CC BY
32
© МА-ВАН-ДЭ В. Д., ЗАЙЦЕВ Д. Н., ФИЛЕВ А. П., МУХА Н. В., РАЦИНА Е. В., ВАСИЛЕНКО П. В., ВАСИЛЕНКО Е. А., ФЕТИСОВА Н. В. УДК 616.24-002.06
DOI: 10.20333/25000136-2022-3-40-48
Клинико-лабораторные маркеры тяжести течения новой коронавирусной инфекции (00Ш-19)
В. Д. Ма-Ван-дэ, Д. Н. Зайцев, А. П. Филев, Н. В. Муха, Е. В. Рацина, П. В. Василенко, Е. А. Василенко, Н. В. Фетисова
Читинская государственная медицинская академия, Чита 672000, Российская Федерация
Цель исследования. Изучить клинические и лабораторные особенности новой коронавирусной инфекции (COVID-19) с целью разработки модели, позволяющей с учетом общедоступных методов исследования осуществлять раннюю диагностику тяжелого течения внебольничной пневмонии на фоне новой коронавирусной инфекции.
Материал и методы. В исследование включены 82 пациента с диагнозом «Новая коронавирусная инфекция (COVШ-19)», соответствующие критериям включения и исключения из исследования. Сформированы 3 группы исследования: 1 группа включала 13 пациентов с неосложненным течением новой коронавирусной инфекции, 2 группа состояла из 39 пациентов с нетяжелыми пневмониями, развившимися на фоне новой коронавирусной инфекции, и пациентов 3 группы, включающих 30 пациентов, течение коронавирусной инфекции которых осложнилось развитием пневмонии тяжелого течения. Группы сопоставимы по полу и возрасту. Всем пациентам проводилось общеклиническое обследование, лабораторные исследования, включавшие выполнение общего и биохимического анализа крови, а также компьютерная томография органов грудной клетки. Результаты. Клиническая картина у больных COVID-19 различалась в зависимости от тяжести течения заболевания. Кашель и одышка наблюдались чаще у пациентов с тяжелым течением пневмонии; боли в горле, напротив, чаще отмечали пациенты с неосложненным течением новой коронавирусной инфекции. При поступлении в стационар у пациентов с тяжелым течением пневмонии отмечалась более высокая температура тела и частота дыхательных движений, с одновременным снижением сатурации крови кислородом. У половины пациентов с пневмониями тяжелого течения в анамнезе была гипертоническая болезнь, а у каждого третьего - ишемическая болезнь сердца. Пациенты с неосложненным течением COVID-19, как правило, не страдали ишемической болезнью сердца. В лабораторных анализах крови у пациентов исследуемых групп выявлены значимые различия показателей уровня нейтрофилов, лимфоцитов, моноцитов, базофилов и эозинофилов.
Заключение. Использование таких клинико-лабораторных данных, как острая дыхательная недостаточность, лихорадка, а также уровень ней-трофилов, моноцитов, лимфоцитов, эозинофилов и базофилов позволяет еще до проведения компьютерной томографии легких диагностировать более тяжелое течение пневмонии на фоне новой коронавирусной инфекции.
Ключевые слова: инфаркт миокарда с подъемом ST, интерлейкины, С-реактивный белок, буряты, русские, воспаление, этнические различия. Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.
Для цитирования: Ма-Ван-дэ ВД, Зайцев ДН, Филев АП, Муха НВ, Рацина ЕВ, Василенко ПВ, Василенко ЕА, Фетисова НВ. Клинико-лабо-раторные маркеры тяжести течения новой коронавирусной инфекции (COVID-19). Сибирское медицинское обозрение. 2022;(3):40-48. DOI: 10.20333/25000136-2022-3-40-48
Clinical and laboratory markers of severity of the new Coronavirus infection (COVID - 19)
V. D. Ma-Van-de, D. N. Zaitsev, A. P. Filev, N. V. Mukha, E. V. Ratsina, P. V. Vasilenko, E. A. Vasilenko, N. V. Fetisova
Chita State Medical Academy, Chita 672000, Russian Federation
The aim of the research. To study clinical and laboratory features of the new coronavirus infection (COVID-19) in order to develop a model that would allow, taking the publicly available research methods into account, to carry out early diagnosis of severe community-acquired pneumonia against the background of the new coronavirus infection.
Material and methods. A total of 82 COVID-19 patients who complied with inclusion and exclusion criteria were enrolled. Depending on the clinical severity, three study groups were formed: group 1 included 13 patients with uncomplicated COVID-19, group 2 consisted of 39 patients with non-severe forms of pneumonia that developed against COVID-19 and group 3 was comprised of 30 patients with COVID-19 complicated by severe pneumonia. The groups were comparable in age and gender. All patients underwent general clinical examination, laboratory tests, including general and biochemical blood analysis, as well as chest computed tomography.
Results. The clinical picture in COVID-19 patients differed depending on the disease severity. Coughing and shortness of breath were more often observed in patients with severe pneumonia; sore throat, on the contrary, was more often noted in patients with uncomplicated COVID-19. On admission to the inpatient facility, patients with severe pneumonia had higher body temperature and respiratory rate, with simultaneous decrease in blood oxygen saturation. One half of the patients with severe pneumonia had hypertensive disease in medical history, and one third had ischaemic heart disease. As a rule, uncomplicated COVID-19 patients did not have ischaemic heart disease. It was found through laboratory analysis of blood that groups of patients significantly differed in the levels of neutrophils, lymphocytes, monocytes, basophils and eosinophils.
Conclusion. The use of such clinical and laboratory data as acute respiratory failure, fever, the levels of neutrophils, monocytes, lymphocytes, eosinophils and basophils makes it possible to identify patients with more severe pneumonia against the background of COVID-19 even before chest computed tomography. Key words: ST-elevation myocardial infarction, interleukins, C-reactive protein, the Buryat, the Russian, inflammation, ethnic differences. Conflict of interest. The authors declare the absence of obvious and potential conflicts of interest associated with the publication of this article. Citation: Ma-Van-de VD, Zaitsev DN, Filev AP, Mukha NV, Ratsina EV, Vasilenko PV, Vasilenko EA, Fetisova NV. Clinical and laboratory markers of severity of the new coronavirus infection (COVID - 19). Siberian Medical Review. 2022;(3):40-48. DOI: 10.20333/25000136-2022-3-40-48
Введение
Несмотря на успехи здравоохранения в диагностике и этиотропной терапии вирусных и бактериальных пневмоний, данное заболевание остается причиной летального исхода большого количества пациентов во всем мире [1]. В 21 веке актуальным становится вопрос развития инфекционных заболеваний дыхательных путей, вызванных новыми, ранее неизученными возбудителями. Так, в 2002 году причиной развития атипичной пневмонии (ТОРС), которая привела к гибели 774 человек в 37 странах мира, впервые стал коронавирус SARS-CoV из рода Betacoronavirus. В 2012 году коронавирус MERS-CoV, относящийся к тому же роду, вызвал эпидемию, названную ближневосточным коронавирус-ным синдромом, на Аравийском полуострове. До 2020 г. зарегистрировано 866 летальных исходов от MERS [2].
Причиной пандемии 2009 года явился новый, прежде не встречавшийся в человеческой популяции, подтип вируса гриппа A/ШШ/Калифорния, названый впоследствии свиным. Данная пандемия быстро охватила все континенты земного шара и стала причиной смерти более 18 тыс. человек [3].
В 2020 году мир потрясла очередная пандемия, возбудителем которой послужил одноцепочечный РНК-содержащий вирус рода Betacoronavirus семейства Coronaviridae.
Впервые вспышка новой коронавирусной инфекции была зарегистрирована в провинции Хубэй Китайской Народной Республики в декабре 2019 года. 11 февраля 2020 г. Всемирной организацией здравоохранения новой коронавирусной инфекции было присвоено официальное название COVID-19. Передача возбудителя реализуется воздушно-капельным, воздушно-пылевым, а также контактно-бытовым путями. В качестве источника инфекции выступают заболевшие люди и носители SARSCoV-2. Инкубационный период при COVID-19 составляет от 2 до 14 дней, в среднем 5-7 суток [4].
Вирус SARSCoV-2 проникает через слизистую оболочку верхних дыхательных путей, желудка и кишечника в периферическую кровь [5], и в последующем поражает клетки, экспрессирующие на своей поверхности рецепторы к ангиотензин превращающему ферменту-2. Такие рецепторы на своей поверхности имеют клетки органов дыхания, пищевода, надпочечников, кишечника, эндотелия. Однако, главной мишенью вируса SARSCoV-2 являются альвеолоциты II типа [7, 8, 9, 10]. В связи с этим, основным клиническим проявлением новой коронавирусной инфекции является двухсторонняя пневмония, которая возникает вследствие вирусного поражения альвеол и сосудов микроциркуляторного русла [4].
Критическая форма COVID-19 обусловлена развитием цитокинового шторма, в основе которого лежит патологическая активация врожденного и приобретенного иммунитета, дизрегуляция синтеза про- и противовоспалительных цитокинов и хемоки-нов, что, в свою очередь, приводит к формированию ОРДС, полиорганной дисфункции и может служить причиной летального исхода [4].
Диагностика новой коронавирусной инфекции строится на оценке клинических проявлений заболевания, результатах ПЦР-теста, лабораторного и инструментального обследования, в частности, компьютерной томографии легких [4, 6, 7,11].
Для клинической картины новой коронавирусной инфекции свойственны симптомы острой респираторной вирусной инфекции - лихорадка, сухой либо малопродуктивный кашель, одышка, слабость, ощущение заложенности в грудной клетке [4].
На рентгенограмме специфическими для данной патологии признаками являются двусторонние инфильтраты в виде «матового стекла» или консолидации, имеющие преимущественное распространение в нижних и средних зонах легких [12].
Наиболее характерными лабораторными изменениями в анализах крови у пациентов с новой коро-навирусной инфекцией являются снижение содержания в крови лимфоцитов, лейкоцитов, тромбоцитов, повышение уровня белков острой фазы воспаления, кардиоспецифических маркеров, Д-димера, снижение уровня альбумина, а также повышение уровня креа-тинина и печеночных трансаминаз [13].
В связи с вышеизложенным представляется перспективным поиск несложных и доступных клинических, лабораторных и инструментальных методов диагностики, позволяющих на ранних этапах определить степень тяжести течения новой коронавирусной инфекции, с целью проведения своевременного лечения и улучшения прогноза при данном заболевания.
Материал и методы
Проведено ретроспективное сравнительное неинтервенционное исследование 82 пациентов с новой коронавирусной инфекцией на базе ГУЗ «Городская клиническая больница №1» (Чита) за 2020 год (в так называемую 1 и 2 волну пандемии COVID-19). Было выделено 3 исследуемые группы: 1 группа включала 13 пациентов с неосложненным течением новой коронави-русной инфекции; 2 группа состояла из 39 пациентов, у которых новая коронавирусная инфекция осложнилась развитием пневмонии нетяжелого течения; 3 группа включала 30 пациентов с тяжелым течением пневмонии на фоне новой коронавирусной инфекции. Группы были сформированы с учетом наличия клинических критериев пневмонии и рентгенологической картины. Количество женщин и мужчин в группах составляло 24 и 58 соответственно. Средний возраст исследуемых 54±13 лет. Все группы сопоставимы по полу и возрасту. В исследование включались пациенты с положительным результатом лабораторного исследования методом ПЦР на новую коронавирусную инфекцию COVID-19, а также пациенты, у которых диагноз новой коронави-русной инфекции подтвержден другими методами диагностики (КТ ОГК) при отсутствии положительного результата лабораторного исследования на выявление COVID-19. Критериями исключения из исследования являлись пневмонии иной этиологии, кроме SARS-^^2, лимфо-, миелопролиферативные заболевания, системные заболевания, терапия которых включает
назначение иммуносупрессивной терапии, ВИЧ-инфекция, хроническая алкогольная интоксикация. Исследование одобрено этическим комитетом ФГБОУ ВО «Читинская государственная медицинская академия» МЗ РФ (протокол № 104 от 11.11.2020 г.). Перед проведением комплекса исследований получено информированное добровольное согласие пациентов, работа выполнена с учетом требований Хельсинской декларации Всемирной медицинской организации (2013).
В исследуемых группах выполнялся анализ клини-ко-анамнестических данных, лабораторные исследования в объеме общего и биохимического анализов крови с определением уровня эритроцитов, гемоглобина, лейкоцитарной формулы, мочевины, креатинина, глюкозы, трансаминаз, билирубина, общего белка, С-ре-активного белка, КТ ОГК. Оценка лабораторных показателей проводилась по двум контрольным точкам, первая контрольная точка - первые сутки от момента поступления пациента в стационар, вторая - накануне выписки больного из медицинской организации.
Статистическая обработка результатов исследования осуществлялась с помощью пакета программ IBM SPSS Statistics Version 25.0 (лицензия № Z125-3301-14, IBM, США). При проведении статистического анализа авторы руководствовались едиными требованиями для рукописей, подаваемых в биомедицинские журналы, и рекомендациями «Статистический анализ и методы в публикуемой литературе» (SAMPL) [14, 15].
Оценка нормальности распределения признаков проводилась с помощью критерия Шапиро-Уилка. Учитывая распределение признаков, отличное от нормального, полученные данные представлены в виде медианы, первого и третьего квартилей: Me [Q1; Q3]. Для сравнения трех независимых исследуемых групп по одному количественному признаку применялся критерий Краскела-Уоллиса (H). При наличии статистически значимых различий проводилось попарное сравнение с помощью критерия Манна-Уитни (U) с поправкой Бонферрони [16]. Во всех случаях р < 0,05 счи-
тали статистически значимым. Номинальные данные были описаны путем указания абсолютных и относительных значений. Оценка статистической значимости различий номинальных показателей исследования проводилась за счет построения четырехпольной таблицы сопряженности с использованием критерия X2 Пирсона. Зависимость относительных показателей оценивалась путем сравнения полученного значения критерия х2 с критическим (определяло уровень значимости р) [17]. Для выявления связи между независимыми переменными (факторы риска) и зависимой бинарной переменной (вероятность тяжелого течения пневмонии) выполняли логистический регрессионный анализ. Прогностическая ценность разработанной модели определена путем построения ДОС-кривой с последующим определением площади под ней [18].
Результаты и обсуждение
Первые симптомы новой коронавирусной инфекции у всех заболевших возникали остро. В клинической картине заболевания у пациентов преобладала общая слабость (95 %), кашель (81 %) и одышка (43 %) (табл.1).
Клиническая картина отличалась у пациентов с различной степенью тяжести течения новой корона-вирусной инфекции, поэтому комплексный подход к первичной оценке клинических симптомов должен помочь на ранних этапах определить степень тяжести пневмонии при СОУГО-19, даже при отсутствии первичных данных лабораторных и инструментальных методов исследования (х2=32,90, df=10, р < 0,010).
У пациентов с нетяжелой пневмонией и неослож-ненным течением новой коронавирусной инфекции кашель встречался реже, чем у пациентов с тяжелым течением пневмонии на 20 % (х2=5,33, df=1, р=0,021) и на 43% (х2=12,20, df=1, р < 0,001), соответственно.
Боли в горле чаще отмечали пациенты с неослож-ненным течением СОУГО-19, при этом частота данного симптома у больных с нетяжелым и тяжелым течением пневмонии была ниже на 18 % (х2=2,19, df=1, р=0,139) и 28 % (х2=6,64, df=1, р=0,010), соответственно.
Таблица 1
Клинические симптомы у больных с новой коронавирусной инфекцией при поступлении в стационар
Table 1
Clinical symptoms in patients with the new coronavirus infection upon admission to the inpatient facility
Параметр Исследуемые группы Тестовая статистика, df=2
1 группа n=13 2 группа n=39 3 группа n=30
Кашель 54 % (7/13) 77 % (30/39) 97 % (29/30) Х2=11,19, p= 0,004
Заложенность носа, насморк, аносмия 46 % (6/13) 21 % (8/39) 13 % (4/30) Х2=5,79, p= 0,055
Боли в горле 31 % (4/13) 13 % (5/39) 3 % (1/30) Х2=6,4, p= 0,041
Слабость 92 % (12/13) 95 % (37/39) 97 % (29/30) Х2=0,38, p= 0,826
Одышка 0 % (0/13) 23 % (9/39) 87 % (26/30) Х2=39,5, p < 0,001
Боли в грудной клетке 0 % (0/13) 10 % (4/39) 13 % (4/30) Х2=1,85, p= 0,396
Одышка наиболее часто беспокоила больных с тяжелым течением внебольничной пневмонии; частота встречаемости данного симптома на 63 % превышает количество пациентов с одышкой во второй группе (х2=27,43, с!£= 1, р< 0,001). Пациенты с не-осложненным течением новой коронавирусной инфекции жалоб на одышку и затрудненное дыхание не предъявляли.
При новой коронавирусной инфекции, сопровождавшейся развитием пневмоний, наиболее выраженные нарушения выявлялись со стороны дыхательной системы, которые клинически проявлялись увеличением частоты дыхательных движений и снижением уровня сатурации крови кислородом. Обращает на себя внимание, что в исследуемых группах не определено статистически значимых различий по уровню артериального давления и частоте сердечных сокращений. Выявлено также, что по мере нарастания тяжести течения пневмоний, увеличивается выраженность лихорадки (табл. 2).
При оценке основных клинических показателей у пациентов с новой коронавирусной инфекцией в
первые сутки от момента госпитализации установлено, что при поступлении в стационар ЧДД в 3 группе была выше на 9 % [4,5;12,2] в сравнении с первой группой (U=80,0; p=0,002), и на 6 % больше [2,8; 9,7] по сравнению с аналогичным показателем второй группы (U=334,0; p=0,002).
SpO2 при поступлении у пациентов из третьей группы была ниже на 4 % [3,9; 9,8] в сравнении с первой группой (U=41,5; p < 0,001) и на 3% [2,4; 8,8] в сравнении со второй группой (U=291,0; p < 0,001).
Температура тела в дебюте заболевания у пациентов 3 группы была выше на 5 % [3,5;6,6] в сравнении с лицами первой группы (U=15,0; р < 0,001), и на 1 % [0,5;2,7] выше по сравнению с данным параметром пациентов второй группы (U=315,0; р=0,001).
У подавляющего большинства пациентов новая коронавирусная инфекция протекала на фоне различной сопутствующей патологии. Наиболее часто встречались гипертоническая болезнь (41%), алиментарно-конституциональное ожирение (31 %), ишеми-ческая болезнь сердца (29 %) (табл. 3).
Таблица 2 Table 2
Параметры клинического обследования у пациентов исследуемых групп Clinical examination parameters of patients in the studied groups
Параметр Исследуемые группы Тестовая статистика, df=2
1 группа n=13 2 группа n=36 3 группа n=29
ИМТ 24,5 [24,5;28,0] 24,5 [24,5;28,0] 28,7 [28,4;30,3] H=5,23, p=0,073
ЧДД 17,5 [17,2;17,7] 18,0 [17,6;18,0] 19,0 [18,5;19,3] H=14,09, p=0,001
ЧСС 80,0 [79,3;89,8] 80,0 [78,4;82,0] 89,0 [84,3;89,8] H=7,56, p=0,023
SpO2 97,0 [96,8;97,2] 96,0 [95,4; 96,3] 93,0 [88,5;93,2] H=22,57, p<0,001
САД 120,0 [119,6;128,4] 125,0 [124,6; 130,8] 129,0 [125,8;130,7] H=1,24, p=0,538
Температура тела 36,7 [36,3; 37,0] 38,0 [37,7;38,1] 38,5 [38,3; 38,7] H=27,4, p<0,001
Таблица 3
Сопутствующие заболевания у пациентов с COVID-19
Table 3
Comorbidities in COVID-19 patients
Исследуемые группы Тестовая статистика, df=2
Параметр 1 группа n=13 2 группа n=39 3 группа n=30
Гипертоническая болезнь 8 % (1/13) 46 % (18/39) 50 % (15/30) Х2=7,4, p=0,025
Ишемическая болезнь сердца 0 % (0/13) 31 % (12/39) 40 % (12/30) Х2=7,09, p=0,029
Хроническая обструктивная болезнь легких 0 % (0/13) 8 % (3/39) 17 % (5/30) Х2=3,22, p=0,200
Сахарный диабет 8 % (1/13) 13 % (5/39) 10 % (3/30) Х2=0,309, p=0,857
Алиментарно-конституциональное ожирение 23 % (3/13) 26 % (10/39) 40 % (12/30) Х2=2,05, p=0,359
Среди пациентов с новой коронавирусной инфекцией, осложненной пневмонией тяжелого течения, половина страдала гипертонической болезнью, что, соответствует количеству пациентов с гипертонической болезнью во второй группе (х2=0,1, р=0,752), но при этом на 42 % превышает число пациентов, страдающих повышением артериального давления, в первой группе (х2=6,95, р=0,009).
Ишемическая болезнь сердца в качестве сопутствующей патологии одинаково часто встречалась как у пациентов с нетяжелым, так и тяжелым течением пневмонии (х2=0,64, р=0,425). Между тем, у пациентов с неосложненным течением СОУГО-19 ишеми-ческая болезнь сердца не регистрировалась вовсе.
Наряду с оценкой клинико-анамнестических данных и результатов лабораторного исследования большую роль в диагностике и определении тяжести пневмонии играют инструментальные методы, в первую очередь, компьютерная томография. Типичными для рентгенологической картины пневмонии на фоне СОУГО-19 являются двусторонние участки уплотнения по типу «матового стекла» и симптом «булыжной мостовой». На основании визуальной оценки объема поражения легочной ткани строится деление на четыре рентгенологические стадии.
При выполнении компьютерной томографии отмечено, что 41 % (27/66) исследованных пациентов имели средний объем поражения (КТ-2), 21 % (14/66) - минимальный объем поражения (КТ-1), у 20 % (13/66) объем поражения оценен как значительный (КТ-3), и 18 % (12/66) имели субтотальный объем поражения легочной ткани.
Анализ лабораторных данных позволил выявить определенные особенности изменений в крови при новой коронавирусной инфекции (табл. 4).
Обращает на себя внимание, что в первые сутки от момента госпитализации содержание нейтрофилов в крови у пациентов с тяжелым течением внеболь-ничной пневмонии превышало число нейтрофилов у пациентов с нетяжелым течением пневмонии на 13 % (U=232,0; p < 0,001), и на 26 % (U=26,0;p<0,001) у пациентов с неосложненным течением COVID-19.
Количество лимфоцитов в крови у пациентов третьей группы, напротив, ниже значений данного показателя пациентов 2 группы на 13 % (U=227,0; p<0,001), и на 24 % (U=27,5; p<0,001) пациентов из первой группы.
Та же тенденция имеется и в отношении моноцитов, число которых в крови пациентов с тяжелым течением на 1,8 % ниже, чем у пациентов с нетяжелым течением пневмонии и с неосложненным течением коронавирусной инфекции (U=344,5; p=0,008) (U=69,5; p=0,027), соответственно.
Содержание эозинофилов в крови у пациентов третьей группы ниже значений данного показателя пациентов 2 группы на 1 % (U=273,5; p<0,001), и на 3 % (U=14,5; p<0,001) - пациентов первой группы.
Содержание базофилов в крови пациентов третьей группы ниже значений данного показателя пациентов 2 группы на 0,1 % (U=391,5; p=0,03), и на 0,5 % (U=39,5; p=0,001) ниже аналогичного параметра пациентов первой группы (табл. 5).
Можно предположить, что повышение уровня ней-трофилов в общем анализе крови у пациентов с пневмонией на фоне COVID-19 связано с присоединением
Таблица 4 Table 4
Показатели общего анализа крови в исследуемых группах в 1 контрольной точке Values of the complete blood count in the study groups at the 1st control point
Параметр Исследуемые группы Тестовая статистика, df=2
1 группа n=13 2 группа n=39 3 группа n=30
Rbc,1012/n 4,7 [4,67; 4,72] 4,59 [2,63; 5,4] 4,57 [4,14; 6,03] H=6,54, p=0,038
Hb, г/л 148 [143,0; 153,0] 136 [93,0; 164,0] 138 [111,0; 179,0] H=7,59, p=0,022
HTC, % 42,05 [40,9; 43,2] 40,0 [25,3; 48,2] 40,9 [34,2; 51,6] H=4,49, p=0,106
PLT, 109/л 232 [172,0; 292,0] 182 [92,0; 354,0] 167 [76; 405,0] H=0,004, p=0,998
WBC, 109/л 5,13 [3,93; 6,33] 4,9 [2,69; 11,27] 6,42 [2,86; 16,52] H=5,88, p=0,053
NEUT% 48,15 [30,6; 65,7] 60,6 [23,1; 85,6] 73,8 [32,5; 92,4] H=22,76, p<0,001
LYMPH% 40,1 [20,4; 59,8] 29,2 [7,1; 61,0] 16,1 [4,5; 48,7] H=23,32, p<0,001
MONO% 8,55 [7,6; 9,5] 8,6 [1,1; 13,8] 6,8 [2,1; 19,5] H=8,76, p=0,013
EO% 2,55 [1,5; 3,6 ] 0,5 [0,0; 3,1] 0,0 [0,0; 4,1] H=26,5, p<0,001
BASO% 0,65 [0,5; 0,8] 0,3 [0,04; 0,7] 0,2 [0,0; 0,9] H=13,3, p=0,001
вторичной бактериальной инфекции и развитием вирус-но-бактериальной ассоциации. При этом лимфопения связана с тропностью коронавируса к лимфоцитам и их гибелью в результате цитопатического действия вируса.
Статистически значимых различий между показателями биохимического анализа крови в первой контрольной точке у пациентов на фоне новой коро-навирусной инфекции не отмечено. В отдельных случаях наблюдалось повышение уровня трансаминаз, креатинина, мочевины, что может быть обусловлено токсическим действием лекарственных препаратов, применяемых для лечения новой коронавирусной инфекции, а также повреждением эндотелия почечных сосудов с ухудшением функции почек.
Во второй контрольной точке забор анализов у пациентов из первой группы не проводился ввиду того, что статистически значимых изменений показателей не ожидалось, а при сравнении показателей общего анализа крови у пациентов с нетяжелым и тяжелым течением пневмонии на фоне новой коронавирусной инфекции статистически значимых различий между показателями не отмечено, что, возможно, связано с нормализацией изучаемых параметров на фоне проведенной лекарственной терапии к окончанию периода лечения. Статистически значимых различий в уровнях креатинина, глюкозы, трансаминаз у пациентов второй и третьей группы не отмечалось. Однако, стоит отметить статистически значимые различия содержания мочевины у пациентов второй и третьей группы.
С целью ранней диагностики тяжелого течения пневмонии на фоне новой коронавирусной инфекции нами разработана модель, включающая ряд клинических параметров, а также показатели общего анализа
крови. Данная модель, включающая наиболее простые и доступные клинические и некоторые лабораторные параметры, позволяет выделить группу пациентов с тяжелым течение пневмонии на фоне новой коронавирусной инфекции.
Такая оценка является ориентировочной, однако, позволяет в короткие сроки выявить пациентов, в первую очередь нуждающихся в проведении компьютерной томографии и незамедлительной госпитализации.
Учитывая дихотомическое распределение зависимой переменной (наличие или отсутствие тяжелого течения пневмонии при новой коронавирусной инфекции), для ранней диагностики тяжелого течения пошагово оценивалась значимость модифицируемых и немодифицируемых факторов риска, в результате чего в уравнение бинарной логистической регрессии были включены температура тела и факт наличия одышки, количество нейтрофилов, лимфоцитов, моноцитов, эо-зинофилов в общем анализе крови, определена значимость показателей в структуре модели (табл.6 ).
Уравнение логистической регрессии имеет вид:
1
ь -_
где К - коэффициент ранней диагностики тяжелого течения пневмонии; I:0- температура тела в дебюте заболевания, одышка - наличие у пациента одышки в клинической картине заболевания; N - количество нейтрофилов в общем анализе крови в %, М- количество моноцитов в общем анализе крови в %, Е - количество эозинофилов в общем анализе крови в %, Ь - количество лимфоцитов в общем анализе крови в %, В- количество базофилов в общем анализе крови в %.
Параметр Исследуемые группы Статистическая значимость
2 группа 3 группа
АЛТ, ЕД/л 53,06 (11,06; 260,29) 57,0 (15,29; 273) U=316,0, p=0,760
АСТ, ЕД/л 34,4 (17,63; 141,87) 32,0 (18,51; 119,0) U=275,0, p=0,355
Креатинин, мкМ/л 93,6 (70,3; 802,5) 93,7 (69,0; 173,2) U=262,0, p=0,459
Мочевина,мМ/л 3,87 (2,8; 23,42) 5,6 (2,7; 30,01) U=202,0, p=0,033
О.белок, г/л 62,27 (48,67; 72,88) 63,0 (49,97; 71,0) U=127,5, p=0,603
Глюкоза, мМ/л 4,98 (2,97; 5,96) 5,6 (3,1; 7,44) U=206,0, p=0,724
О.билирубин, мкМ/л 6,79 (3,76; 12,66) 11,16 (6,7; 31,48) U=167,5, p=0,082
АЧТВ, сек. 37,35 (31,5; 54,6) 35,1 (18,3; 61,2) U=157,0, p=0,075
ПТВ, сек. 12,3 (11,6; 14,4) 12,5 (11,2; 15,7) U=140,0, p=0,931
МНО, ЕД 1,12 (1,06; 1,31) 1,14 (1,05; 1,42) U=179,5, p=0,6
Таблица 5
Оценка биохимических показателей во 2 и 3 исследуемых группах во 2 контрольной точке
Table 5
Evaluation of biochemical parameters in the 2nd and the 3rd study groups at the 2nd control point
Таблица 6
Значимость показателей бинарной логистической регрессии в структуре разработанной модели.
Table 6
Significance of binary logistic regression parameters in the structure of the proposed model
B Среднеквадратичная ошибка Вальд ст.св. знач. Exp (B) 95 % ДИ Exp(B)
Константа -39,558 30,405 1,693 1 0,193 0,000
Температура в дебюте 0,882 0,529 2,783 1 0,095 2,416 0,86; 6,81
Одышка 3,092 0,788 15,397 1 0,000 22,023 4,70;103,19
Нейтрофилы 0,054 0,234 0,054 1 0,817 1,056 0,67 1,67
Лимфоциты -0,011 0,244 0,002 1 0,965 0,989 0,62 1,59
Моноциты 0,080 0,244 0,106 1 0,744 1,083 0,67 1,75
Эозинофилы -0,480 0,482 0,992 1 0,319 0,619 0,24 1,59
Базофилы 0,673 0,991 0,461 1 0,497 1,959 0,28; 13,67
При значении К>0,27 вероятно развитие тяжелой пневмонии на фоне новой коронавирусной инфекции, при К<0,27 - пневмонии нетяжелого течения.
Чувствительность разработанной прогностической модели составляет 0,99, специфичность - 0,83; площадь под ДОС-кривой составляет 0,94 (95% ДИ 0,89-0,99); р<0,001, стандартная ошибка 0,03 (рис. 1).
На основании вышеприведенного уравнения нами создана программа для ЭВМ, позволяющая осуществить раннюю диагностику тяжелого течения вне-больничной пневмонии при новой коронавирусной инфекции СОУГО-19 (Зарегистрирована Федеральной службой по интеллектуальной собственности. Номер регистрации (свидетельства): 2021668062. Дата регистрации: 09.11.2021). В режиме работы пользовательского окна вводят все необходимые для расчета данные: температуру тела пациента (оС), факт наличия одышки, относительное количество нейтрофилов, лимфоцитов, моноцитов, эозинофилов и базофилов в общем анализе
jf •П
г
1 - Специфичность
Рисунок 1. Площадь под ROC-кривой. Figure 1. The area under the ROC curve.
крови. Результат расчета включает в себя определение тяжести течения внебольничной пневмонии (рис. 2).
Программа для ранней диагностики тяжелого течения вне...
Введите значения параметров исследования: Температура тела Наличие одышки
Нейтрофилы щ |
Лимфоциты БЕ^^^В) г
Моноциты 1Я
Эозинофилы В
Базофилы ^^^^К^Я]
I Температура тела - температура тела в дебюте заболевания (град>'сы Цельсия); I Наличие одышки - наличие одышки при поступлении (наличие факта одышки); I Нейтрофилы - относительное содержание нейрофилов в общем анализе крови (°о); I Лимфоциты - относительное содержание лимфотгтов в общем анализе крови (%); I Монощпы - относительное содержание моноцитов в общем анализе крови (%):
Программа для ранней диагностики тяжелого течения вне... —
Введите значения параметров исследования: Температура тела
Наличие одышки Ир
Нейтрофилы I
Лимфоциты I II
Эозинофилы ^^^^^^^ Базофилы
I
Температура тела - температура тела в дебюте заболевания (градусы Цельсия); Наличие одышки - нагагчие одышки при поступлении (наличие факта одышки): Нейтрофилы - относительное содержание нейрофилов в общем анализе крови (%); Лимфоциты - относительное содержание лимфошпов в общем аналше крови (%); Моноциты - относительное содержание моноцитов в общем анализе крови (°о);
коэффициент ^цу^цуццщ результат 1 [ коэффициент результат _
Рисунок 2. Программа для ранней диагностики тяжелого течения внебольничной пневмонии при COVID-19. Figure 2. A program for early diagnosis of severe community-acquired pneumonia in COVID-19.
Таким образом, разработанная нами модель, при отсутствии экстренной возможности проведения компьютерной томографии, помогает с высокой чувствительностью и специфичностью определить степень тяжести пневмонии при COVID-19, что может ускорить оценку состояния пациента на догоспитальном этапе, определить необходимость и очередность проведения такого высокотехнологичного и дорогостоящего метода инструментальной диагностики как КТ, показания к госпитализации, что в условиях дефицита бюджета и ограниченного коечного фонда можно рассмотреть в качестве скринингового метода.
Заключение
Основными клинико-лабораторными маркерами тяжелого течения новой коронавирусной инфекции являются одышка, лихорадка, снижение сатурации кислорода, нейтрофилез и лимфопения. Разработанная диагностическая модель позволяет в короткие сроки осуществить раннюю диагностику тяжелого течения COVID-19 с дальнейшим рассмотрением вопроса первоочередности диагностических и лечебных мероприятий у данной категории пациентов.
Литература / References
1. Ходош ЭМ, Крутько ВС, Потейко ПИ. Вне-больничная пневмония в эмпирических моделях: этиология, классификации, диагностика и принципы лечения. Новости медицины и фармации. 2016; (6): 12-14. [Hodosh EM, Krutko VS, Poteyko PI. Community-acquired pneumonia in empirical models: etiology, classification, diagnosis and principles of treatment. News of Medicine and Pharmacy. 2016; (6): 12-14. (In Russian)]
2. Чучалин АГ. Затяжная пневмония. Терапевтический архив. 2015; 87(3): 4-9. [Chuchalin AG. Protracted pneumonia. Terapevticheskii Arkhiv. 2015;87(3):4-9. (In Russian)] DOI: 10.17116/terarkh20158734-9
3. Львов ДК, Бурцева ЕИ, Щелканов МЮ, При-липов АГ, Колобухина ЛВ, Малышев НА, Базарова МВ, Меркулова ЛН, Дерябин ПГ, Кузьмичев АГ, Фе-дякина ИТ, Гребенникова ТВ, Усачев ЕВ, Садыкова ГК, Шевченко ЕС, Трушакова СВ, Лаврищева ВВ, Аль-ховский СВ, Самохвалов ЕИ, Белякова НВ, Иванова ВТ, Оскерко ТА, Латышев ОЕ, Беляев АМ, Беляев АЛ, Феодоритова ЕЛ. Распространение нового пандемического вируса гриппа A(H1N1)V в России. Вопросы вирусологии. 2010; (3): 4-9. [Lvov DK, Burtseva EI, Shchelkanov MYU, Prilipov AG, Koloburhina LV, Malyshev NA, Bazarova MV, Merkulova LN, Deryabin PG, Kuzmichev AG, Fedyakina IT, Grebennikova TV, Usachev EV, Sadykova GK, Shevchenko ES, Trushakova SV, Lavrishcheva VV, Alkhovsky SV, Samokhvalov EI, Belyakova NV, Ivanova VT, Oskerko TA, Latyshev OE, Belyaev AM, Belyaev AL, Fedoritova EL. Spread of new pandemic influenza A(H1N1)V virus in Russia. Problems of Virology. 2010; (3): 4-9. (In Russian)]
4. Временные методические рекомендации: профилактика, диагностика и лечение новой коронави-русной инфекции (COVID-19), версия 11, Министерство здравоохранения Российской Федерации. 2021.
Ссылка активна на 05.07.2021. [Temporary guidelines: prevention, diagnosis and treatment of new coronavirus infection (COVID-19), version 11 of the Ministry of health of the Russian Federation. 2021. Assessed July 05, 2021. (In Russian)] http:// https://static.minzdrav.gov. ru/system/attachments/attaches/000/055/735/original/ B%D0%9C%D0%A0_C0VID-19.pdf
5. Романов БК. Коронавирусная инфекция C0VID-2019. Безопасность и риск фармакотерапии. 2020; 8(1):3-8. [Romanov BK. Coronavirus disease C0VID-2019. Safety and Risk of Pharmacotherapy. 2020; 8(1):3-8. (In Russian)] DOI: 10.30895/2312-7821-20208-1-3-8
6. Zhu N, Zhang D, Wang W, Li X, Yang B, Song J, Zhao X, Huang B, Shi W, Lu R, Niu P, Zhan F, Ma X, Wang D, Xu W, Wu G, Gao GF, Tan W. China Novel Coronavirus Investigating and Research Team. A Novel Coronavirus from Patients with Pneumonia in China, 2019. The New England Journal of Medicine. 2020;382(8):727-733.
7. Guo YR, Cao QD, Hong ZS, Tan YY, Chen SD, Jin HJ, Tan KSen, Wang DY, Yan Y. The origin, transmission and clinical therapies on coronavirus disease 2019 (COVID-19) outbreak — an update on the status. Military Medical Research. 2020;7(1):11. DOI: 10.1186/s40779-020-00240-0
8. Jin Y, Yang H , Ji W, Wu W , Chen S, Zhang W, Duan G. Virology, Epidemiology, Pathogenesis, and Control of COVID-19. Viruses. 2020; 12(4):372. DOI: 10.3390/v12040372
9. Lin L, Lu L, Cao W, Li T. Hypothesis for potential pathogenesis of SARS-CoV-2 infection-a review of immune changes in patients with viral pneumonia. Emerging Microbes and Infections. 2020; 9(4):1-14. DOI:10 .1080/22221751.2020.1746199
10. Wong SH, Lui RN, Sung JJ. Covid-19 and the Digestive System. Journal of Gastroenterology and Hepatology. 2020; 35(5):744-748. DOI: 10.1111/jgh.15047
11. Huang C, Wang Y, Li X, Ren L, Zhao J, Hu Y, Zhang L, Fan G, Xu J, Gu X, Cheng Z, Yu T, Xia J, Wei Y, Wu W, Xie X, Yin W, Li H, Liu M, Xiao Y, Gao H, Guo L, Xie J, Wang G, Jiang R, Gao Z, Jin Q, Wang J, Cao B. Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China. Lancet. 2020; 395(10223): 497-506. DOI: 10.1016/S0140-6736(20)30183-5
12. Никифоров ВВ, Суранова ТГ, Чернобров-кина ТЯ, Янковская ЯД, Бурова СВ. Новая коронавирусная инфекция (COVID-19): клинико-э-пидемиологические аспекты. Архивъ внутренней медицины. 2020; 10(2): 87-93. [Nikiforov VV., Suranova TG, Chernobrovkina TYa, Yankovskaya YaD, Burova SV. New Coronavirus Infection (Covid-19): Clinical and Epidemiological Aspects. The Russian Archives of Internal Medicine. 2020;10(2): 87-93. (In Russian)] DOI: 10.20514/2226-6704-2020-10-2-87-93
13. Zhu J, Zhong Z, Ji P, Li H, Li B, Pang J, Zhang J, Zhao C. Clinico-pathological characteristics of 8697 patients with COVID-19 in China: a meta-analysis. Family Medicine and Community Health. 2020;8(2): e000406. DOI: 10.1136/fmch-2020-000406
14. Uniform requirements for manuscripts submitted to biomedical journals. International Committeeof Medical Journal Editors. Annals of Internal Medicine. 1997;126 (1): 36-47. DOI: 7326/0003-4819-126-1199701010-00006
15. Lang TA, Altman DG. Statistical analyses and methods in the published literature: The SAMPL guidelines. Medical Writing. 2016;25(3):31-36. DOI: 18243/eon/2016.9.7.4
16. Мудров В. А. Алгоритмы статистического анализа количественных признаков в биомедицинских исследованиях с помощью пакета программ SPSS. Забайкальский медицинский вестник. 2020;(1): 140-150. [Mudrov VA. Statistical analysis algorithms of quantitative features in biomedical research using the SPSS soft ware package. The Transbaikalian Medical Bullet in. 2020; (1): 140-150. (In Russian)]
17. Мудров В. А. Алгоритмы статистического анализа качественных признаков в биомедицинских исследованиях с помощью пакета программ SPSS. Забайкальский медицинский вестник. 2020;(1): 151-163. [Mudrov VA. Statistical analysis algorithms of qualitative features in biomedical research using the SPSS soft ware package. The Transbaikalian Medical Bulletin. 2020; (1): 151-163. (In Russian)]
18. Мудров В. А. Алгоритм применения ROC-а-нализа в биомедицинских исследованиях с помощью пакета программ SPSS. Забайкальский медицинский вестник. 2021;(1): 148-153. [Mudrov V.A. ROC curve analysis algorithm in biomedical research using SPSS software package. The Transbaikalian Medical Bulletin.2021;(1): 148-153. (In Russian)]
Сведения об авторах
Ма-Ван-дэ Василина Денисовна, ассистент кафедры факультетской терапии, Читинская государственная медицинская академия; адрес: Российская Федерация, 672000, г. Чита, ул. Горького, д. 39А; тел.: +7(3022)354324; e-mail: vasilina-l0@mail.ru, https:// orcid.org/0000-000l-6539-802X_
Зайцев Дмитрий Николаевич, д.м.н, доцент, ректор, Читинская государственная медицинская академия; адрес: Российская Федерация, 672000, г. Чита, ул. Горького, д. 39А; тел.: +7(3022)354324; e-mail: zaycevdn@mail.ru, https://orcid. org/0000-0002-5444-3998
Филев Андрей Петрович, д.м.н., профессор кафедры факультетской терапии, Читинская государственная медицинская академия; адрес: Российская Федерация, 672000, г. Чита, ул. Горького, д. 39А; тел.: +7(3022)354324; e-mail: andfilev@mail.ru, https://orcid. org/0000-0002-3445-7ll9
Муха Наталья Вячеславовна, к.м.н., доцент кафедры факультетской терапии, Читинская государственная медицинская академия; адрес: Российская Федерация, 672000, г. Чита, ул. Горького, д. 39А; тел.: +7(3022)354324; e-mail: mushanatasha@inbox. ru, https://orcid.org/0000-000l-8l28-636X
Рацина Екатерина Владимировна, к.м.н., ассистент кафедры факультетской терапии, Читинская государственная медицинская академия; адрес: Российская Федерация, 672000, г. Чита, ул. Горького, д. 39А; тел.: +7(3022)354324; e-mail: ratsinak@mail.ru, https://orcid.org/0000-000l-5883-79lX
Василенко Павел Владимирович, ассистент кафедры факультетской терапии, Читинская государственная медицинская академия; адрес: Российская Федерация, 672000, г. Чита, ул. Горького, д. 39А; тел.: +7(3022)354324; e-mail: pavelvasilenkochita@ mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-7968-64l7
Василенко Екатерина Александровна, к.м.н., ассистент кафедры факультетской терапии, Читинская государственная медицинская академия; адрес: Российская Федерация, 672000, г. Чита, ул. Горького, д. 39А; тел.: +7(3022)354324; e-mail: ekaterinapripachkina@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-l627-6752
Фетисова Надежда Владимировна, к.м.н., ассистент кафедры факультетской терапии, Читинская государственная медицинская академия; адрес: Российская Федерация, 672000, г. Чита, ул. Горького, д. 39А; тел.: +7(3022)354324; e-mail: feticovanv@mail. ru, https://orcid.org/0000-0002-9727-4870
Author information
Vasilina D. Ma-Van-de, assistant, Chita State Medical Academy; Address: 39А, Gorkogo Str., Chita, Russian Federation 672000; Phone: +7(3022)354324; e-mail: vasilina-l0@mail.ru, https://orcid.org/0000-000l-6539-802X
Dmitriy N. Zaitsev, Dr. Med. Sci., Associate Professor, Chita State Medical Academy; Address: 39А, Gorkogo Str., Chita, Russian Federation 672000; Phone: +7(3022)354324; e-mail: zaycevdn@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-54A4r3998
Andrey P. Filev, Dr. Med. Sci., Professor, Chita State Medical Academy; Address: 39А, Gorkogo Str., Chita, Russian Federation 672000; Phone: +7(3022)354324; e-mail: andfilev@ mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-3445-7ll9
Natalya V. Mukha, Cand.Med.Sci., Associate Professor, Chita State Medical Academy; Address: 39А, Gorkogo Str., Chita, Russian Federation 672000; Phone: +7(3022)354324; e-mail: mushanatasha@inbox.ru, https://orcid.org/0000-000l-8l28-636X
Ekaterina V. Ratsina, Cand.Med.Sci., assistant, Chita State Medical Academy; Address: 39А, Gorkogo Str., Chita, Russian Federation 672000; Phone: +7(3022)354324; e-mail: ratsinak@mail.ru, https://orcid.org/0000-000l-5883-79lX
Pavel V. Vasilenko, assistant, Chita State Medical Academy; Address: 39А, Gorkogo Str., Chita, Russian Federation 672000; Phone: +7(3022)354324; e-mail: pavelvasilenkochita@mail. ru, https://orcid.org/0000-0002-7968-64l7
Ekaterina A. Vasilenko, Cand.Med.Sci., assistant, Chita State Medical Academy; Address: 39А, Gorkogo Str., Chita, Russian Federation 672000; Phone: +7(3022)354324; e-mail: ekaterinapripachkina@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-l627-6752
Nadezhda V. Fetisova, Cand.Med.Sci., assistant, Chita State Medical Academy; Address: 39А, Gorkogo Str., Chita, Russian Federation 672000; Phone: +7(3022)354324; e-mail: feticovanv@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-9727-4870
Дата поступления 28.l0.202l Дата рецензирования l4.l2.202l Принята к печати 29.03.2022
Received 28 October 202l Revision Received l4 December 202l Accepted 29 March 2022
