Anti-inflammatory therapy for COVID-19: effectiveness and predictors of response

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

BACKGROUND: According to the international guidelines and expert opinions, medicines for the treatment of COVID-19 are prescribed off-label; however, the final decision is made by a physician based on an assessment of the risk/benefit ratio for each patient. Global studies of the efficacy and safety of the use of baricitinib, tocilizumab, olokizumab, dexamethasone in the treatment of COVID-19 are ongoing. There is no information about comparative efficacy of these drugs and on the prognosis of their use in COVID-19.

AIM: To compare the effects of pre-emptive anti-inflammatory therapy (PAT) with tocilizumab, olokizumab, baricitinib, dexamethasone in patients with COVID-19 to identify response predictors and the choice of the most effective treatment.

MATERIALS AND METHODS: A retrospective analysis of 229 cases of severe and moderate course of COVID-19 requiring various types of UPT at the Hospital for War Veterans has been carried out.

RESULTS: In the study of 229 clinical cases of severe COVID-19, it was found that the most significant predictors of the effects of anticytokine therapy include C-reactive protein (CRP), body mass index (BMI), body temperature, saturation level and the need for a certain type of oxygen support at the start of a therapy, platelet count, hematocrit, neutrophil count, and duration of the disease from its onset to development of signs of a cytokine storm. The probability of recovery in the patients with early appointment of UPT increases by 13%; the need for additional oxygen support increases the risk of mortality by 5.3 times as it increases with the transition to each subsequent level; an increase in the level of CRP by 1% increases the unfavorable prognosis; an increase in D-dimer worsens the prognosis by 16%.

CONCLUSION: Based on the statistical data obtained by the method of stepwise regression analysis, was proposed method for predicting the effectiveness of proactive anti-inflammatory therapy in novel coronavirus infections.

About the authors

Irina M. Sukhomlinova

North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov; War veterans Hospital

Author for correspondence.
Email: sukhomlinova2021@list.ru
ORCID iD: 0000-0003-2325-8971
SPIN-code: 6953-1120

MD, applicant

Russian Federation, 47, Piskarevsky Ave., Saint Petersburg, 195067; Saint Petersburg

Igor G. Bakulin

North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov

Email: igbakulin@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-6151-2021
SPIN-code: 5283-2032
Scopus Author ID: 6603812937
ResearcherId: P-4453-2014

MD, Dr. Sci. (Med.), Professor

Russian Federation, 47, Piskarevsky Ave., Saint Petersburg, 195067

Maxim Yu. Kabanov

North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov; War veterans Hospital

Email: makskabanov@gmail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9763-8497

MD, Dr. Sci. (Med.), Professor

Russian Federation, 47, Piskarevsky Ave., Saint Petersburg, 195067; Saint Petersburg

References

  1. International register “Dynamics analysis of comorbidities in SARS-CoV-2 survivors” (AKTIV SARS-CoV-2): analysis of predictors of short-term adverse outcomes in COVID-19. Russian Journal of Cardiology. 2021;26(4):116–131. doi: 10.15829/1560-4071-2021-4470
  2. Materialy po koronavirusu dlya terapevtov [Internet]. Ofitsial'nyy sayt Evraziyskoy Assotsiatsii Terapevtov. Available from: https://euat.ru/covid-19/publications. Accessed: Sept 25, 2021. (In Russ.)
  3. Shimabukuro-Vornhagen A, Gödel P, Subklewe M, et al. Cytokine release syndrome. J Immunother Cancer. 2018;6(1):56. doi: 10.1186/s40425- 018-0343-9
  4. Zhang C, Wu Z, Li J-W, et al. Cytokine release syndrome in severe COVID-19: interleukin-6 receptor antagonist tocilizumab may be the key to reduce mortality. Int J Antimicrob Agents. 2020;55(5):105954. doi: 10.1016/j.ijantimicag.2020.105954
  5. Vremennye metodicheskie rekomendatsii. Profilaktika, diagnostika i lechenie novoy koronavirusnoy infektsii (COVID-19). Versiya 12 ot 21.09.2021 [Internet]. Available from: http://nasci.ru/?id=50819. Accessed: Sept 15, 2021. (In Russ.)
  6. Liu Y, Wang Z, Ren J, et al. A COVID-19 Risk assessment decision support system for general practitioners: design and development study. J Med Internet Res. 2020;22:(6):e19786. doi: 10.2196/19786
  7. Patent RU2751410C1/13.07.2021. Shkurnikov MYu, Nersisyan SA, Tonevickij AG. Method for assessing the risk of development of severe COVID-19. (In Russ.)
  8. Patent RU2736341C1/16.11.2020. Stepanova YuA, Kirillova MS, Kurochkina AI. Sposob prognozirovaniya techeniya pnevmonii pri COVID-19 na osnovanii sopostavleniya rezul’tatov UZI i MSKT legkikh. (In Russ.)
  9. WHO Rapid Evidence Appraisal for COVID-19 Therapies (REACT) Working Group, Sterne JAC, Murthy S, et al. Association between administration of systemic corticosteroids and mortality among critically ill patients with COVID-19: a meta-analysis. JAMA. 2020;324:1330–1341. doi: 10.1001/jama.2020.17023
  10. Veiga VC, Prats JAGG, Farias DLC, et al. Effect of tocilizumab on clinical outcomes at 15 days in patients with severe or critical coronavirus disease 2019: randomised controlled trial. BMJ. 2021;372:n84. doi: 10.1136/bmj.n84
  11. Fomina DS, Poteshkina NG, Beloglazova IP, et al. Comparative analysis of tocilizumab in severe COVID-19-associated pneumonia in patients of different age groups. Pulmonologiya. 2020;30(2):164–172. (In Russ.). doi: 10.18093/0869-0189-2020-30-2-164-172
  12. Fomina DS, Lysenko MA, Beloglazova IP, et al. Temporal clinical and laboratory response to Interleukin-6 receptor blockade with Tocilizumab in 89 hospitalized patients with COVID-19 pneumonia. Pathog Immun. 2020;5(1):327–341. doi: 10.20411/pai.v5i1.392
  13. Tocilizumab in COVID-19 Pneumonia (TOCIVID-19) ClinicalTrials.gov NCT04317092.
  14. Ganyukova NG, Likstanov MI, Kosinova MV, et al. Efficiency of IL-6 inhibitor (olokizumab) in suppressing inflammation in patients with moderate COVID-19 pneumonia. Fundamental and Clinical Medicine. 2020;5(4):8–13. (In Russ.). doi: 10.23946/2500-0764-2020-5-4-8-13
  15. Cantini F, Niccoli L, Nannini C, et al. Beneficial impact of Baricitinib in COVID-19 moderate pneumonia; multicentre study. J Infect. 2020;81(4):647–679. doi: 10.1016/j.jinf.2020.06.052
  16. 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. Lancet. 2020;395:1054–1062. doi: 10.1016/S0140-6736(20)30566-3
  17. Sayganov SA, Mazurov VI, Bakulin IG, et al. Current, effectiveness of therapy and outcomes of new coronavirus infection: preliminary analysis. Herald of North-Western State Medical University named after I.I. Mechnikov. 2020;12(2):27–38. (In Russ.). doi: 10.17816/mechnikov34932
  18. Hermine O, Mariette X, Tharaux P-L, et al. Effect of tocilizumab vs usual care in adults hospitalized with COVID-19 and moderate or severe pneumonia: a randomized clinical trial. JAMA Intern Med. 2021;181(1):32–40. doi: 10.1001/jamainternmed.2020.6820
  19. Drapkina OM, Mayev IV, Bakulin IG, et al. Provisional guidelines: “Diseases of the digestive organs in conditions of a pandemic new coronavirus infection (COVID-19)”. Version 2. Profilakticheskaya Meditsina. 2021;24(5–2):4–41. (In Russ.). doi: 10.17116/profmed2021240524
  20. ClinicalTrials.gov: Идентификатор EudraCT : 2020-001386-37 [Internet]. Accessed: Sept 15, 2021.
  21. Sciascia S, Aprà F, Baffa A, et al. Pilot prospective open, single-arm multicentre study on off-label use of tocilizumab in patients with severe COVID-19. Сlin Exp Rheumatol. 2020;38(3):529–532.
  22. Truhacheva NV. Medicinskaya statistika: uchebnoe posobie. Rostov-na-Donu: Feniks, 2017. (In Russ.)
  23. Zhou P, Yang XL, Wang XG, et al. A pneumonia outbreak associated with a new coronavirus of probable bat origin. Nature. 2020;579(7798):270–273. doi: 10.1038/s41586-020-2012-7
  24. Wang X, Fang X, Cai Z, et al. Comorbid chronic diseases and acute organ injuries are strongly correlated with disease severity and mortality among covid-19 patients: a systemic review and meta-analysis. Research (Wash DC). 2020;2020:2402961. doi: 10.34133/2020/2402961
  25. Bonafe M, Prattichizzo F, Giuliani A, et al. Inflamm-ag-ing: Why older men are the most susceptible to SARS-CoV-2 complicated outcomes. Cytokine Growth Factor Rev. 2020;53:33–37. doi: 10.1016/j.cytog-fr.2020.04.005
  26. Martin-Rodriguez F, Lopez-Izquierdo R, Del Pozo Vegas C, et al. Can the prehospital National Early Warning Score 2 identify patients at risk of in-hospital early mortality? A prospective, multicenter cohort study. Heart Lung. 2020;49(5):585–591. doi: 10.1016/j.hrtlng.2020.02.047
  27. Luk AOY, Ng SSS, Holt RIG. Impact of diabetes on COVID-19 and other infection: Report from the 22nd Hong Kong Diabetes and Cardiovascular Risk Factors – East Meets West Symposium. Diabet Med. 2021;38(5):e14547. doi: 10.1111/dme.14547

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Distribution of the patients in groups by age (conditional outcome: 0 — discharge, 1 — death). SD — standard deviation

Download (74KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Distribution of the patients in groups depending on the volume of lung damage according to CT data: a — group with recovery; b — group with fatal outcome

Download (79KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Distribution of the patients depending on the period of developing clinical symptoms before developing symptoms requiring anti-inflammatory therapy (conditional outcomes: 0 — discharge, 1 — death). Median — average value

Download (107KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. ROC curves for analysis of the therapy effect in the patients with COVID-19. Diagonal segments are formed by coincidences

Download (497KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. Distribution of the patients according to the level of C-reactive protein considering the outcome (conditional outcome: 0 — discharge, 1 — death)

Download (88KB)
Indexing metadata
7. Fig. 6. ROC-curve of the model for assessing the probability of a fatal outcome

Download (91KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2022 Sukhomlinova I.M., Bakulin I.G., Kabanov M.Y.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-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».