Факторы риска перевода больных с COVID-19 на искусственную вентиляцию легких в ретроспективном нерандомизированном исследовании


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Пандемия COVID-19 сопровождается значительным количеством осложнений и смертельных исходов, а также представляет значительную нагрузку на систему здравоохранения. При госпитализации пациентов в 10–15% случаев требуется перевод на инвазивную и неинвазивную искусственную вентиляция легких (ИВЛ/НИВЛ). При этом важно стратифицировать риск перевода на вентиляцию легких при поступлении в стационар. Цель исследования — выявление клинико-лабораторных факторов риска перевода на ИВЛ и НИВЛ у госпитализированных больных с COVID-19-ассоциированной пневмонией. Методы. Проведено ретроспективное исследование 386 последовательно госпитализированных пациентов с COVID-19-ассоциированной пневмонией. Первичными конечными точками были перевод на ИВЛ (n=22) и НИВЛ (n=28). Факторы риска перевода больных на НИВЛ/ИВЛ рассматривались на период до 14-го и 28-го дня для каждого варианта вентиляции. Для отбора предиктора риска был проведен унивариантный анализ на основе регрессии выживаемости Кокса с последующим мультивариантным анализом для определения факторов риска в данных временных точках. Результат. Из 386 пациентов смертельный исход через 28 дней после госпитализации был зарегистрирован у 20 (5,2%) пациентов. На ИВЛ были переведены 22 (5,7%) пациента, на НИВЛ — 28 (7,3%) пациентов, причем из последних 9 переводились позже уже на ИВЛ. В результате уни- и мультивариантного анализа факторами риска перевода на ИВЛ до 14-го дня были возраст > 65 лет (ОШ=5,91), инсульт в анамнезе (ОШ=17,04), повышенный уровень мочевины (ОШ=6,36), ЛДГ (ОШ=7,39), снижение уровня натрия (ОШ=12,32), СКФ <80 мл/мин (ОШ=13,75) и тромбоцитов (ОШ=4,14); до 28-го дня — пожилой возраст > 65 лет (ОШ=4,58), зубец Осборна на ЭКГ (ОШ=2,98), повышение лактатдегидрогеназы (ОШ =9,99) и снижение альбумина (ОШ=2,77). Предикторами перевода пациентов с COVID-19 на НИВЛ в период до 14 дней от начала госпитализации стали пожилой возраст пациента (ОШ=5,09), уровень прокальцитонина в крови > 0,25 нг/мл (ОШ=0,19), лейкоцитов > 11×109 (ОШ=19,64) и ЛДГ (ОШ=3,9). Заключение. У больных с COVID-19 выделены факторы риска перевода на ИВЛ/НИВЛ в период 14 и 28 дней от начала госпитализации, что способствует стратификации пациентов по риску вентиляции легких и позволяет планировать респираторную поддержку.

Об авторах

Ирина Александровна Лакман

Уфимский государственный авиационный технический университет; Башкирский государственный университет

Email: Lackmania@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9876-9202
SPIN-код: 4521-9097

кандидат технических наук, доцент кафедры биомедицинской инженерии,  заведующий научной лаборатории исследования социально-экономических проблем регионов

Россия, 450015, Уфа, ул. К. Маркса, 12; 450078, Уфа, ул. З. Валиди, 32

Тимур Ильгамович Мусин

Башкирский государственный медицинский университет

Email: tyrannyah@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-9927-6626
SPIN-код: 7066-0715

ассистент кафедры пропедевтики внутренних болезней

Россия, 450008, Уфа, ул. Ленина 3

Алия Рамисовна Галиуллина

Уфимский государственный авиационный технический университет

Email: algaliull244@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4862-9476

магистрант кафедры биомедицинской инженерии

Россия, 450015, Уфа, ул. К. Маркса, 12

Зиля Адибовна Багманова

Башкирский государственный медицинский университет

Email: zilya20641@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-1149-6702
SPIN-код: 6427-4345

доктор медицинских наук, профессор кафедры пропедевтики внутренних болезней

Россия, 450008, Уфа, ул. Ленина 3

Руслан Мансурович Гумеров

Башкирский государственный медицинский университет

Email: rmgumerov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-6110-0377
SPIN-код: 3357-2603

ассистент кафедры пропедевтики внутренних болезней

Россия, 450008, Уфа, ул. Ленина 3

Паруйр Артакович Давтян

Башкирский государственный медицинский университет

Email: davtyanparuir@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5972-6418
SPIN-код: 8816-1568

ординатор кафедры пропедевтики внутренних болезней

Россия, 450008, Уфа, ул. Ленина 3

Шамиль Зарифович Загидуллин

Башкирский государственный медицинский университет

Email: zshamil@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0002-7249-3364

проф., доктор медицинских наук, профессор кафедры пропедевтики внутренних болезней

Россия, 450008, Уфа, ул. Ленина 3

Антон Викторович Тюрин

Башкирский государственный медицинский университет

Email: anton.bgmu@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-0841-3024
SPIN-код: 5046-3704

кандидат медицинских наук, доцент

Россия, 450008, Уфа, ул. Ленина 3

Сергей Владимирович Новиков

Уфимский государственный авиационный технический университет

Email: sn9177774405@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-8439-8620
SPIN-код: 7288-4074

кандидат экономических наук, профессор кафедры налогов и налогообложения

Россия, 450015, Уфа, ул. К. Маркса, 12

Валентин Николаевич Павлов

Башкирский государственный медицинский университет

Email: pavlov@bashgmu.ru
ORCID iD: 0000-0003-2125-4897
SPIN-код: 2799-6268

доктор медицинских наук, профессор, член-корреспондент РАН, зав. каф. урологии

Россия, 450008, Уфа, ул. Ленина 3

Юлия Олеговна Уразбахтина

Уфимский государственный авиационный технический университет

Email: urjuol@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7715-302X
SPIN-код: 2189-3619

кандидат медицинских наук, доцент кафедры биомедицинской инженерии

Россия, 450015, Уфа, ул. К.Маркса, 12

Бенджи Цай

Харбинский медицинский университет

Email: caibz@ems.hrbmu.edu.cn
ORCID iD: 0000-0002-6342-4930

магистр, проф. кафедры фармакологии 2-го аффилированного госпиталя и Колледжа фармакологии

Китай, Харбин, 150086

Науфаль Шамилевич Загидуллин

Башкирский государственный медицинский университет; Уфимский государственный авиационный технический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: znaufal@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2386-6707

доктор медицинских наук, заведующий кафедрой пропедевтики внутренних болезней, профессор кафедры биомедицинской инженерии

Россия, 450008, Уфа, ул. Ленина 3; 450015,Уфа, ул. К. Маркса, 12

Список литературы

  1. Figliozzi S, Masci PG, Ahmadi N., et al. Predictors of adverse prognosis in COVID‐19: A systematic review and meta‐analysis. Eur J Clin Invest. 2020;50(10):e13362. doi: https://doi.org/10.1111/eci.13362
  2. Richardson S, Hirsch JS, Narasimhan M, et al. Presenting Characteristics, Comorbidities, and Outcomes Among 5700 Patients Hospitalized with COVID-19 in the New York City Area. JAMA. 2020;323(20):2052–2059. doi: https://doi.org/10.1001/jama.2020.6775
  3. Rosenbaum L. The Untold Toll — The Pandemic’s Effects on Patients without COVID-19. N Engl J Med. 2020;382:2368–2371. doi: https://doi.org/10,1056/NEJMms2009984
  4. Chowdhury MEH, Rahman T, Khandakar A, et al. An Early Warning Tool for Predicting Mortality Risk of COVID-19 Patients Using Machine Learning. Cognit Comput. 2021;1–16. doi: https://doi.org/10.1007/s12559-020-09812-7
  5. Yadaw AS, Li Y-C, Bose S, et al. Clinical features of COVID-19 mortality: Development and validation of a clinical prediction model. Lancet Digit Health. 2020;2(10):e516–e525. doi: https://doi.org/10.1016/S2589-7500(20)30217-X
  6. WHO Coronavirus disease (COVID-19) [Electronic recourse]. Available from: URL: https://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/question-and-answers-hub/q-a-detail/coronavirus-disease-covid-19
  7. Gómez CA, Sun C-K, Tsai I-T, et al. Mortality and risk factors associated with pulmonary embolism in coronavirus disease 2019 patients: A systematic review and meta-analysis. Sci Rep. 2021;11(1):16025. doi: https://doi.org/10.1038/s41598-021-95512-7
  8. Bushman D, Davidson A, Pathela P, et al. Risk Factors for Death Among Hospitalized Patients Aged 21–64 Years Diagnosed with COVID-19 — New York City, March 13 — April 9, 2020. J Racial Ethn Health Disparities. 2021:1–16. doi: https://doi.org/10.1007/s40615-021-01098-1
  9. Suardi LR, Pallotto C, Esperti S, et al. Risk factors for non-invasive/invasive ventilatory support in patients with COVID-19 pneumonia: A retrospective study within a multidisciplinary approach. Int J Infect Dis. 2020;100:258–263. doi: https://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.09.012
  10. Zagidullin NSh, Motloch LJ, Musin TI, et al. J-waves in acute COVID-19: A novel disease characteristic and predictor of mortality? PloS One. 2021;16(10):е0257982. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0257982
  11. Atlam M, Torkey H, El-Fishawy N, et al. Coronavirus disease 2019 (COVID-19): Survival analysis using deep learning and Cox regression model. Pattern Anal Appl. 2021;24(3):993–1005. doi: https://doi.org/10.1007/s10044-021-00958-0
  12. Harrell FEJr, Califf RM, Pryor DB, et al. Evaluating the yield of medical tests. JAMA. 1982;247(18):2543–2546. PMID: 7069920
  13. Antzelevitch C, Yan G-X, Ackerman MJ, et al. J-Wave syndromes expert consensus conference report: Emerging concepts and gaps in knowledge. Europace. 2017;19(4):665–694. doi: https://doi.org/10.1093/europace/euw235
  14. Abdeen Y, Kaako A, Ahmad Amin Z, et al. The Prognostic Effect of Serum Albumin Level on Outcomes of Hospitalized COVID-19 Patients. Crit Care Res Pract. 2021;2021:9963274. doi: https://doi.org/10.1155/2021/9963274
  15. Gomi K, Ito T, Yamaguchi F, et al. Clinical features and mechanism of liver injury in patients with mild or moderate coronavirus disease 2019. JGH Open. 2021;5(8):888–895. doi: https://doi.org/10.1002/jgh3.12599
  16. Giovanelli N, Lazzer S, Cauci S. Muscle damage and inflammatory status biomarkers after a 3-stage trail running race. J Sports Med Phys Fitness. 2020;60(11):1486–1492. doi: https://doi.org/10.23736/S0022-4707.20.10997-6
  17. Allenbach Y, Saadoun D, Maalouf G, et al. Development of a multivariate prediction model of intensive care unit transfer or death: A French prospective cohort study of hospitalized COVID-19 patients. Observational Study. PLoS One. 2020;15(10):e0240711. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0240711
  18. Chebotareva N, Berns S, Androsova T, et al. Risk factors for invasive and non-invasive ventilatory support and mortality in hospitalized patients with COVID-19. Med Intensiva (Engl Ed). 2021;S0210-5691(21)00076-0. doi: https://doi.org/10.1016/j.medin.2021.04.002
  19. Миронов П.И., Лутфарахманов И.И., Сырчин Е.Ю., и др. Предикторы гибели пациентов с COVID-19, находящихся на искусственной вентиляции легких // Медицинский вестник Башкортостана. — 2020. — Т. 15. — № 6 (90). — С. 86–92. [Mironov PI, Lutfarahmanov II, Syrchin EYu., et al. Predictors of death in patients with Covid-19 on artificial lung ventilation. Medicinskij vestnik Bashkortostana. [Medical Bulletin of Bashkortostan]. 2020;15(6(90)):86–92. (In Russ.)]
  20. Szakmany T, Tuckwell W, Harte E, et al. Differences in Inflammatory Marker Kinetics between the First and Second Wave of COVID-19 Patients Admitted to the ICU: A Retrospective, Single-Center Study. J Clin Med. 2021;10(15):3290. doi: https://doi.org/10.3390/jcm10153290
  21. Авдеев С.Н., Царева Н.А., Мержоева З.М., и др. Практические рекомендации по кислородотерапии и респираторной поддержке пациентов с COVID-19 на дореанимационном этапе // Пульмонология. — 2020. — Т. 30. — № 2. — С. 151–163. [Avdeev SN, Tsareva NA, Merzhoeva ZM, et al. Practical guidelines for oxygen therapy and respira tory support for patients with COVID-19 in the pre-life support. Russian Pulmonology. 2020;30(2):151–163 (in Russ.)]. doi: https://doi.org/10.18093/0869-0189-2020-30-2-151-163
  22. Vitacca M, Nava S, Santus P, Harari S. Early consensus management for non-ICU acute respiratory failure SARS CoV-2 emergency in Italy: from ward to trenches. Eur Respir J. 2020;55(5):2000632. doi: https://doi.org/10.1183/13993003.00632-2020

Дополнительные файлы

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

Скачать (287KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Мультивариантный анализ факторов риска перевода на ИВЛ больных с COVID-19 в период до 14 дней с начала госпитализации (CI=0,96)

Скачать (240KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Мультивариантный анализ факторов риска перевода на ИВЛ больных с COVID-19 в период до 28 дней с начала госпитализации (СI=0,86)

Скачать (149KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Мультивариантный анализ факторов риска перевода на НИВЛ больных с COVID-19 в период до 14 дней с начала госпитализации (ДИ 0,90)

Скачать (152KB)
Метаданные

© Издательство "Педиатръ", 2022

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).