio predicts critical illness patients with 2019 coronavirus disease in the early stage. J Transl Med. 2020; 18 (1): 206. doi: 10.1186/s12967-020-02374-0
  7. Cauchois R., Pietri L., Dalmas J.-B. et al. Eosinopenia as Predictor of Poor Outcome in Hospitalized COVID-19 Adult Patients from Waves 1 and 2 of 2020 Pandemic. Microorganisms. 2022; 10 (12): 2423. doi: 10.3390/microorganisms10122423
  8. Дедов, Д.В. Новая коронавирусная инфекция: клинико-патогенетические аспекты, профилактика, значение витаминов и микроэлементов. Врач. 2022;33(2):47–49. doi: 10.29296/25877305-2022-02-07 [Dedov, D.V. New coronavirus infection: clinical and pathogenetic aspects, prevention, the importance of vitamins and trace elements. Vrach. 2022;33(2):47–49. (In Russ.)] doi: 10.29296/25877305-2022-02-07
  9. Liu F., Xu A., Zhang Y. et al. Patients of COVID-19 may benefit from sustained lopinavir-combined regimen and the increase of eosinophil may predict the outcome of COVID-19 progression. Int J Infect Dis. 2020; 95: 183–91. doi: 10.1016/j.ijid.2020.03.013
  10. Fadini G.P., Morieri M.L., Boscari F. et al. Newly-diagnosed diabetes and admission hyperglycemia predict COVID-19 severity by aggravating respiratory deterioration. Diabetes Res Clin Pract. 2020; 168: 108374. doi: 10.1016/j.diabres.2020.108374
  11. Lim J.K., Njei B. Clinical and Histopathological Discoveries in Patients with Hepatic Injury and Cholangiopathy Who Have Died of COVID-19: Insights and Opportunities for Intervention. Hepat Med. 2023; 15: 151–64. doi: 10.2147/HMER.S385133
  12. Brizawasi A., Ahirwar A.K., Prabhat et al. COVID-19: a viewpoint from hepatic perspective. Horm Mol Biol Clin Investig. 2022; 44 (1): 97–103. doi: 10.1515/hmbci-2022-0026

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. ROC curves of body temperature, the presence of obesity, chronic gastrointestinal diseases, respiratory failure grade 3, coronary heart disease, the presence of myalgia

Download (123KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. ROC curves of aspartate aminotransferase and glucose levels

Download (100KB)
Indexing metadata

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».