CC BY
21
КЛИНИКО-ДЕМОГРАФИЧЕСКИЕ И ЛАБОРАТОРНО-ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ ПРЕДИКТОРЫ ЛЕТАЛЬНОГО ИСХОДА ПАЦИЕНТОВ, ГОСПИТАЛИЗИРОВАННЫХ С СОУЮ-19, ПО ДАННЫМ ЛОКАЛЬНОГО РЕГИСТРА
УДК 614.88:616.98:578.834.1 3.1.18 — внутренние болезни Поступила 16.02.2023
И.А. Фролова1' 2, Е.И. Тарловская1' 2, О.П. Абаева2' 3, С.В. Романов2
ПФГБОУ ВО «Приволжский исследовательский медицинский университет» Министерства здравоохранения РФ, Нижний Новгород; 2ФБУЗ ПОМЦ ФМБА России «Приволжский окружной медицинский центр», Нижний Новгород;
3ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова (Сеченовский университет)», Москва
Цель — выявить клинико-демографические и лабораторно-инструментальные предикторы летального исхода пациентов, госпитализированных с ГОУЮ-19, создать на основе полученных данных прогностическую модель для оценки риска госпитальной летальности пациентов с коронавирусной инфекцией.
Материалы и методы. Проведен ретроспективный анализ историй болезни 208 пациентов, последовательно госпитализированных с диагнозом ГОУЮ-19 (мужчины и женщины старше 18 лет). Оценивалась связь между демографическими, клиническими, лабораторными и инструментальными данными, измеренными в начале госпитализации, и исходом коронавирусной инфекции — выписка/смерть. Проведен сравнительный однофакторный анализ данных выживших и умерших пациентов, затем многофакторный анализ методом логистической регрессии с выявлением предикторов летального исхода. Заключительным этапом было построение уравнения логистической регрессии для прогнозирования госпитальной летальности пациентов с коронавирусной инфекцией. Проведен ROC-анализ, подтверждающий прогностическую ценность полученного уравнения.
Результаты. Летальность в стационаре по любой причине составила 10% (п=21). С повышением внутригоспиталь-ной летальности ассоциировались увеличение возраста пациента, сочетание мужского пола с возрастом >60 лет, с сопутствующим ожирением, наличием в анамнезе фибрилляции предсердий, онкологического заболевания. Из лабораторно-инструментальных показателей с неблагоприятным исходом ассоциировались повышение уровня лейкоцитов, снижение уровня лимфоцитов, повышение уровня Д-димеров, снижение липопротеидов низкой плотности, а также повышение процента поражения легких по данным компьютерной томографии органов грудной клетки и снижение фракции выброса левого желудочка (ФВЛЖ) по данным эхокардиоскопии. Из вышеперечисленных предикторов летального исхода отобрано 6 переменных (индекс массы тела, фибрилляция предсердий в анамнезе, онкологическое заболевание в анамнезе, процент поражения легких, ФВЛЖ, уровень Д-димера), которые продемонстрировали наибольшее влияние на вариабельность зависимой переменной — смерть в стационаре.
Заключение. Повышенный индекс массы тела, наличие в анамнезе фибрилляции предсердий, онкологического заболевания, повышение уровня D-димера, увеличение процента поражения легочной ткани и снижение фракции выброса левого желудочка ассоциируются с увеличением внутригоспитальной летальности пациентов с ГОУЮ-19.
Ключевые слова: ГОУЮ-19; предикторы летального исхода.
CLINICAL-DEMOGRAPHIC AND LABORATORY-INSTRUMENTAL PREDICTORS OF THE FATAL OUTCOME OF PATIENTS HOSPITALIZED WITH COVID-19, ACCORDING TO THE LOCAL REGISTRY
I.A. Frolova1' 2, E.I. Tarlovskaya1' 2, O.P. Abaeva2' 3, S.V. Romanov2
1Privolzhsky Research Medical University, Nizhny Novgorod; 2Privolzhsky district medical center FMBA of Russia, Nizhny Novgorod; 3Sechenov First Moscow State Medical University, Moscow
The aim is to identify clinical, demographic, laboratory and instrumental predictors of death in patients hospitalized with COVID-19, to create a predictive model based on the data obtained to assess the risk of hospital mortality in patients with coronavirus infection.
Materials and methods. A retrospective analysis of the case histories of 208 patients consecutively hospitalized with a diagnosis of COVID-19 (men and women over 18 years of age) was carried out. The association between demographic, clinical, laboratory, and instrumental data measured at the start of hospitalization and the outcome of coronavirus infection (discharge/death) was assessed. A comparative univariate analysis of the data of surviving and deceased patients was carried out, followed by a multivariate analysis by the method of logistic regression with the identification of predictors of a lethal outcome. The final step was to build a logistic regression equation to predict hospital mortality in the patients with coronavirus infection. The ROC-analysis was carried out, confirming the predictive value of the resulting equation.
Results. All-cause in-hospital mortality was 10% (n=21). The increase in in-hospital mortality rate was associated with an increase in the patient's age, a combination of male sex with an age of >60 years, with concomitant obesity, a history of atrial fibrillation, and oncological disease. From laboratory and instrumental indicators, an increase in leukocytes level, a decrease in lymphocytes level, an increase of D-dimers level, a decrease in low-density lipoproteins, as well as an increase in the percentage of lung damage according to chest organs CT and a decrease in the left ventricular ejection fraction (LVEF) were associated with an unfavorable outcome according to echocardioscopy. Of the above predictors of death, 6 variables were selected (BMI, history of atrial fibrillation, history of cancer, percentage of lung involvement, LVEF, D-dimer level), demonstrating the greatest influence on the variability of the dependent variable — death in hospital.
Conclusion. Increased BMI, a history of atrial fibrillation, cancer, increased D-dimer levels, increased percentage of lung tissue damage, and decreased LVEF are associated with increased in-hospital mortality in patients with COVID-19.
Key words: COVID-19; predictors of death.
ВВЕДЕНИЕ
Большое значение для снижения смертности от коронавирусной инфекции в стационаре имеют раннее выявление (оптимально — при поступлении) потенциально угрожаемых пациентов и выработка своевременно определенной терапевтической стратегии для них. Поэтому с начала пандемии коронавирусной инфекции и на протяжении сменяющих друг друга «волн» особое внимание уделялось поиску предикторов неблагоприятного исхода инфекции.
Исследования в данной области прошли эволюцию от определения отдельных факторов (лабораторных, инструментальных, анамнестических) до создания прогностических моделей, призванных быстро и эффективно сортировать пациентов в момент поступления в стационар и стратифицировать их для определения тактики лечения. На настоящий момент известно более 150 моделей и шкал прогно-
зирования течения и исхода COVID-19 [1]. Но их прогностическая ценность ставится под сомнение вследствие выявленных множественных дефектов их описания, высоких рисков систематической ошибки [1] и ограничений использования подвергнутых оценке моделей в практике [2].
В большинстве моделей [1] предикторами, определяющими неблагоприятный исход, в целом были указаны возраст, пол, сопутствующие заболевания (артериальная гипертензия, сахарный диабет, хроническая обструктивная болезнь легких), уровни лимфоцитов, СРБ, ЛДГ, а также данные компьютерной томографии органов грудной клетки (КТ ОГК). Ряд исследователей предложили модель, основанную только на биохимических показателях [3], в том числе на тех, которые в рутинной практике в инфекционных госпиталях не определяются. При практической оценке 10 моделей (большей частью разработанных в Китае), прогнозирующих госпитальную летальность, ни одна из них не дала дополнительной
ценности для стратификации пациентов к таким предикторам, как возраст, насыщение крови кислородом. В то же время данное исследование проводилось в когорте, ограниченной одним медицинским учреждением в Европе, с госпитальной летальностью 28% [2].
Наиболее универсальной моделью прогнозирования госпитальной летальности в Евразийском регионе признана шкала, созданная на основе регистра АКТИВ [4], включающая возраст пациента, клинические критерии тяжести состояния (ЧСС, ЧДД, Sp02) и лабораторные маркеры: уровень гемоглобина, лимфоцитов, лейкоцитов, тромбоцитов, уровень АсАТ, глюкозы и величину СКФ.
Цель настоящего исследования—выявление клинико-демографических и лабораторно-инструментальных предикторов летального исхода пациентов, госпитализированных с COVID-19, создание на основе полученных данных прогностической модели для оценки риска госпитальной летальности пациентов с коронавирусной инфекцией.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
В исследование включались мужчины и женщины старше 18 лет, госпитализированные во временный инфекционный госпиталь с диагнозом COVID-19 (данные анализа мазка из носо- и ротоглотки, титр антител к вирусу SARS-CoV-2, типичная картина по данным компьютерной томографии, с сохранением анонимности) с 03.01.2021 по 03.03.2021. Всего в исследование включено 208 пациентов. У всех пациентов в течение первых суток пребывания в стационаре оценивались 1) клинико-демографические данные: возраст, пол, наличие и количество хронических заболеваний, анализировались данные истории болезни; 2) лабораторно-инструментальные данные: уровень гемоглобина, лейкоцитов, лимфоцитов, тромбоцитов, СРБ, Д-димера, ферритина, ЛДГ, креа-тинина, микроальбуминурии (МАУ), липидный профиль (общий холестерин), триглицериды, липопро-теины низкой плотности (ЛПНП), липопротеины высокой плотности (ЛПВП), высокочувствительный сердечный тропонин I, данные компьютерной томографии органов грудной клетки, данные электрокардиографии и эхокардиоскопии (эхоКС). Данные о клиническом течении в больнице и осложнениях COVID-19 были извлечены из электронных медицинских карт с использованием стандартной формы для сбора данных.
Первичной конечной точкой была внутрибольнич-ная смерть по любой причине.
Исследование было одобрено Комитетом по этике лечебного учреждения. Информированное согласие на включение данных медицинских документов в ис -следование было дано всеми пациентами.
Статистический анализ проводился с помощью
программ Statistica 10.0 (StatSoft, США). Категориальные переменные представлены как n (%). Непрерывные переменные описывались медианами с нижним и верхним квартилями (Ме [Q1; Q3]). Межгрупповые различия были проверены с использованием t-критерия Стьюдента для нормально распределенных данных и U-критерия Манна-Уитни в случае несоответствия распределения величины нормальному. На первом этапе проведен сравнительный анализ, при расчете показателя отношения шансов (OR) и его 95%-доверительного интервала (ДИ) применялся метод однофакторной бинарной логит-регрессии. Для второго этапа — многофакторного анализа — статистическая обработка материала выполнялась в MedCalc с помощью логистической регрессии, методом Enter и StepWise. На третьем этапе для полученной модели в ходе ROC-анализа была выполнена оценка площади под кривой (AUC), чувствительность и специфичность полученной модели в прогнозировании госпитальной смерти пациентов COVID-19.
РЕЗУЛЬТАТЫ
Общая характеристика группы. По данным нашего исследования, 76% пациентов, госпитализированных с коронавирусной инфекцией, имели на момент поступления в госпиталь одно хроническое инфекционное заболевание или более. Средний возраст пациентов составил 64 [53; 72] года. Среди исследуемых было 51% женщин и 49% мужчин.
Из сопутствующих заболеваний чаще всего встречалась артериальная гипертензия (АГ) — 87%, ожирение было выявлено у 45% пациентов, сахарный диабет 2-го типа (СД 2) у 25%, ишемическая болезнь сердца (ИБС) у 14%, хроническая сердечная недостаточность (ХСН) у 17%, в том числе ХСН I-II функционального класса (ФК) у 15%, ХСН III-IV ФК у 3%, онкологические заболевания у 12%, фибрилляция предсердий (ФП) у 9%, инсульт в анамнезе у 8%, хроническая болезнь почек (ХБП) у 5%, хроническая об-структивная болезнь легких (ХОБЛ) у 4%, бронхиальная астма у 5%.
Одно сопутствующее заболевание (СЗ) имелось у 28% больных, 2-3 заболевания было у 53%, 4 сопутствующих заболевания и больше — у 19% пациентов. Среди сочетаний двух заболеваний чаще всего встречалась комбинация АГ и ожирения (42%), среди сочетаний трех заболеваний — комбинация АГ, ожирения и СД 2 (18%), среди сочетаний четырех заболеваний — комбинация АГ, ИБС, ХСН и ожирения (7%).
Тяжесть состояния пациентов определялась объемом поражения легочной ткани. Основная масса пациентов при поступлении (79%) имели КТ-1 и КТ-2, определяющие среднетяжелое течение COVID-19, и 21% — КТ-3 и КТ-4, что указывало на
тяжелое и крайне тяжелое течение коронавирус-ной инфекции.
Течение коронавирусной инфекции в стационаре осложнилось «цитокиновым штормом» в 38% (п=80), развитием острого повреждения почек (по критериям ^ЮО) — у 17% (п=36) пациентов, сепсисом и инфекционно-токсическим шоком — у 8% (п=17). Признаки миокардита были выявлены у 1% (п=2) пациентов, а острый инфаркт миокарда и острое нарушение мозгового кровообращения развились в 1% (п=3) и 0,5% (п=1) случаев соответственно. Тромбо-эмболические осложнения выявлены в 1% (п=2) случаев. Летальный исход наступил у 21 (10%) из 208 госпитализированных пациентов с COVID-19.
Оценка предикторов госпитальной летальности. При сравнительном однофакторном анализе клинико-демографических данных у выживших и умерших пациентов найдено, что пациенты, умершие в стационаре, были старше выживших, возраст >80 лет ассоциировался с повышением летального исхода. Сочетание таких сопутствующих заболеваний, как АГ, ФП, ожирение, онкопатология, с возрастом >60 лет ассоциировалось с увеличением госпитальной летальности (табл. 1). Частота летального исхода в стационаре была выше у пациентов с ХСН, в частности с ХСН Ш-М ФК, и у пациентов с фибрилляцией предсердий. Кроме того, с повышением риска летального исхода ассоциировались онкологическое заболевание и ожирение (см. табл. 1).
Пол пациентов в нашем исследовании не влиял на частоту летального исхода в стационаре, но сочетание мужского пола с возрастом >60 лет ассоциировалось с повышением госпитальной летальности (см. табл. 1).
При сравнении групп выживших и умерших по степени и вариантам коморбидности выявлено, что наступление летального исхода чаще регистрировалось у пациентов, имеющих два-три СЗ и возраст 60 лет и старше (57% (п=12) против 25% (п=46), р=0,004), и у пациентов, имеющих АГ в сочетании с ожирением (52% (п=11) против 30% (п=56), р=0,04).
При сравнительном однофакторном анализе лабораторных параметров найдено, что у умерших в сравнении с выжившими были более высокие уровни лейкоцитов, Д-димера, СРБ, ЛДГ, глюкозы, АсАТ, тропонина I, калия, альбуминурии и более низкие уровни лимфоцитов и ЛПВП (табл. 2).
При сравнительном однофакторном анализе инструментальных показателей у выживших и умерших пациентов установлено, что степень поражения легких по данным компьютерной томографии у умерших пациентов была больше по сравнению с выжившими (табл. 3). По данным эхокардиоскопии найдено, что у умерших пациентов по сравнению с выжившими была ниже фракция выброса левого желудочка (ФВЛЖ), большие размеры правых отделов сердца и выше систолическое давление легочной артерии (СДЛА).
Таблица 1
Сравнительный анализ групп выживших и умерших пациентов по демографическим, анамнестическим и клиническим показателям
Показатель Общая когорта (п=208) Выжившие пациенты (п=187) Умершие пациенты (п=21) ОШ [95% ДИ] p-ratio p-value
Возраст, лет (Ме [025; 075]) 64 [53; 72] 62 [52; 72] 69 [65; 76] 0,94[0,90;0,98] 0,004 0,002
Мужчины и возраст >60 лет, п (%) 58 (28) 46 (24) 12 (57) 4,09[1,62;10,31] 0,003 0,004
АГ и возраст >60 лет, п (%) 101(49) 86 (46) 15 (72) 2,94[1,09;7,89] 0,03 0,04
АГ и возраст <60 лет, п (%) 38 (18) 38 (20) 0 (0) - - 0,02
Ожирение (ИМТ >30 кг/м2), п (%) 83 (40) 68 (36) 15 (71) 4,37[1,62;11,8] 0,004 0,004
Ожирение и возраст >60 лет, п (%) 60 (29) 45 (24) 15 (71) 7,8[2,88;21,53] 0,00005 <0,001
ФП, п (%) 14 (7) 8 (4) 6 (29) 8,95[2,74;29,19] 0,0003 <0,001
ФП >60 лет, п (%) 14 (7) 8 (4) 6 (29) 8,95[2,74;29,19] 0,0003 <0,001
ХСН, п (%) 27 (13) 21 (11) 6 (29) 3,16[1,1;9,03] 0,03 0,01
ХСН Ш-М ФК, п (%) 4 (15) 1 (5) 3 (50) 20,0[1,53;260,7] 0,02 0,03
Онкологическое заболевание в анамнезе, п (%) 19 (9) 13 (7) 6 (29) 5,35[1,77;16,11] 0,003 0,005
Онкологическое заболевание в анамнезе и возраст >60 лет, п (%) 17 (8) 11 (6) 6 (29) 6,4[2,07;19,7] 0,001 0,003
Примечания: ОШ — отношение шансов; р-га^о — уровень статистической значимости для показателя ОШ; р-уа1ие — уровень статистической значимости для межгрупповых различий, в таблице представлены данные со значением р<0,05.
Таблица 2
Сравнительный анализ лабораторных параметров выживших и умерших пациентов при поступлении, Ме [025; 075]
Показатель Выжившие пациенты, 1 визит (п=187) Умершие пациенты, 1 визит (п=21) ОШ [95% ДИ] р-гайо р^аШе
Гемоглобин, г/л 142 [130;153] 135 [128;148] 1,01 [0,98;1,03] 0,31 0,20
Лейкоциты, 109/л 6,4 [4,5;9,3] 9,3 [7,3;14,6] 0,93 [0,87;0,99] 0,03 0,001
Лимфоциты, % 1,0 [0,7;1,4] 0,4 [0,3;0,9] 4,48 [1,44;13,97] 0,009 <0,001
Тромбоциты, 109/л 218 [178;280] 225 [175;282] 1,00 [0,99;1,01] 0,56 0,89
СРБ, мг/л 36 [18;69] 71 [27;153] 0,99 [0,98;0,99] 0,003 0,002
D-димер, мкг/л 530 [273;937] 1835 [790;3043] 0,99 [0,99;0,99] 0,0006 <0,001
Ферритин, мкг/л 375 [222;593] 537 [320;850] 0,99 [0,99;1,00] 0,17 0,09
ЛДГ' ед/л 385 [319;493] 550 [401;710] 0,99 [0,99;0,99] 0,002 <0,001
СКФ мл/мин/1,73м2 65,4 [50,8;80,3] 61,7 [41,2;86,0] 1,00 [0,98;1,02] 0,85 0,89
АСТ, ед/л 30 [21;40] 46 [26;56] 0,99 [0,99;1,00] 0,46 0,04
АЛТ, ед/л 34 [22;54] 49 [30;100] 0,99 [0,99;1,00] 0,98 0,48
Глюкоза, ммоль/л 6,1 [5,1;7,5] 7,4 [5,9;9,3] 0,91 [0,83] 0,08 0,02
Тропонин I, нг/мл 6 [2;15] 22 [10;42] 0,99 [0,99;1,00] 0,22 0,001
Калий, ммоль/л 4,0 [3,8;4,4] 4,1 [3,9;4,4] 1,16 [0,49;2,74] 0,72 <0,001
МАУ, мкг/мин 14 [7;28] 59 [13;85] 0,99 [0,99;1,00] 0,44 <0,001
Общий ХС, ммоль/л 4,6 [3,8;5,2] 4,4 [4,1;5,2] 0,98 [0,64;1,48] 0,92 0,94
ЛПНП, ммоль/л 2,7 [2,1;3,3] 2,4 [1,9;3,2] 1,38 [0,82;2,35] 0,22 0,29
ЛПВП, ммоль/л 0,9 [0,8;1,1] 0,8 [0,6;0,9] 40,00 [5,02;318,35] 0,0004 <0,001
ТГ, ммоль/л 1,6 [1,3;2,1] 1,9 [1,2;2,1] 0,77 [0,51;0,21] 0,21 0,34
Примечания: ОШ — отношение шансов; р-га^о — уровень статистической значимости для показателя ОШ; р-/а1ие — уровень статистической значимости для межгрупповых различий. СРБ — С-реактивный белок; ЛДГ — лактатдегидрогеназа; АсАТ — аспартатаминотрансфераза; АлАТ — аланинаминотрансфераза; общий ХС — общий холестерин; ЛПНП — холестерин липопротеинов низкой плотности; ЛПВП — холестерин липопротеинов высокой плотности; СКФ — скорость клубочковой фильтрации; МАУ — микроальбуминурия.
По данным ЭКГ умершие и выжившие пациенты различались по частоте зафиксированной ФП как при поступлении, так и при выписке: у умерших пациентов ФП отмечалась чаще, чем у выживших (см. табл. 3).
На втором этапе был проведен многофакторный анализ тех клинико-демографических и лабораторно-инструментальных данных, которые показали статистически значимое влияние на госпитальную смертность в однофакторном анализе.
Оценка влияния демографических данных, СЗ и степени полиморбидности на госпитальную летальность, выполненная с помощью многофакторного логистического регрессионного анализа, показа-
ла, что независимыми предикторами внутригоспи-тальной смерти являются:
• возраст пациентов (ОШ=1,12 [95% ДИ 1,08-1,37], р=0,004);
• сочетание мужского пола с возрастом >60 лет (ОШ 3,36 [95% ДИ 1,08-10,47], р=0,03);
• ожирение (ОШ 9,74 [95% ДИ 2,28-41,56], р=0,002);
• фибрилляция предсердий (ОШ 8,73 [95% ДИ 1,7343,90], р=0,008);
• онкологическое заболевание (ОШ 6,19 [95% ДИ 1,20-31,21] р=0,03).
В результате многофакторного анализа лабораторных и инструментальных данных выявлено, что независимыми предикторами повышения риска ле-
Таблица 3
Сравнительный анализ инструментальных показателей: ЭКГ, эхоКС, КТ ОГК выживших и умерших пациентов
при поступлении, Ме [025; 075]
Показатель Выжившие пациенты, 1 визит (п=187) Умершие пациенты, 1 визит (п=21) ОШ [95% ДИ] р-гайо Р
КТ ОГК 32 [28;40] 56 [48;64] 0,92 [0,89;0,95] 0,000 <0,001
КДР ЛЖ, см 4,8 [4,4;5,4] 4,8 [4,2;5,7] 1,03 [0,8;1,33] 0,79 0,93
КСР ЛЖ, см 3,2 [2,9;3,4] 3,0 [2,7;3,3] 1,12 [0,87;1,23] 0,64 0,31
ТМЖП, см 1,1 [1,0;1,2] 1,1 [1,1;1,4] 0,56 [0,8;1,33] 0,12 0,14
ТЗСЛЖ, см 1,1 [1,0;1,2] 1,1 [1,0;1,4] 1,22 [0,93;1,24] 0,75 0,22
ФВЛЖ (по Симпсон), % 60 [56;65] 55 [52;55] 1,18 [1,08;1,28] 0,0001 <0,001
КДР ПЖ, см 2,7 [2,7;3,1] 3,1 [2,9;3,3] 1,04 [0,88;1,23] 0,62 0,004
ЛП, см 3,8 [3,5;4,1] 4,0 [3,6;4,3] 0,33 [1,13;0,87] 0,03 0,05
ПП, см 3,6 [3,3;3,8] 3,7 [3,6;3,9] 0,23 [0,07;0;63] 0,005 0,01
СДЛА, мм рт.ст. 20 [19;25] 25 [21;35] 0,91 [0,85;0,96] 0,002 0,006
Нарушения локальной сократимости, п (%) 4 (2) 1 (5) 2,28 [0,24;21;47] 0,46 0,42
ЧСС, уд./мин 68 [58;76] 78 [65;92] 0,94 [0,91;0,97] 0,001 0,88
ФП, п (%) 4 (2) 3 (14) 7,63 [1,58;36,77] 0,01 0,02
0Тс, с 0,40 [0,38;0,42] 0,43 [0,42;0,45] 0,00 [0,00;0,00] 0,0003 0,78
СВЭ, п (%) 10 (5) 2 (10) 1,86 [0,37;9,13] 0,44 0,35
ЖЭ, п (%) 5 (3) 0 (0) 0,56 [0,67;8,15] 0,83 1,00
Блокада ЛНПГ, п (%) 8 (4) 1 (5) 1,06 [0,45;10,03] 0,99 1,00
Блокада ПНПГ, % 6 (3) 1 (5) 1,81 [0,57;8,78] 0,64 0,53
Патологический зубец 0, п (%) 4 (2) 0 (0) 1,06 [0,45;10,03] 0,99 1,00
Подъем сегмента 5Т, п (%) 1 (1) 1 (5) 0,86 [0,37;9,13] 0,23 0,19
Депрессия сегмента 5Т, п (%) 2 (1) 0 (0) 2,28 [0,24;21;47] 0,46 1,00
Отрицательные зубцы Т, п (%) 55 (29) 10 (48) 1,82 [0,38;9,18] 0,20 0,13
АВ блокада, п (%) 1 (1) 0 (0) 1,15 [0,40;7,13] 0,90 1,00
Примечания: ОШ — отношение шансов; р-га^о — уровень статистической значимости для показателя ОШ; р — уровень статистической значимости для межгрупповых различий. КТ ОГК — компьютерная томография органов грудной клетки; ФВЛЖ — фракция выброса левого желудочка; КДО ЛЖ — конечный диастолический объем левого желудочка, КСО ЛЖ — конечный диастолический объем левого желудочка; ЛП — левое предсердие; ПП — правое предсердие; СДЛА — систолическое давление в легочной артерии; ФП — фибрилляция предсердий.
тального исхода госпитализированных пациентов с СOVID-19 являются увеличение числа лейкоцитов и уровня Д-димера, снижение уровней лимфоцитов и ЛПВП (табл. 4), а также установлено, что повышение риска летального исхода статистически достоверно ассоциируется с увеличением процента пора -
жения легких по данным КТ ОГК и снижением ФВЛЖ по данным эхоКГ (см. табл. 4).
На третьем этапе исследования из выявленных клинико-демографических и лабораторно-инструментальных предикторов летального исхода при поступлении методом логистической ре-
Таблица 4
Результаты многофакторного анализа лабораторных и инструментальных данных при поступлении
Показатель ОШ Нижний 95% ДИ Верхний 95% ДИ p-value
Лейкоциты, 109/л 1,08 1,00 1,17 0,04
Лимфоциты, % 0,28 0,09 0,87 0,03
D-димер, нг/мл 1,0005 1,000 1,007 0,02
ЛПВП, ммоль/л 0,07 0,006 0,84 0,04
КТ ОГК, % 1,07 1,04 1,11 0,0001
ФВЛЖ (по Симпсон), % 0,87 0,79 0,96 0,006
Примечания: ОШ — отношение шансов (экспонента коэффициента уравнения регрессии); р — уровень статистической значимости для коэффициента уравнения регрессии, границы 95% доверительного интервала (нижняя — 2,5% и верхняя — 97,5%). ЛПВП — холестерин липопротеинов высокой плотности; КТ ОГК — компьютерная томография органов грудной клетки; ФВЛЖ — фракция выброса левого желудочка.
Таблица 5
Анализ переменных многофакторной модели для прогнозирования риска госпитальной летальности пациентов с СОУЮ-19
Показатель ОШ Нижний 95% ДИ Верхний 95% ДИ p-value
ИМТ, кг/м2 1,14 1,01 1,29 0,04
ФП в анамнезе (да/нет) 10,73 1,76 65,49 0,01
Онкологическое заболевание в анамнезе (да/нет) 10,05 1,71 59,19 0,01
Уровень Д-димера, нг/мл 1,0005 1,0001 1,0008 0,0047
ФВЛЖ, % 0,86 0,78 0,95 0,002
Тяжесть поражения легких по данным КТ, % 1,07 1,04 1,11 <0,0001
Примечания: ОШ — отношение шансов (экспонента коэффициента уравнения регрессии); р — уровень статистической значимости для коэффициента уравнения регрессии, границы 95% доверительного интервала (нижняя — 2,5% и верхняя — 97,5%); ФП — фибрилляция предсердий; ИМТ — индекс массы тела; ФВЛЖ — фракция выброса левого желудочка.
ROC-кривая уравнения логистической регрессии в прогнозировании смерти от COVID-19 в стационаре
грессии (StepWise) отобрано 6 переменных (ИМТ, ФП в анамнезе, онкологическое заболевание в анамнезе, процент поражения легких по данным КТ ОГК, ФВЛЖ, уровень Д-димера), которые продемонстрировали наибольшее влияние на вариабельность зависимой переменной — смерть в стационаре (табл. 5). Из выявленных предикторов составлено уравнение логистической регрессии, прогнозирующее риск развития смерти в течение госпитализации.
Проведенный ROC-анализ (см. рисунок) подтвердил прогностическую ценность полученного уравнения в отношении развития смерти. Площадь под ROC-кривой (AUC — англ. area under curve) составила 0,951 (0,912-0,976 95% ДИ, p<0,001), что говорит о высоком качестве полученной модели. Пороговым значением (cut-off value) результата вычисления полученного уравнения, предсказывающего развитие смерти с чувствительностью 95,0% и специфичностью 81,0%, было: > -2,898.
ОБСУЖДЕНИЕ
Госпитальная летальность от коронавирусной инфекции является достаточно вариабельным показателем, зависящим от множества факторов. По данным исследования Всемирной федерации сердца, ее уровень составляет от 4 до 13%, в зависимости от расы и уровня доходов в стране [5]. Наименьшая летальность характерна для пациентов европеоидной расы, проживающих в стране с высоким уровнем доходов, наибольшая летальность определялась у пациентов азиатской расы и в странах с низким уровнем дохода. В то же время крупные обсервационные исследования в Европе и США дают уровень госпитальной летальности до 21-33%, при этом 14-17% пациентов сразу требуют госпитализации в отделения интенсивной терапии [6, 7].
Такая неоднородность показателей частично может быть объяснена различными критериями отбора пациентов на госпитализацию, когда пациенты с коронави-русной пневмонией легкого и среднетяжелого течения получали амбулаторное лечение. По результатам нашего исследования летальность госпитализированных пациентов по любой причине составила 10%. Такие показатели являются средними по общемировому уровню, но превышают данные регистра АКТИВ, где внутрибольничная летальность оказалась значительно меньше — 5,8% [8].
Подобные различия с нашим исследованием объясняются, во-первых, включением в локальный регистр пациентов более старшего возраста (64 [53;72] года против 59 [48;68] лет), во-вторых, большей долей пациентов с СЗ среди исследуемых (76% против 69%), и в-третьих, включением пациентов с изначально более тяжелым течением коронавирусной инфекции (21% пациентов по данным КТ ОГК имели
тяжелое и очень тяжелое состояние), в том числе переведенных из других госпиталей.
Возраст и наличие сопутствующих заболеваний, по данным зарубежных исследований [9, 10] и по данным регистра АКТИВ [8], являются фактором риска неблагоприятного течения коронавирусной инфекции. Ведущую роль в списке соматических заболеваний играют сердечно-сосудистые заболевания, СД 2, онкологические заболевания, а также сочетание двух и более хронических инфекционных заболеваний. По данным нашего исследования, аналогично отмечены наиболее неблагоприятное течение и прогноз коронавирусной инфекции в стационаре у пациентов более старшего возраста (ОШ 1,12 [95% ДИ 1,08-1,37], р=0,004), а также при сочетании мужского пола с возрастом >60 лет (ОШ 3,36 [95% ДИ 1,08-10,47], р=0,03), с сопутствующим ожирением (ОШ 9,74 [95% ДИ 2,28-41,56], р=0,002), наличием в анамнезе фибрилляции предсердий (ОШ 8,73 [95% ДИ 1,73-43,90], р=0,008), онкологического заболевания (ОШ 6,19 [95% ДИ 1,20-31,21] р=0,03).
Выявленные в нашем исследовании лабораторные предикторы летального исхода в целом совпадают с таковыми по международным [11] и российским данным [8]. По результатам проведенного нами многофакторного анализа с неблагоприятным исходом ассоциируются повышение уровня лейкоцитов (ОШ 1,08 [95% ДИ 1,00-1,17], р=0,04) и снижение уровня лимфоцитов (ОШ 0,28 [95% ДИ 0,09-0,87], р=0,03) в общем анализе крови. Анализ биохимических показателей определил отрицательную прогностическую роль повышенного уровня Д-димеров (ОШ 1,0005 [95% ДИ 1,000-1,007], р=0,02) и снижение ЛПВП (ОШ 0,07 [95% ДИ 0,006-0,84], р=0,04).
Поражение легочной ткани по данным КТ ОГК является одним из критериев определения степени тяжести при поступлении в стационар [12]. А тяжесть поражения легких напрямую коррелирует с уровнями провоспалительных маркеров, Д-димера и вну-тригоспитальной летальности [13].
В нашем исследовании основная доля пациентов при поступлении (79%) имели КТ-1 и КТ-2, определяющие среднетяжелое течение COVID-19, и 21% — КТ-3 и КТ-4, что указывало на тяжелое течение коронавирусной инфекции, больший объем поражения легких при поступлении был связан с повышением внутригоспитальной летальности (ОШ 1,07 [95% ДИ 1,04-1,11], р=0,0001).
Наряду с данными КТ ОГК, инструментальным предиктором летального исхода нами был определена величина ФВЛЖ по данным эхоКС, снижение которой ассоциировалось с повышением летальности в стационаре (ОШ 0,86 [95% ДИ 0,78-0,95], р=0,002). Величина ФВЛЖ напрямую связана с состоянием сердечно-сосудистой системы — наличием сердечно-сосудистой патологии, в том числе и сердечной недостаточности (СН) [14], которая
в свою очередь является предиктором неблагоприятного исхода [8, 10]. Также СН может быть связана и с осложнениями, вызванными коронавирусной инфекцией, на сердечно-сосудистую систему [15, 16]. Обследования состояния сердечно-сосудистой системы (ЭКГ, эхоКС, определение маркеров повреждения миокарда (тропонин I) и декомпенсации СН) входят в диагностический стандарт госпитализированных с коронавирусной инфекцией пациентов [17].
Таким образом, с помощью многофакторного анализа нами были выделены следующие 10 предикторов летального исхода коронавирусной инфекции в стационаре: возраст, сопутствующие заболевания (ожирение, ФП, онкологические заболевания), уровень лейкоцитов, лимфоцитов, ЛПНП, Д-димера, процент поражения легких по данным КТ ОГК и ФВЛЖ по данным эхоКС. Из них с помощью логистической регрессии методом Stepwise выделенно 6 переменных (ИМТ, ФП в анамнезе, онкологическое заболевание в анамнезе, процент поражения легких по данным КТ ОГК, ФВЛЖ, уровень Д-димера), которые продемонстрировали наибольшее влияние на вариабельность зависимой переменной — смерть в стационаре для создания прогностической модели. Данные переменные частично входят в состав уже известных шкал прогнозирования госпитальной летальности.
В систематическом обзоре L. Wynants [1], оценивающем прогностические модели по коронавирусной инфекции, только 8 из 66 моделей были созданы для определения летального исхода. В этих моделях в целом из предикторов летального исхода были отмечены возраст, пол, сопутствующие заболевания (но, в отличие от нашего исследования, значимыми предикторами были АД, СД, ХОБЛ), уровни биомаркеров: лимфоцитов, ЛДГ, СРБ, данные КТ ОГК.
В модели ABCS (age, biomarkers, clinical history, sex) M. Jiang et al. [18] для прогнозирования 30-дневной смертности госпитализированных пациентов с COVID-19 включены следующие предикторы летальности: возраст, пол, сопутствующая ХОБЛ, АсАТ, СРБ, тропонин I, количество лейкоцитов, количество лимфоцитов, уровни D-димеров и прокальцитонина.
Калькулятор для предсказания госпитальной летальности у пациентов с COVID-19, созданный на основе международного регистра АКТИВ [4] и отражающий особенности течения коронавирусной инфекции в Евразийском регионе, включает «расширенный» перечень клинико-демографических и лабораторно-инструментальных показателей: минимальное значение SpО2, СКФ, возраст, уровень гемоглобина, процент содержания лимфоцитов, количество лейкоцитов, тромбоцитов, уровни АсАТ, глюкозы, ЧСС, ЧДД.
В нашу прогностическую модель помимо достаточно распространенных предикторов госпитальной летальности включен показатель ультразвуко-
вого исследования сердца ФВЛЖ как критерий систолической дисфункции миокарда, которая выявляется, по данным исследований [16], у 10% пациентов с COVID-19, не имеющих в анамнезе СН.
Наличие большого количества моделей, прогнозирующих риски и течение коронавирусной инфекции (на сегодняшний день известно более 150 моделей), подтверждает повышенный интерес к ним. В то же время исследователи [1] выделяют ряд общих недостатков, присущих различным шкалам, в частности ограничение использования исследуемых моделей в практике, так как не указывалось, в какой момент и для каких пациентов их использовать, а также выявлены множественные дефекты их описания и высокие риски систематической ошибки. Проверка 22 прогностических моделей [2] на реальной выборке (последовательно госпитализированных пациентов в инфекционный стационар), где из 411 участников летальный исход наступил у 115 человек (28%), показала низкую прогностическую ценность представленных моделей, а наиболее сильными предикторами летального исхода стали, в отличие от представляемых в моделях предикторов, насыщение крови кислородом и возраст пациента. Такие пессимистические результаты, возможно, связаны с тем, что проверка прогностических моделей, большинство из которых создано на основе китайских исследований, проходила на когорте европейских пациентов и с высоким (28%) уровнем госпитальной летальности.
Поэтому становится очевидным, что невозможно создать универсальную для всей человеческой популяции модель прогнозирования внутригоспиталь-ной летальности от COVID-19, а каждая конкретная модель должна учитывать особенности течения ко-ронавирусной инфекции в конкретном регионе и диагностические возможности лечебных учреждений. Важно учесть, что все параметры, отмеченные в нашей модели, определяются в реальной клинической практике и не требуют дополнительного диагностического оборудования.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
По данным локального регистра, летальность в стационаре по любой причине составила 10% (n=21). С увеличением внутригоспитальной летальности пациентов с COVID-19 ассоциируются такие клинико-демографические и лабораторно-инструментальные показатели при поступлении, как повышение индекса массы тела, наличие в анамнезе фибрилляции предсердий, наличие в анамнезе онкологического заболевания, повышение уровня D-димера, увеличение процента поражения легочной ткани и снижение фракции выброса левого желудочка.
Финансирование исследования и конфликт интересов. Исследование не финансировалось
каким-либо источником, и конфликты интересов, связанные с данным исследованием, отсутствуют.
ЛИТЕРАТУРА/REFERENCES
1. Wynants L., Van Calster B., Collins G.S., Riley R.D., Heinze G., Schuit E., Bonten M.M.J., Dahly D.L., Damen J.A.A., Debray T.P.A., de Jong V.M.T., De Vos M., Dhiman P., Haller M.C., Harhay M.O., Henckaerts L., Heus P., Kammer M., Kreuzberger N., Lohmann A., Luijken K., Ma J., Martin G.P., McLernon D.J., Andaur Navarro C.L., Reitsma J.B., Sergeant J.C., Shi C., Skoetz N., Smits L.J.M., Snell K. I.E., Sperrin M., Spijker R., Steyerberg E.W., Takada T., Tzou-laki I., van Kuijk S. M.J., van Bussel B., van der Horst I. C.C., van Royen F.S., Verbakel J.Y., Wallisch C., Wilkinson J., Wolff R., Hooft L., Moons K. G.M., van Smeden M. Prediction models for diagnosis and prognosis of covid-19: systematic review and critical appraisal. BMJ 2020; 369: m1328, https://doi.org/10.1136/bmj.m1328.
2. Gupta R.K., Marks M., Samuels T.A., Luintel A., Rampling T., Chowdhury H., Ouartagno M., Nair A., Lipman M., Abubakar I., van Smeden M., Wong W.K., Williams B., Noursadeghi M. Systematic evaluation and external validation of 22 prognostic models among hospitalised adults with COVID-19: an observational cohort study. Eur Respir J 2020; 56(6): 2003498, https://doi. org/10.1183/13993003.03498-2020.
3. Wang Z., CryarA., Lemke O., Tober-Lau P., Ludwig D., Helbig E.T., Hippenstiel S., Sander L.E., Blake D., Lane C.S., Sayers R.L., Mueller C., Zeiser J., Townsend S., Demichev V., Mülleder M., Kurth F., Sir-ka E., Hartl J., Ralser M. A multiplex protein panel assay for severity prediction and outcome prognosis in patients with COVID-19: an observational multi-cohort study. EClinicalMedicine 2022; 49: 101495, https://doi.org/10.10Wj.eclinm.2022.101495.
4. Евразийская Ассоциация Терапевтов. Калькулятор "Прогноз исходов острого периода COVID-19. Результаты международного регистра "Анализ динамики коморбидных заболеваний у пациентов, перенесших инфицирование SARS-CoV-2 (АКТИВ SARS-CoV-2)". URL: https://euat.ru/calc/calc2022. Eurasian Association of Therapists. Kal'kulyator "Prognoz iskhodov ostrogo perioda COVID-19. Rezul'taty mezhdunarodnogo registra "Analiz dinamiki komorbidnykh zabolevaniy u patsientov, pere-nesshikh infitsirovanie SARS-CoV-2 (AKTIV SARS-CoV-2)" [Calculator "Forecast of outcomes of the acute period of COVID-19. Results of the international registry "Analysis of the dynamics of comorbid diseases in patients who have been infected with SARS-CoV-2 (ACTIVE SARS-CoV-2)"]. URL: https://euat.ru/calc/calc2022.
5. Prabhakaran D., Singh K., Kondal D., Raspail L., Mohan B., Kato T., Sarrafzadegan N., Talukder S.H., Akter S., Amin M.R., Goma F., Gomez-Mesa J., Ntusi N., Inofomoh F., Deora S., Philip-pov E., Svarovskaya A., Konradi A., Puentes A., Ogah O.S., Stanet-ic B., Issa A., Thienemann F., Juzar D., Zaidel E., Sheikh S., Ojji D., Lam C.S.P., Ge J., Banerjee A., Newby L.K., Ribeiro A.L.P., Gid-ding S., Pinto F., Perel P., Sliwa K.; WHF COVID-19 Study Collaborators. Cardiovascular risk factors and clinical outcomes among patients hospitalized with COVID-19: findings from the World Heart Federation COVID-19 study. Glob Heart 2022; 17(1): 40, https://doi. org/10.5334/gh.1128.
6. Richardson S., Hirsch J.S., Narasimhan M., Crawford J.M., McGinn T., Davidson K.W.; the Northwell COVID-19 Research Consor-
tium; Barnaby D.P., Becker L.B., Chelico J.D., Cohen S.L., Cooking-ham J., Coppa K., Diefenbach M.A., Dominello A.J., Duer-Hefele J., Falzon L., Gitlin J., Hajizadeh N., Harvin T. G., Hirschwerk D.A., Kim E.J., Kozel Z.M., Marrast L.M., Mogavero J.N., Osorio G.A., Oiu M., Zanos T. P. Presenting characteristics, comorbidities, and outcomes among 5700 patients hospitalized with COVID-19 in the New York city area. JAMA 2020; 323(20): 2052-2050, https://doi. org/10.1001/jama.2020.6775.
7. Docherty A.B., Harrison E.M., Green C.A., Hardwick H.E., Pius R., Norman L., Holden K.A., Read J.M., Dondelinger F., Carson G., Merson L., Lee J., Plotkin D., Sigfrid L., Halpin S., Jackson C., Gamble C., Horby P.W., Nguyen-Van-Tam J.S., Ho A., Russell C.D., Dunning J., Openshaw P.J., Baillie J.K., Semple M.G.; ISARIC4C investigators. Features of 20133 UK patients in hospital with covid-19 using the ISARIC WHO clinical characterisation protocol: prospective observational cohort study. BMJ 2020; 369: m1985, https://doi. org/10.1136/bmj.m1985.
8. Арутюнов Г. П., Тарловская Е. И., Арутюнов А. Г., Бе-ленков Ю.Н., Конради А.О., Лопатин Ю.М., Ребров А.П., Терещенко С. Н., Чесникова А. И., Айрапетян Г. Г., Бабин А. П., Бакулин И. Г., Бакулина Н.В., Балыкова Л.А., Благонра-вова А.С., Болдина М.В., Вайсберг А.Р., Галявич А.С., Гомо-нова В. В., Григорьева Н.Ю., Губарева И. В., Демко И. В., Евзе-рихина А.В., Жарков А.В., Камилова У.К., Ким З.Ф., Кузнецова Т.Ю., Ларева Н.В., Макарова Е.В., Мальчикова С.В., Недогода С. В., Петрова М.М., Починка И. Г., Протасов К. В., Проценко Д.Н., Рузанов Д.Ю., Сайганов С.А., Сарыбаев А.Ш., Селезнева Н.М., Сугралиев А. Б., Фомин И. В., Хлынова О. В., Чижова О. Ю., Шапошник И. И., Щукарев Д.А., Абдрахмано-ва А. К., Аветисян С.А., Авоян О. Г., Азарян К. К., Аймахано-ва Г.Т., Айыпова Д.А., Акунов А.Ч., Алиева М.К., Апарки-на А. В., Арусланова О. Р., Ашина Е. Ю., Бадина О.Ю., Бары-шева О. Ю., Батчаева А. С., Бихтеев И.У., Бородулина Н.А., Брагин М.В., Буду А. М., Бурыгина Л.А., Быкова Г.А., Варламова Д.Д., Везикова Н.Н., Вербицкая Е.А., Вилкова О. Е., Вин-никова Е.А., Вустина В. В., Галова Е.А., Генкель В. В., Горше-нина Е. И., Гостищев Р. В., Григорьева Е. В., Губарева Е. Ю., Да-былова Г. М., Демченко А. И., Долгих О.Ю., Дуванов И.А., Дуйшобаев М. Ы., Евдокимов Д. С., Егорова К.Е., Ермилова А. Н., Желдыбаева А. Е., Заречнова Н.В., Иванова С. Ю., Иванченко Е.Ю., Ильина М.В., Казаковцева М.В., Казымо-ва Е.В., Калинина Ю.С., Камардина Н.А., Караченова А.М., Каретников И.А., Кароли Н.А., Карпов О.В., Карсиев М.Х., Каска-ева Д. С., Касымова К. Ф., Керимбекова Ж. Б., Керимова А. Ш., Ким Е.С., Киселева Н.В., Клименко Д.А., Климова А. В., Кова-лишена О.В., Колмакова Е.В., Колчинская Т.П., Колядич М.И., Кондрякова О. В., Коновал М. П., Константинов Д. Ю., Константинова Е.А., Кордюкова В.А., Королева Е. В., Крапоши-на А. Ю., Крюкова Т. В., Кузнецова А. С., Кузьмина Т. Ю., Кузь-мичев К. В., Кулчороева Ч.К., Куприна Т. В., Куранова И.М., Куренкова Л. В., Курчугина Н.Ю., Кушубакова Н.А., Леван-кова В. И., Левин М. Е., Любавина Н.А., Магдеева Н.А., Маза-лов К.В., Майсеенко В.И., Макарова А.С., Марипов А.М., Ма-русина А.А., Мельников Е.С., Моисеенко Н.Б., Мурадова Ф.Н., Мурадян Р. Г., Мусаелян Ш.Н., Никитина Н.М., Огурлие-ва Б. Б., Одегова А.А., Омарова Ю. В., Омурзакова Н.А., Оспа-нова Ш.О., Пахомова Е.В., Петров Л.Д., Пластинина С.С., По-
гребецкая В.А., Поляков Д.С., Пономаренко Е.В., Попова Л.Л., Прокофьева Н.А., Пудова И.А., Раков Н.А., Рахимов А.Н., Розанова Н.А., Серикболкызы С., Симонов А.А., Скачкова В. В., Смирнова Л.А., Соловьева Д. В., Соловьева И.А., Сохова Ф.М., Субботин А.К., Сухомлинова И.М., Сушилова А.Г., Тагае-ва Д. Р., Титойкина Ю. В., Тихонова Е. П., Токмин Д. С., Торгуна-кова М.С., Треногина К.В., Тростянецкая Н.А., Трофимов Д.А., Туличев А.А., Тупицин Д.И., Турсунова А.Т., Уланова Н.Д., Фа-тенков О.В., Федоришина О.В., Филь Т.С., Фомина И.Ю., Фо-минова И.С., Фролова И.А., Цвингер С.М., Цома В.В., Чол-понбаева М.Б., Чудиновских Т.И., Шахгильдян Л.Д., Шевченко О.А., Шешина Т.В., Шишкина Е.А., Шишков К.Ю., Щербаков С. Ю., Яушева Е.А. Международный регистр "Анализ динамики Коморбидных заболеваний у пациентов, перенесших инфицирование SARS-CoV-2" (АКТИВ SARS-CoV-2): анализ предикторов неблагоприятных исходов острой стадии новой коронавирусной инфекции. Российский кардиологический журнал 2021; 26(4): 41-54, https://doi.org/10.15829/1560-4071-2021-4470. Arutyunov G.P., Tarlovskaya E.I., Arutyunov A.G., Belenkov Y.N., Konradi A.O., Lopatin Y.M., Rebrov A.P., Teresh-chenko S.N., Chesnikova A. I., Hayrapetyan H.G., Babin A. P., Ba-kulin I.G., Bakulina N.V., Balykova L.A., Blagonravova A.S., Boldina M.V., Vaisberg A. R., Galyavich A. S., Gomonova V.V., Grigorie-va N.U., Gubareva I.V., Demko I.V., Evzerikhina A.V., Zharkov A.V., Kamilova U.K., Kim Z.F., Kuznetsova T.Yu., Lareva N.V., Makaro-va E.V., Malchikova S.V., Nedogoda S.V., Petrova M.M., Pochinka I.G., Protasov K.V., Protsenko D. N., Ruzanov D.Yu., Say-ganov S.A., Sarybaev A.S., Selezneva N.M., Sugraliev A.B., Fomin I.V., Khlynova O.V., Chizhova O.Yu., Shaposhnik 1.1., Schuk-arev D.A., Abdrahmanova A.K., Avetisian S.A., Avoyan H.G., Azarian K.K., Aimakhanova G.T., Ayipova D.A., Akunov A.C., Alieva M.K., Aparkina A.V., Aruslanova O. R., Ashina E.Yu., Badina O.Y., Barisheva O.Yu., Batchayeva A.S., Bikhteyev I.U., Boro-dulina N. A., Bragin M.V., Budu A.M., Burygina L.A., Bykova G.A., Varlamova D.D., Vezikova N.N., Verbitskaya E.A., Vilkova O.E., Vinnikova E.A., Vustina V.V., Gаlova E.A., Genkel V.V., Gorshen-ina E.I., Gostishev R.V., Grigorieva E.V., Gubareva E.Yu., Dabylo-va G.M., Demchenko A.I., Dolgikh O.Yu., Duvanov I.A., Duysho-bayev M.Y., Evdokimov D.S., Egorova K.E., Ermilova A.N., Zhel-dybayeva A.E., Zarechnova N.V., Ivanova S.Yu., Ivanchenko E.Yu., Ilina M.V., Kazakovtseva M.V., Kazymova E.V., Kalinina Yu.S., Kamardina N.A., Karachenova A.M., Karetnikov I.A., Karoli N.A., Karpov O.V., Karsiev M.K., Kaskaeva D.S., Kasymova K.F., Kerim-bekova Z.B., Kerimova A.S., Kim E.S., Kiseleva N.V., Klimen-ko D.A., Klimova A.V., Kovalishena O.V., Kolmakova E.V., Kol-chinskaya T. P., Kolyadich M.I., Kondriakova O.V., Konoval M.P., Konstantinov D.Yu., Konstantinova E.A., Kordukova V.A., Korole-va E.V., Kraposhina A.Yu., Kriukova T.V., Kuznetsova A.S., Kuzmi-na T.Y., Kuzmichev K.V., Kulchoroeva C.K., Kuprina T.V., Koura-nova I.V., Kurenkova L.V., Kurchugina N.Yu., Kushubakova N.A., Levankova V.I., Levin M.E., Lyubavina N.A., Magdeyeva N.A., Mazalov K.V., Majseenko V.I., Makarova A.S., Maripov A.M., Marusina A.A., Melnikov E.S., Moiseenko N.B., Muradova F.N., Muradyan R.G., Musaelian S.N., Nikitina N.M., Ogurlieva B.B., Odegova A.A., Omarova Yu.M., Omurzakova N.A., Ospanova S.O., Pahomova E.V., Petrov L.D., Plastinina S.S., Pogrebetskaya V.A., Polyakov D.S., Ponomarenko E.V., Popova L.L., Prokofeva N.A.,
Pudova I.A., Rakov N.A., Rakhimov A.N., Rozanova N.A., Serik-bolkyzy S., Simonov A.A., Skachkova V.V., Smirnova L.A., So-loveva D.V., Soloveva I.A., Sokhova F.M., Subbotin A.K., Suk-homlinova I.M., Sushilova A.G., Tagayeva D.R., Titojkina Yu.V., Tikhonova E.P., Tokmin D.S., Torgunakova M.S., Trenogina K.V., Trostianetckaia N.A., Trofimov D.A., Tulichev A.A., Tupitsin D.I., Tursunova A.T., Ulanova N.D., Fatenkov O.V., Fedorishina O.V., Fil T.S., Fomina I.Yu., Fominova I.S., Frolova I.A., Tsvinger S.M., Tsoma V.V., Cholponbaeva M.B., Chudinovskikh T.I., Shakhgildy-an L.D., Shevchenko O.A., Sheshina T.V., Shishkina E.A., Shish-kov K.Yu., Sherbakov S.Y., Yausheva E.A. 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. Rossijskij kardiologiceskij zurnal 2021; 26(4): 41-54, https://doi.org/10.15829/1560-4071-2021-4470.
9. Yang J., Zheng Y., Gou X., Pua K., Chena Z., Guoa 0., Jia R., Wangb H., Wanga Y., Zhouaet Y. Prevalence of comorbidities and its effects in patients infected with SARS-CoV-2: a systematic review and meta-analysis. Int J Infect Dis 2020; 94: 91-95, https://doi. org/10.1016/j.ijid.2020.03.017.
10. Li B., Yang J., Zhao F., Zhi L., Wang X., Liu L., Bi Z., Zhao Y. Prevalence and impact of cardiovascular metabolic diseases on COVID-19 in China. Clin Res Cardiol 2020; 109(5): 531-538, https://doi.org/10.1007/ s00392-020-01626-9.
11. Henry B.M., Santos de Oliveira M.H., Benoit S., Plebani M., Lippi G. Hematologic, biochemical and immune biomarker abnormalities associated with severe illness and mortality in coronavi-rus disease 2019 (COVID-19): a meta-analysis. Clin Chem Lab Med 2020; 58(7): 1021-1028, https://doi.org/10.1515/cclm-2020-0369.
12. Francone M., Iafrate F., Masci G.M., Coco S., Cilia F., Manganaro L., Panebianco V., Andreoli C., Colaiacomo M.C., Zingarop-oli M.A., Ciardi M.R., Mastroianni C.M., Pugliese F., Alessandri F., Turriziani O., Ricci P., Catalano C. Chest CT score in COVID-19 patients: correlation with disease severity and short-term prognosis. Eur Radiol 2020; 30(12): 6808-6817, https://doi.org/10.1007/ s00330-020-07033-y.
13. Rahimi E., Shahisavandi M., Royo A.C., Azizi M., Bouhad-dani S.E., Sigari N., Sturkenboom M., Ahmadizar F. The risk profile of patients with COVID-19 as predictors of lung lesions severity and mortality-Development and validation of a prediction model. Front Microbiol 2022; 13: 893750, https://doi.org/10.3389/ fmicb.2022.893750.
14. Standl E., Schnell O. Heart failure outcomes and Covid-19. Diabetes Res Clin Pract 2021; 175: 108794, https://doi.org/10.1016/j. diabres.2021.108794.
15. Long B., Brady W.J., Koyfman A., Gottlieb M. Cardiovascular complications in COVID-19. Am J Emerg Med 2020; 38(7): 1504-1507, https://doi.org/10.10Wj.ajem.2020.04.048.
16. Szekely Y., Lichter Y., Taieb P., Banai A., Hochstadt A., Merdler I., Gal Oz A., Rothschild E., Baruch G., Peri Y., Arbel Y., Topil-sky Y. The spectrum of cardiac manifestations in coronavirus disease 2019 (COVID-19): a systematic echocardiographic study. Circulation 2020; 142(4): 342-353, https://doi.org/10.1161/CIRCULA-TIONAHA.120.047971.
17. Министерство здравоохранения Российской Федерации. Временные методические рекомендации. Профилактика, диагностика и лечение новой коронавирусной инфек-
ции (COVID-19). Версия 7 (03.06.2020). URL: https://static-0.minz-drav.gov.ru/system/attachments/attaches/000/050/584/ original/03062020_%D0%9CR_C0VID-19_v7.pdf. Ministry of Health of the Russian Federation. Vremennye metodicheskie rekomendat-sii. Profilaktika, diagnostika i lechenie novoy koronavirusnoy in-fektsii (COVID-19). Versiya 7 (03.06.2020) [Temporary methodological recommendations. Prevention, diagnosis and treatment of new coronavirus infection (COVID-19). Version 7 (03.06.2020)]. URL: https://static-0.minzdrav.gov.ru/system/attachments/attach-es/000/050/584/original/03062020_%D0%9CR_COVID-19_v7.pdf.
18. Jiang M., Li C., Zheng L., Lv W., He Z., Cui X., Dietrich C.F. A biomarker-based age, biomarkers, clinical history, sex (ABCS) — mortality risk score for patients with coronavirus disease 2019. Ann TransL Med 2021; 9(3): 230, https://doi. org/10.21037/atm-20-6205.
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ:
И.А. Фролова, врач терапевт, ФБУЗ ПОМЦ ФМБА России, ассистент кафедры терапии и кардиологии ФГБОУ ВО «Приволжский исследовательский медицинский университет» Минздрава России, Нижний Новгород; Е.И. Тарловская, д.м.н., профессор, заведующий кафедрой терапии и кардиологии, ФГБОУ ВО «Приволжский исследовательский медицинский университет» Минздрава России, Нижний Новгород; О.П. Абаева, д.м. н., доцент, ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова (Сеченовский университет)», Москва;
С.В. Романов, д.м.н., доцент, директор ФБУЗ ПОМЦ ФМБА
России, Нижний Новгород.
Для контактов: Фролова Ирина Анатольевна,
e-mail: frolova-ir@yandex.ru
