Клинический анализ крови как инструмент стратификации риска при COVID-19

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Обоснование. Возбудитель коронавирусной инфекции (COVID-19) продолжает циркулировать среди населения и вызывать тяжёлые формы заболевания. Его благоприятный исход зависит от правильной оценки состояния тяжести пациентов в ранние сроки, своевременной госпитализации и грамотной коррекции проводимой терапии. Общий анализ крови, выполняемый при первичной диагностике, показал себя как один из наиболее значимых в оценке тяжести состояния пациента.

Цель исследования. Оценка количественных и расчётных показателей общего анализа крови в зависимости от степени тяжести пациента при поступлении в стационар и в динамике, а также выявление предикторов неблагоприятного исхода заболевания.

Методы. Проведён ретроспективный анализ историй болезни 122 пациентов, поступивших в период с марта по июль 2021 г. в Научно-исследовательский институт скорой помощи имени Н.В. Склифосовского с подтверждённым диагнозом COVID-19 (тяжёлое течение) не позднее трёх суток от начала заболевания. В зависимости от его исхода все пациенты разделены на две группы: 1-я группа — выжившие, 2-я группа — умершие. У всех пациентов при поступлении и на седьмой день нахождения в стационаре осуществляли забор венозной крови с последующим исследованием на гематологическом анализаторе ADVIA 2120i. Дополнительно рассчитывали нейтрофильно-лимфоцитарное и тромбоцитарно-лимфоцитарное соотношения, а также индекс системного воспаления. Количественную и расчётную оценку показателей клинического анализа крови проводили в сравнении с референсными значениями нормы и между двумя сформированными группами в динамике наблюдения. Статистическую обработку полученных данных осуществляли с помощью программ SPSS 20.0 и MedCalc 11.5.00.

Результаты. Пациенты 2-й группы по сравнению с 1-й имели более высокие абсолютные значения лейкоцитов и нейтрофилов, а также более низкие значения лимфоцитов и эозинофилов на всех сроках наблюдения. Показатель количества тромбоцитов имел разнонаправленную динамику: в 1-й группе наблюдали тенденцию к его росту на 7 сутки, во 2-й группе — стабильное снижение. Значения скорости оседания эритроцитов были сопоставимы в обеих группах на ранних этапах заболевания, резко нарастая к 7 суткам у пациентов 2-й группы и снижаясь в 1-й группе. Наиболее показательными оказались нейтрофильно-лимфоцитарное и тромбоцитарно-лимфоцитарное соотношения, а также индекс системного воспаления, значения которых имели статистически значимые различия между собой, а также были статистически значимо выше у пациентов 2-й группы на всех этапах наблюдения.

Заключение. Количество лимфоцитов и нейтрофильно-лимфоцитарное соотношение являются ранними чувствительными биоиндикаторами, свидетельствующими о тяжести течения инфекционного процесса, эффективности проводимой терапии и прогнозе исхода COVID-19.

Об авторах

Виктория Борисовна Полуэктова

Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова (Сеченовский Университет); Научно-исследовательский институт скорой помощи имени Н.В. Склифосовского

Автор, ответственный за переписку.
Email: viktoriya211@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5053-0312
SPIN-код: 7290-8377

канд. мед. наук

Россия, 119992, Москва, ул. Трубецкая, д. 8, стр. 2; Москва

Сергей Сергеевич Петриков

Научно-исследовательский институт скорой помощи имени Н.В. Склифосовского

Email: petrikovss@sklif.mos.ru
ORCID iD: 0000-0003-3292-8789

д-р мед. наук, профессор, член-корреспондент РАН

Россия, Москва

Елена Валерьевна Клычникова

Научно-исследовательский институт скорой помощи имени Н.В. Склифосовского

Email: klychnikovaev@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3349-0451
SPIN-код: 6311-6795

канд. мед. наук

Россия, Москва

Мария Вячеславовна Санькова

Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова (Сеченовский Университет)

Email: cankov@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-3164-9737
SPIN-код: 2212-5646

MD

Россия, Москва

Светлана Николаевна Ларина

Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова (Сеченовский Университет)

Email: snlarina07@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-0188-543X
SPIN-код: 2906-0605

канд. биол. наук

Россия, Москва

Елизавета Владимировна Тазина

Научно-исследовательский институт скорой помощи имени Н.В. Склифосовского

Email: ltazina@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6079-1228
SPIN-код: 1994-3086

канд. фармацевт. наук

Россия, Москва

Елена Васильевна Волчкова

Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова (Сеченовский Университет)

Email: antononina@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0003-4581-4510
SPIN-код: 3342-4681

д-р мед. наук, профессор

Россия, Москва

Список литературы

  1. Saberiyan M, Karimi E, Khademi Z, et al. SARS-CoV-2: phenotype, genotype, and characterization of different variants. Cellular & Molecular Biology Letters. 2022;27(1):50. doi: 10.1186/s11658-022-00352-6 EDN: VHOFDL
  2. Li X, Xu S, Yu M, et al. Risk Factors for Severity and Mortality in Adult COVID-19 Inpatients in Wuhan. Journal of Allergy and Clinical Immunology. 2020;146(1):110–118. doi: 10.1016/j.jaci.2020.04.006 EDN: CPXGAJ
  3. McElvaney OJ, McEvoy NL, McElvaney OF, et al. Characterization of the Inflammatory Response to Severe COVID-19 Illness. American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine. 2020;202(6):812–821. doi: 10.1164/rccm.202005-1583oc EDN: FHJEYF
  4. Avdeev SN, Adamjan LV, Alekseeva EI, et al. Prevention, diagnosis and treatment of the new coronavirus infection (COVID-19): temporary guidelines. Version 18 (10/26/2023). Moscow: Ministry of Health of the Russian Federation; 2023. (In Russ.) EDN: PDXQNY
  5. 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. The Lancet Respiratory Medicine. 2020;8(5):475–481. doi: 10.1016/s2213-2600(20)30079-5 EDN: TXCPLA
  6. Guan W, Ni Z, Hu Y, et al. Clinical Characteristics of Coronavirus Disease 2019 in China. New England Journal of Medicine. 2020;382(18):1708–1720. doi: 10.1056/nejmoa2002032 EDN: NTYDLW
  7. Lippi G, Plebani M. Laboratory Abnormalities in Patients With COVID-2019 Infection. Clinical Chemistry and Laboratory Medicine (CCLM). 2020;58(7):1131–1134. doi: 10.1515/cclm-2020-0198 EDN: BHXGWT
  8. Pereira MAM, Barros ICA, Jacob ALV, et al. Laboratory Findings in SARS-CoV-2 Infections: State of the Art. Revista da Associação Médica Brasileira. 2020;66(8):1152–1156. doi: 10.1590/1806-9282.66.8.1152 EDN: WYTHAS
  9. Asaduzzaman MD, Romel Bhuia M, Nazmul Alam ZHM, et al. Significance of Hemogram-Derived Ratios for Predicting In-Hospital Mortality in COVID-19: A multicenter Study. Health Science Reports. 2022;5(4):e663. doi: 10.1002/hsr2.663
  10. Velazquez S, Madurga R, Castellano JM, et al. Hemogram-Derived Ratios as Prognostic Markers of ICU Admission in COVID-19. BMC Emergency Medicine. 2021;21(1):89. doi: 10.1186/s12873-021-00480-w EDN: OJNBYG
  11. Thomas ETA. Clinical Utility of Blood Cell Histogram Interpretation. Journal of Clinical and Diagnostic Research. 2017;11(9):OE01–OE04. doi: 10.7860/JCDR/2017/28508.10620
  12. Chen G, Wu D, Guo W, et al. Clinical and Immunological Features of severe and Moderate Coronavirus Disease 2019. Journal of Clinical Investigation. 2020;130(5):2620–2629. doi: 10.1172/jci137244 EDN: JDFTCU
  13. Tan L, Wang Q, Zhang D, et al. Lymphopenia Predicts Disease Severity of COVID-19: A Descriptive and Predictive Study. Signal Transduction and Targeted Therapy. 2020;5(1):33. doi: 10.1038/s41392-020-0148-4 EDN: EIGCHZ
  14. Qu R, Ling Y, Zhang Y, et al. Platelet-to-Lymphocyte Ratio is Associated With Prognosis in Patients With Coronavirus Disease-19. Journal of Medical Virology. 2020;92(9):1533–1541. doi: 10.1002/jmv.25767 EDN: AURKOW
  15. Gubenko NS, Budko AA, Plisyuk AG, Orlova IA. Association of General Blood Count Indicators With the Severity of COVID-19 in Hospitalized Patients. South Russian Journal of Therapeutic Practice. 2021;2(1):90–101. doi: 10.21886/2712-8156-2021-2-1-90-101 EDN: IMKGVF
  16. Tsivanyuk MM, Geltser BI, Shakhgeldyan KI, et al. Parameters of Complete Blood Count, Lipid Profile and Their Ratios in Predicting Obstructive Coronary Artery Disease in Patients With Non-ST Elevation Acute Coronary Syndrome. Russian Journal of Cardiology. 2022;27(8):66–74. doi: 10.15829/1560-4071-2022-5079 EDN: ADACCL
  17. Yang YL, Wu CH, Hsu PF, et al. Systemic Immune-Inflammation Index (SII) Predicted Clinical Outcome in Patients With Coronary Artery Disease. European Journal of Clinical Investigation. 2020;50(5):e13230. doi: 10.1111/eci.13230 EDN: HVZZYL
  18. Minzhasova АI. Statistical Analysis of Medical Data. Prikladnaja matematika i fundamental’naja informatika. 2015;(2):193–198. EDN: UXQSVL
  19. Horn PS, Feng L, Li Y, Pesce AJ. Effect of Outliers and Nonhealthy Individuals on Reference Interval Estimation. Clinical Chemistry. 2001;47(12):2137–2145. doi: 10.1093/clinchem/47.12.2137
  20. Moore JB, June CH. Cytokine Release Syndrome in Severe COVID-19. Science. 2020;368(6490):473–474. doi: 10.1126/science.abb8925 EDN: JBGXFT
  21. Tay MZ, Poh CM, Rénia L, et al. The Trinity of COVID-19: Immunity, Inflammation and Intervention. Nature Reviews Immunology. 2020;20(6):363–374. doi: 10.1038/s41577-020-0311-8 EDN: SUJPWA
  22. Fathi N, Rezaei N. Lymphopenia in COVID-19: Therapeutic opportunities. Cell Biology International. 2020;44(9):1792–1797. doi: 10.1002/cbin.11403 EDN: VCHEZA
  23. 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. The Lancet. 2020;395(10229):1054–1062. doi: 10.1016/s0140-6736(20)30566-3 EDN: KTMOXN
  24. Sokolov DD, Kagramanyan MA, Kozlov IA. Calculated Hematological Indices as Predictors of Cardiovascular Complications in Noncardiac Surgery (Pilot Study). Messenger of Anesthesiology and Resuscitation. 2022;19(2):14–22. doi: 10.21292/2078-5658-2022-19-2-14-22 EDN: RTNJMF
  25. Evtugina NG, Sannikova SS, Peshkova AD, et al. Quantitative and Qualitative Changes in Blood Cells Associated With COVID-19. Kazan medical journal. 2021;102(2):141–155. doi: 10.17816/KMJ2021-141 EDN: MNNLFA
  26. Lagunas-Rangel FA. Neutrophil-to-Lymphocyte Ratio and Lymphocyte-to-C-Reactive Protein Ratio in Patients With Severe Coronavirus Disease 2019 (COVID-19): A Meta-analysis. Journal of Medical Virology. 2020;92(10):1733–1734. doi: 10.1002/jmv.25819 EDN: QDGRWR
  27. Klypa TV, Bychinin MV, Mandel IA, et al. Clinical Characteristics of Patients Admitted to an ICU with COVID-19. Predictors of the Severe Disease. Journal of Clinical Practice. 2020;11(2):6–20. doi: 10.17816/clinpract34182 EDN: ZWCZKE
  28. Weisel JW, Litvinov RI. Red Blood Cells: the Forgotten Player in Hemostasis and Thrombosis. Journal of Thrombosis and Haemostasis. 2019;17(2):271–282. doi: 10.1111/jth.14360 EDN: UQFDEO
  29. Thachil J, Tang N, Gando S, et al. ISTH Interim Guidance on Recognition and Management of Coagulopathy in COVID-19. Journal of Thrombosis and Haemostasis. 2020;18(5):1023–1026. doi: 10.1111/jth.14810 EDN: OLOAHQ
  30. Klok FA, Kruip MJHA, van der Meer NJM, et al. Incidence of Thrombotic Complications in Critically Ill ICU Patients With COVID-19. Thrombosis Research. 2020;191:145–147. doi: 10.1016/j.thromres.2020.04.013 EDN: HGYQQO
  31. Roshchina AA, Yupatova MI, Nikitina NM. Markable Coagulopathy in the Patient With Severe COVID-19. South Russian Journal of Therapeutic Practice. 2022;3(3):97–107. doi: 10.21886/2712-8156-2022-3-3-91-96 EDN: WHOVLY
  32. Ackermann M, Verleden SE, Kuehnel M, et al. Pulmonary Vascular Endothelialitis, Thrombosis, and Angiogenesis in COVID-19. New England Journal of Medicine. 2020;383(2):120–128. doi: 10.1056/NEJMoa2015432
  33. Cattaneo M, Bertinato EM, Birocchi S, et al. Pulmonary Embolism or Pulmonary Thrombosis in COVID-19? Is the Recommendation to Use High-Dose Heparin for Thromboprophylaxis Justified? Thrombosis and Haemostasis. 2020;120(08):1230–1232. doi: 10.1055/s-0040-1712097 EDN: WBXORD
  34. Huang C, Wang Y, Li X, et al. Clinical Features of Patients Infected With 2019 Novel Coronavirus in Wuhan, China. The Lancet. 2020;395(10223):497–506. doi: 10.1016/s0140-6736(20)30183-5 EDN: WLIHXH

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Морфология лимфоцитов у пациентов с COVID-19 тяжёлого течения при поступлении. Окрашивание по Романовскому–Гимзе, иммерсия, ×1000: 1 — полиморфные ядра неправильной округлой формы; 2 — цитоплазма голубого цвета с краевой базофилией.

Скачать (935KB)
3. Рис. 2. Морфология нейтрофилов и эритроцитов у пациентов с COVID-19 тяжёлого течения при поступлении. Окрашивание по Романовскому–Гимзе, иммерсия, ×1000. 1 — гипогранулярность цитоплазмы; 2 — пельгеризация ядер нейтрофилов; 3 — эхиноциты.

Скачать (827KB)
4. Рис. 3. Характеристики гемограммы, ассоциированные с увеличением риска летального исхода у пациентов с COVID-19 тяжёлого течения. СОЭ — скорость оседания эритроцитов.

Скачать (903KB)

© Эко-вектор, 2025

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


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».