CC BY
26
ОРИГИНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Валидация русскоязычной версии Шкалы оценки смертности 4С (4C Mortality Score) и прогнозирование исходов тяжелой формы COVID-19
1 Государственное бюджетное учреждение здравоохранения «Городская клиническая больница № 15 им. О.М. Филатова Департамента здравоохранения г. Москвы», 111539, г. Москва, Российская Федерация
2 Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Научный центр неврологии», 125367, г. Москва, Российская Федерация
3 Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова Министерства здравоохранения Российской Федерации (Сеченовский Университет), 119991, г. Москва, Российская Федерация
4 Государственное бюджетное учреждение здравоохранения «Городская клиническая больница № 24 Департамента здравоохранения г. Москвы», 127015, г. Москва, Российская Федерация
5 Kenyatta National Hospital, Kenya, Nairobi
6 Centre for Medical Informatics, the Usher Institute, University of Edinburgh, Edinburgh, United Kingdom
7 NIHR Health Protection Research Unit, Institute of Infection, Veterinary and Ecological Sciences, Faculty of Health and Life Sciences, University of Liverpool,
Liverpool, United Kingdom
8 Respiratory Medicine, Alder Hey Children's Hospital, Institute in The Park, University of Liverpool, Alder Hey Children's Hospital, Liverpool L12 2AP, United Kingdom
9 Department of Clinical Surgery, University of Edinburgh, Edinburgh, United Kingdom
Вечорко В.И.1, Аверков О.В.1, Супонева Н.А.2, Пирадов М.А.2, Зимин А.А.1' 2, Юсупова Д.Г.2, Зайцев А.Б.3, Гришин Д.В.1, Полехина Н.В.4, Наминов А.В.2, Ramchandani N.M.5, Knight S.R.6, Semple M.G.78, Harrison E.M.6, 9
Цель исследования - валидация русскоязычной версии шкалы 4C Mortality Score и оценка ее точности в прогнозировании исходов тяжелой формы COVID-19.
Материал и методы. Сотрудниками Центра валидации международных шкал и опросников ФГБНУ НЦН получено официальное разрешение от авторов на проведение валидационного исследования шкалы 4С Mortality Score в России. В ходе работы выполнена лингвокультурная ратификация шкалы и подготовлена ее русскоязычная версия. Психометрические свойства (надежность и валидность) русскоязычной версии оценивали на группе из 78 пациентов (из них 37 мужчин, возраст - от 34 до 88 лет) с подтвержденным диагнозом «COVID-19», госпитализированных ГБУЗ «ГКБ № 15 ДЗМ» (Москва) с июня по август 2021 г.
Результаты. Успешно выполнена лингвокультурная адаптация шкалы 4С Mortality Score. Получены высокие уровни надежности (коэффициент корреляции Спирмена р=0,91, р<0,0001; альфа Кронбаха а=0,73, р=0,0002; каппа Коэна к=0,85, р<0,0001). Показано, что оценки по шкале 4C Mortality Score имеют значимую корреляцию с оценками по шкалам COVID-GRAM (г=0,72; р=0,002) и NEWS2 (г=0,54; р=0,004).
Заключение. В результате проведенного валидационного исследования разработана официальная русскоязычная версия шкалы 4С Mortality Score. Она рекомендована к использованию медицинскими работниками различных специальностей на всех этапах оказания медицинской помощи пациентам с COVID-19. Шкала доступна для скачивания на сайте Центра валидации международных шкал и опросников ФГБНУ НЦН (https://www.neurology.ru/reabilitaciya/centr-validacii-mezhdunarodnyh-shkal-i-oprosnikov).
Ключевые слова:
COVID-19; валидация; русскоязычная версия шкалы 4C Mortality Score; прогнозирование
Финансирование. Исследование не имело спонсорской поддержки. Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. Вклад авторов. Все авторы внесли эквивалентный вклад в подготовку публикации.
Для цитирования: Вечорко В.И., Аверков О.В., Супонева Н.А., Пирадов М.А., Зимин А.А., Юсупова Д.Г., Зайцев А.Б., Гришин Д.В., Полехина Н.В., Наминов А.В., Ramchandani N.M., Knight S.R., Semple M.G., Harrison E.M. Валидация русскоязычной версии Шкалы оценки смертности 4С (4C Mortality Score) и прогнозирование исходов тяжелой формы COVID-19 // Инфекционные болезни: новости, мнения, обучение. 2022. Т. 11, № 1. С. 57-63. DOI: https://doi.org/10.33029/2305-3496-2022-11-1-57-63 Статья поступила в редакцию 24.11.2021. Принята в печать 10.01.2022.
Validation of the russian version of the 4C Mortality Score and prediction of outcomes of severe COVID-19
Vechorko V.I.1, Averkov O.V.1, Suponeva N.A.2, Piradov M.A.2, Zimin A.A.12, Yusupova D.G.2, Zaitsev A.B.3, Grishin D.V.1, Polekhina N.V.4, Naminov A.V.2, Ramchandani N.M.5, Knight S.R.6, Semple M.G.7 8, Harrison E.M.69
1 City Clinical Hospital No. 15 named after O.M. Filatov, 111539, Moscow, Russian Federation
2 Research Center of Neurology, 125367, Moscow, Russian Federation
3 I.M. Sechenov First Moscow State Medical University of Ministry of Healthcare of the Russian Federation (Sechenov University), 119991, Moscow, Russian Federation
4 City Clinical Hospital No. 24, 127015, Moscow, Russian Federation
5 Kenyatta National hospital, Kenya, Nairobi
6 Centre for Medical Informatics, the Usher Institute, University of Edinburgh, Edinburgh, United Kingdom
7 NIHR Health Protection Research Unit, Institute of Infection, Veterinary and Ecological Sciences, Faculty of Health and Life Sciences, University of Liverpool, Liverpool, United Kingdom
8 Respiratory Medicine, Alder Hey Children's Hospital, Institute in The Park, University of Liverpool, Alder Hey Children's Hospital, Liverpool L12 2AP, United Kingdom
9 Department of Clinical Surgery, University of Edinburgh, Edinburgh, United Kingdom
The aim of the study is to validate the Russian version of the 4C Mortality Score scale and evaluate its accuracy in predicting the outcomes of severe COVID-19.
Material and methods. The staff of the Center for Validation of International Scales and Questionnaires of the Research Center of Neurology received official permission from the authors to conduct a validation study of the 4C Mortality Score scale in Russia. In the course of the work, the linguistic and cultural ratification of the scale was carried out and its Russian-language version was prepared. Psychometric properties (reliability and validity) The Russian-language version was evaluated on a group of 78 patients (37 of whom were men, aged 34 to 88 years) with a confirmed diagnosis of COVID-19, hospitalized in the City Clinical Hospital No. 15 named after O.M. Filatov (Moscow) in the period from June to August 2021.
Results. The linguocultural adaptation of the 4C Mortality Score scale was successfully carried out. High levels of reliability were obtained (Spearman correlation coefficient p=0.91, p<0.0001; Cronbach's alpha a=0.73, p=0.0002; Cohen's kappa k=0.85, p<0.0001). It is shown that the 4C Mortality Score scores have a significant correlation with the COVID-GRAM scores (r=0.72, p=0.002) and NEWS2 (r=0.54, p=0.004).
Conclusion. As a result of the validation study, the official Russian version of the 4C Mortality Score scale was developed. It is recommended for use by medical professionals of various specialties at all stages of providing medical care to patients with COVID-19. The scale is available for download on the website of the Center for Validation of International Scales and Questionnaires of the Research Center of Neurology (https://www. neurology.ru/reabilitaciya/centr-validacii-mezhdunarodnyh-shkal-i-oprosnikov).
Keywords:
COVID-19; validation; Russian version of the 4C Mortality Score scale; forecasting
Funding. The study was not sponsored.
Conflict of interest. The authors declare that there is no conflict of interest.
Contribution. All authors have made an equivalent contribution to the preparation of the publication.
For citation: Vechorko V.I., Averkov O.V., Suponeva N.A., Piradov M.A., Zimin A.A., Yusupova D.G., Zaitsev A.B., Grishin D.V., Polekhina N.V., Naminov A.V., Ramchandani N.M., Knight S.R., Semple M.G., Harrison E.M. Validation of the russian version of the 4C Mortality Score. Infektsionnye bolezni: novosti, mneniya, obuchenie [Infectious Diseases: News, Opinions, Training]. 2022; 11 (1): 57-63. DOI: https://doi.org/10.33029/2305-3496-2022-11-1-57-63 (in Russian) Статья поступила в редакцию 24.11.2021. Accepted 10.01.2022.
Распространение новой коронавирусной инфекции (COVID-19), вызываемой вирусом SARS-CoV-2, представляет собой крупнейшую за последние десятилетия пандемию. Она коснулась более 250 млн человек по всему миру и повлекла за собой более 5 млн смертей. Россия по уровню заболеваемости и смертности находится в первой пятерке стран, а количество летальных исходов в Российской Федерации превысило 140 тыс. [1].
Инфекционный процесс COVID-19 характеризуется легким, средней тяжести и тяжелым течением [2]. Несмотря на то что при данном заболевании доля пациентов с тяжелым течением относительно невысока (от 4 до 19% от числа заболевших) [3], COVID-19 включен в перечень заболеваний, представляющих опасность для окружающих [4]. Вариативность клинической картины заболевания - от бессимптомных до крайне тяжелых форм наряду с риском быстрого прогрессирования заболевания затрудняет маршрутизацию пациентов и прогнозирование течения заболевания. В связи с этим целесообразно, помимо оценки результатов лабораторных и инструментальных исследований, требующих временных затрат, использовать наиболее быстрый метод прогнозирования течения болезни - оценку состояния и рисков пациента с помощью клинических шкал.
В начале пандемии степень тяжести состояния пациентов оценивали с помощью общеклинических шкал: NEWS2, APACHE II, SAPS II, SOFA, Шкалы комы Глазго и др. Однако особенности клинического течения COVID-19, которые проанализированы в ходе многочисленных клинико-лабораторных исследований, обосновывают необходимость разработки специализированных шкал для COVID-19 [5]. В течение относительно короткого периода времени было предложено определенное количество таких инструментов: 4C Mortality Score, COVID Home Safely Now (CHOSEN) Risk Score for COVID-19, Veterans Health Administration COVID-19 (VACO) Index for COVID-19 Mortality, Quick COVID-19 Severity Index (qCSI), COVID-GRAM, CRB-65, BCRSS и другие. В нашей стране были разработаны оценочные инструменты - Шкала ШО^-ЮВИД [6] и Шкала оценки тяжести состояния для пациентов с COVID-19 [У].
Среди вышеперечисленных шкала 4C Mortality Score считается одной из наиболее перспективных для оценки тяжести пациентов и прогнозирования исходов заболевания [В].
Шкала была разработана в Великобритании в 2020 г. консорциумом ISARIC (International Severe Acute Respiratory and Emerging Infection Consortium) и апробирована на базе 260 клиник с общей выборкой размером более 5У тыс. больных COVID-19 [9]. Текст шкалы содержит В пунктов, отражающих гендерную принадлежность, возраст, количество сопутствующих заболеваний, частоту дыхательных движений, уровень SpO2, оценку по Шкале комы Глазго, а также рутинные лабораторные показатели (уровни мочевины и С-реактивного белка).
Система начисления баллов была создана разработчиками шкалы с помощью математической модели. В результате этого пункты шкалы имеют разные весовые коэффициенты. Оценки по шкале 4C Mortality Score могут варьироваться от 0 до 21 балла.
Для внесения показателей по шкале доступны как стандартные бумажные бланки [9], так и наиболее удобный
способ - калькулятор (https://www.mdcalc.com/4c-mortali-ty-score-covid-19). Перед проведением данного валидацион-ного исследования в России авторы шкалы 4C Mortality Score дали официальное разрешение на ее использование.
Цель исследования - валидация русскоязычной версии шкалы 4C Mortality Score и оценка ее точности в прогнозировании исходов тяжелой формы COVID-19.
Материал и методы
Проведено проспективное когортное исследование среди пациентов с подтвержденным диагнозом COVID-19, госпитализированных в ГБУЗ «ГКБ № 15 ДЗМ» в июле 2021 г. Для обеспечения репрезентативности результатов определен объем выборки с учетом 80% уровня мощности и уровнем статистической значимости (а=0,05) [10]. Установлено, что группа из 78 человек достаточна для статистического анализа.
На этапе поступлении в стационар тяжесть состояния больного определяли по шкалам NEWS2 [10], COVID-GRAM и 4C Mortality Score. При этом оценка по последней шкале проводилась в 1-й день госпитализации трижды с интервалом 15-30 мин.
Критерии включения в исследование: возраст пациентов более 18 лет, снижение показателей сатурации (SpO2) <90%, нарушение сознания, наличие тахипноэ (частота дыхательных движений >30), нестабильность гемодинамики (систолическое давление <90 мм рт.ст.).
Критерии исключения: возраст пациентов менее 18 лет.
Дизайн формирования выборки представлен на рис. 1.
Валидация шкалы состояла из лингвокультурной адаптации (I этап) и анализа психометрических свойств - надежности и валидности (II этап) [11]. Оценку проводили 2 квалифицированных врача приемного отделения, прошедших обучение методике обследования пациентов по шкале 4C Mortality Score. При интерпретации результатов использовали следующие обозначения: «А1» - исходная оценка первым врачом, «В1» - исходная оценка вторым врачом, «А2» - вторая оценка первым врачом.
Состояние пациентов оценивали в день госпитализации в трех временных точках (А1, А2 и В1), в двух из них (А1 и А2) исследование с интервалом 10-15 мин проводил пер-
I В исследование включены 82 пациента i
Исключены З пациента (диагноз «COVID-19» не подтвержден)
79 пациентов ¡ с подтвержденным диагнозом ¡ i «COVID-19» i
Выбыл 1 пациент
(недостаточно данных)
78 пациентов составили выборку исследования
Рис. 1. Дизайн формирования выборки
Таблица 1. Данные пациентов, прошедших оценку на момент поступления (А1)*
I Показатель 1 Результаты (n=78) 1
Возраст*, годы 62 (53-70)
Соотношение мужчины/женщины, абс. 37/41
ИМТ, кг/м2, абс. (%) <18,5 4 (5,1)
18,5-25 24 (30,8)
>25 50 (64,1)
ЧДД* 22 (15-28)
SpO2*,% 94 (90-96)
САД*, мм рт.ст. 92 (78-109)
Оценка по шкале 4C Mortality Score*, баллы 8 (4-10)
Оценка по шкале NEWS2*, баллы 1 (0-3)
Оценка по шкале COVID-GRAM*, баллы 3 (2-3)
Оценка по шкале ШКГ*, баллы 14 (13-15)
Примечание. * - данные приведены в виде медианы и меж-квартильного интервала. ЧДД - частота дыхательных движений; САД - среднее артериальное давление; NEWS2 - National Early Warning Score 2; ШКГ - Шкала комы Глазго.
вый врач, что позволяло выявить искажение оценок по шкале при повторном осмотре и измерить ретестовую надежность (сравнение оценок А1 и А2). Третья временная точка соответствовала осмотру второго врача (В1). Сравнение оценок первого и второго врача (А1-В1) отражало степень согласия их оценок. Для анализа прогностической точности шкалы для каждого пациента фиксировался исход заболевания -выписка или летальный исход.
I этап работы был проведен в соответствии с общепринятыми требованиями [10]. В рамках I этапа исследования выполнены прямой и обратный переводы (с английского языка на русский, и наоборот) оригинальной версии шкалы. В переводе участвовали 3 специалиста с медицинским образованием - 2 сертифицированных переводчика и носитель английского языка.
Оценка по шкале COVID-GRAM, баллы
Рис. 2. Корреляционная матрица оценок по шкалам 4C Mortality Score и COVID-GRAM у обследованных пациентов
Исследование психометрических свойств и статистический анализ данных
На II этапе работы изучали психометрические свойства шкалы. Распределение данных в выборке значимо отличалось от нормального, поэтому для статистического анализа использованы непараметрические методы.
Внутреннюю согласованность между всеми пунктами шкалы оценивали с помощью коэффициента альфа Крон-баха. Устойчивость к ошибкам, связанным с фактором времени, анализировали с помощью коэффициента корреляции Спирмена между повторными оценками, сделанными с интервалом 30-40 мин (test-retest - оценки врачами А1-А2). Межэкспертная согласованность шкалы была исследована с помощью метода каппа Коэна путем сопоставления оценок, выполненных двумя врачами (оценки врачами А1-В1) с интервалом времени 10-15 мин. Для сопоставления оценок по шкалам, широко применяемым в рутинной работе с COVID-19, NEWS2, COVID-GRAM, проведен корреляционный анализ по Спирмену. Во всех случаях проверки гипотез значимым считался уровень p<0,05. Показатели описательной статистики приведены в виде медианы и межквартильного интервала - Ме (25-75%). Предсказательную точность русскоязычной версии шкалы оценивали с помощью ROC-анализа с вычислением показателя AUC (area under curve), что позволило определить уровень чувствительности и специфичности шкалы. Для оценки качества прогнозирования в качестве зависимой переменной использовали исход болезни (выписка или летальный исход).
Результаты и обсуждение
В исследовании приняли участие 78 пациентов в возрасте от 34 до 88 лет. Медиана возраста обследованных пациентов составила 62 года (от 53 до 70 лет). Медиана и межквартильный размах длительности госпитализации пациентов составили 8 (4-11) дней.
При оценке тяжести состояния больных по шкале NEWS2 при поступлении в стационар медианное значение баллов составило Ме = 1 (0; 3), что позволяло констатировать низкий риск тяжелого течения заболевания для большинства пациентов, но в то же время говорило о его высоком риске у 1/4 больных. Медиана SpO2 составила 94% (90-96%), однако у 20 (25,6%) пациентов SpO2 была <90%. Индекс массы тела (ИМТ) был выше нормы более чем у 60%.
Данные обследованных пациентов с COVID-19 на момент поступления в больницу представлены в табл. 1.
В рамках лингвокультурной адаптации шкалы (I этап) был успешно выполнен прямой перевод ее текста - варианты двух специалистов имели минимальные различия. Вследствие этого обратный перевод шкалы не потребовал значительных корректировок текста. Под председательством переводчика-эксперта, ранее не принимавшего участия в переводе данного инструмента, проведено заседание экспертной комиссии, в результате которого была утверждена консолидированная версия перевода шкалы. Впоследствии она успешно прошла пилотное тестирование на независимой выборке респондентов (n=15), составив основу финальной русскоязычной версии шкалы 4C MortaLity Score.
Таблица 2. Психометрические показатели русскоязычной версии шкалы 4C Mortality Score
Параметр Элементы параметра Метод оценки Пороговое значение 1 Результат |
показателя критерий Р
Ретестовая (А1-А2) Корреляция по Пирсону >0,8 0,91 <0,0001
Надежность Внутренняя согласованность (А1) Альфа Кронбаха >0,7 0,73 0,0002
Межэкспертная согласованность (А1-В1) Каппа Коэна >0,7 0,85 <0,0001
Психометрические показатели
Получен высокий уровень ретестовой (А1-А2) надежности (коэффициент корреляции Спирмена р=0,91; р<0,0001) и внутренней согласованности Шкалы (коэффициент альфы Кронбаха а=0,73; р=0,0002).
При исследовании межэкспертной согласованности (А1-В1) получен коэффициент каппы Коэна к=0,85 (p<0,0001), подтверждающий необходимый уровень близости оценок по шкале обоими врачами.
Данные, отражающие психометрические показатели русскоязычной версии Шкалы 4C Mortality Score, представлены в табл. 2.
Взаимосвязь Шкалы 4C Mortality Score с другими шкалами
Среди шкал наибольшее количество значимых корреляций имеет 4С Mortality Score (R=0,836; р=0,0001). Характеристика взаимосвязей между оцениваемыми показателями у пациентов на момент поступления в больницу представлена на рис. 2 и 3.
В результате корреляционного анализа показано, что оценки по шкале 4C Mortality Score имеют значимую корреляцию с оценками по шкалам COVID-GRAM (r=0,72; р=0,002) и NEWS2 (r=0,54; р=0,004).
Показатели ROC-анализа прогностической точности шкалы 4С Mortality Score представлены на рис. 4.
В результате ROC-анализа установлено, что показатель AUC шкалы 4С Mortality Score составляет AUC=0,838 (доверительный интервал 0,711-0,965; р=0,0001). Показано, что точный прогноз исхода заболевания, сделанный с помощью данной шкалы при поступлении в больницу, отмечается в 71 (87,5%) случае из 78.
Большое значение при оказании медицинской помощи пациентам с COVID-19 или с подозрением на это заболевание имеют своевременная диагностика и оценка рисков. Используют молекулярно-генетические, серологические, радиологические, лабораторные и другие методы исследования. Широкое распространение получили различные клинические шкалы. В силу клинико-диагностических особенностей наибольшее значение из них имеют инструменты, специально разработанные для обсуждаемого заболевания: CHOSEN Risk Score for COVID-19, VACO Index for COVID-19 Mortality, qCSI, COVID-GRAM, CRB-65, BCRSS и 4C Mortality Score. В опубликованных исследованиях показана высокая чувствительность и предсказательная точность шкалы 4C Mortality Score [12, 13]. Данная шкала прошла внутреннюю валидацию в Великобритании [8], а также внешнюю в других странах [9, 14], вследствие чего она получила широкое распространение в разных регионах мира [15, 16].
Несмотря на доступность и лаконичность текста шкалы, его определенные фрагменты (например, интерпретация результатов оценки и характеристика сопутствующих забо-
0,0 2,0 4,0 6,0 8,0 10,0 12,0 14,0 Оценка по шкале NEWS2, баллы
Рис. 3. Корреляционная матрица оценок по шкалам 4C Mortality Score и NEWS2 у обследованных пациентов
0,0 0,4 0,6 0,8 Специфичность шкалы
Рис. 4. Показатели прогностической точности шкалы 4С Mortality Score
леваний) для практического использования шкалы требуют точного перевода на русский язык. В ходе перевода оригинального текста шкалы и отработки ее русскоязычной версии лингвистических и терминологических сложностей не возникло. Высокий уровень психометрических показателей наряду с достаточным размером выборки обосновывают уверенность в том, что русскоязычная версия шкалы не уступает оригинальной версии в чувствительности и прогностической точности.
Заключение
Таким образом, проведено валидационное исследование шкалы 4C Mortality Score. Доказано лингвистическое соответствие разработанной и исходной версий шкалы, подтвержден достаточный уровень психометрических показателей, что указывает на целесообразность ее использования на всех этапах медицинской помощи пациентам с диагнозом новой коронавирусной инфекции.
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ
Вечорко Валерий Иванович (Valery I. Vechorko) - кандидат медицинских наук, доцент, главный врач ГБУЗ «ГКБ № 15 ДЗМ», Москва, Российская Федерация https://orcid.org/0000-0003-3568-5065 E-mail: vvechorko@yandex.ru
Аверков Олег Валерьевич (Oleg V. Averkov) - доктор медицинских наук, профессор, заместитель главного врача по лечебной работе ГБУЗ «ГКБ № 15 ДЗМ» , Москва, Российская Федерация E-mail: oleg.averkov@gmail.com https://orcid.org/0000-0002-3010-755X
Супонева Наталья Александровна (Natalia A. Suponeva) - член-корреспондент РАН, доктор медицинских наук, профессор, главный научный сотрудник отделения нейрореабилитации и физиотерапии ФГБНУ НЦН, Москва, Российская Федерация E-mail: Nasu2709@mail.ru https://orcid.org/0000-0003-3956-6362
Пирадов Михаил Александрович (Mikhail A. Piradov) - доктор медицинских наук, профессор, академик РАН, директор ФГБНУ НЦН, Москва, Российская Федерация E-mail: Dir@neurology.ru https://orcid.org/0000-0002-6338-0392
Зимин Алексей Алексеевич (Alexey A. Zimin)* - кандидат педагогических наук, аналитик ГБУЗ «ГКБ № 15 ДЗМ», научный сотрудник ФГБНУ НЦН, Москва, Российская Федерация E-mail: Zimin.alexej82@gmail.com https://orcid.org/0000-0002-9226-2870
Юсупова Джамиля Гереевна (Jamila G. Yusupova) - кандидат медицинских наук, младший научный сотрудник отделения нейрореабилитации и физиотерапии ФГБНУ НЦН, Москва, Российская Федерация E-mail: dzhamilya-d@mail.ru https://orcid.org/0000-0002-5826-9112
Зайцев Александр Борисович (Alexander B. Zaitsev) - кандидат филологических наук, доцент Института лингвистики и межкультурной коммуникации ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет), Москва, Российская Федерация E-mail: abzaitsev@mail.ru https://orcid.org/0000-0003-3774-3070
Гришин Дмитрий Валерьевич (Dmitry V. Grishin) - врач-невролог ГБУЗ «ГКБ № 15 ДЗМ», Москва, Российская Федерация
E-mail: Tulip270@mail.ru
https://orcid.org/0000-0002-3810-9971
Полехина Наталья Вадимовна (Natalia V. Polekhina) - врач-невролог Межокружного отделения рассеянного склероза при ГБУЗ «ГКБ № 24 ДЗМ», Москва, Российская Федерация E-mail: natalie.polekhina@gmail.com https://orcid.org/0000-0002-4364-5947
Наминов Александр Владимирович (Alexander V. Naminov) - врач-невролог ФГБНУ НЦН, Москва, Российская Федерация E-mail: alexnaminov@mail.ru
Nisha M. Ramchandani - MD, Kenyatta National hospital, Nairobi, Kenya E-mail: missmenisha@yahoo.com
* Автор для корреспонденции.
Malcolm G. Semple - PhD, Professor of Outbreak Medicine and Child Health; Health Protection Unit in Emerging and Zoonotic Infections, Institute of Infection, Veterinary, and Ecological Sciences, Faculty of Health and Life Science, University of Liverpool, United Kingdom
E-mail: m.g.semple@liverpool.ac.uk https://orcid.org/0000-0001-9700-0418
Stephen R. Knight - Centre for Medical Informatics, Usher Institute, Nine Little France Road, Edinburgh, United Kingdom
E-mail: stephenknight@doctors.org.uk
https://orcid.org/0000-0003-0448-3719
Ewen M. Harrison - Professor, Centre for Medical Informatics, The Usher Institute, University of Edinburgh, Department of Clinical Surgery, University of Edinburgh, Edinburgh, United Kingdom E-mail: ewen.harrison@gmail.com
ЛИТЕРАТУРА
1. https://www.worldometers.info/coronavirus
2. Wu Z., McGoogan J.M. Characteristics of and important lessons from the Coro-navirus Disease 2019 (COVID-19) outbreak in China: summary of a report of 72 314 cases from the Chinese Center for Disease Control and Prevention // JAMA. 2020. Vol. 323, N 13. P. 1239-1242. DOI: https://doi.org/10.1001/jama.2020.2648
3. Wilson M.E., Dobler C.C., Morrow A.S. et al. Association of home noninvasive positive pressure ventilation with clinical outcomes in chronic obstructive pulmonary disease: a systematic review and meta-analysis // JAMA. 2020. Vol. 323, N 5. P. 455465. DOI: https://doi.org/10.1001/jama.2019.22343
4. Постановление Правительства РФ от 31.01. 2020 № 66 «О внесении изменения в перечень заболеваний, представляющих опасность для окружающих».
5. Rodriguez-Nava G., Yanez-Bello M.A., Trelles-Garcia D.P., Chung C.W. et al. Performance of the quick COVID-19 severity index and the Brescia-COVID respiratory severity scale in hospitalized patients with COVID-19 in a community hospital setting // Int. J. Infect. Dis. 2021. Vol. 102. P. 571-576. DOI: https://doi.org/10.1016/ j.ijid.2020.11.003
6. Мареев В.Ю., Беграмбекова Ю.Л., Мареев Ю.В. Как оценивать результаты лечения больных с новой коронавирусной инфекцией (COVID-19)? Шкала Оценки Клинического Состояния (ШОКС-КОВИД) // Кардиология. 2020. Т. 60, № 11. С. 35-41. DOI: https://doi.org/10.18087/cardio.2020.11.n1439
7. Шкала оценки тяжести состояния для пациентов с COVID-19. [Электронный ресурс]. URL: https://www.1spbgmu.ru/ru/klinika/shkala-otsenki-tyazhesti-sostoyan iya-dlya-patsientov-s-covid-19
8. Imam Z., Odish F., Gill I. et al. Older age and comorbidity are independent mortality predictors in a large cohort of 1305 COVID-19 patients in Michigan, United States // J. Intern. Med. 2020. Vol. 288, N 4. P. 469-476. DOI: https://doi.org/10. 1111/joim.13119; PMID: 32498135.
9. Knight S.R., Ho A., Pius R., Buchan I. et al. Risk stratification of patients admitted to hospital with covid-19 using the ISARIC WHO clinical characterisation protocol: development and validation of the 4C Mortality Score // BMJ. 2020. Vol. 370. P. m3339. DOI: https://doi.org/10.1136/bmj.m3339
10. Carr E., Bendayan R., Bean D. et al. Evaluation and improvement of the National Early Warning Score (NEWS2) for COVID-19: a multi-hospital study // BMC Med. 2021. Vol. 19, N 1. P. 23. DOI: https://doi.org/10.1186/s12916-020-01893-3
11. Новик А.А., Ионова Т.И. Руководство по исследованию качества жизни в медицине. 2-е изд. / под ред. акад. РАМН Ю.Л. Шевченко. Москва : ЗАО "ОЛМА Медиа Групп", 2007. 320 c.
12. Sakpal T.V. Sample size estimation in clinical trial // Perspect. Clin. Res. 2010. Vol. 1, N 2. P. 67-69. PMID: 21829786
13. Hernández-Garduño E. Obesity is the comorbidity more strongly associated for Covid-19 in Mexico. A case-control study // Obes. Res. Clin. Pract. 2020. Vol. 14, Is. 4. P. 375-379. DOI: https://doi.org/10.1016/j.orcp.2020.06.001
14. Jones A., Pitre T., Junek M. et al. External validation of the 4C mortality score among COVID-19 patients admitted to hospital in Ontario, Canada: a retrospective study // Sci. Rep. 2021. Vol. 11, N 1. P. 18638. DOI: https://doi.org/10.1038/ s41598-021-97332-1; PMID: 34545103.
15. Kuroda S., Matsumoto S., Sano T. et al. External validation of the 4C Mortality Score for patients with COVID-19 and pre-existing cardiovascular diseases/risk factors // BMJ Open. 2021. Vol. 11, N 9. P. e052708. DOI: https://doi.org/10.1136/ bmjopen-2021-052708
16. Ali R., Qayyum F., Ahmed N., Haroon M.Z. et al. Isaric 4c Mortality Score as a predictor of in-hospital mortality in covid-19 patients admitted in ayub teaching hospital during first wave of the pandemic // J. Ayub. Med. Coll. Abbottabad. 2021. Vol. 33, N 1. P. 20-25. PMID: 33774948.
REFERENCES
1. https://www.woridometers.info/coronavirus
2. Wu Z., McGoogan J.M. Characteristics of and important lessons from the Coro-navirus Disease 2019 (COVID-19) outbreak in China: summary of a report of 72 314 cases from the Chinese Center for Disease Control and Prevention. JAMA. 2020; 323 (13): 1239-42. DOI: https://doi.org/10.1001/jama.2020.2648
3. Wilson M.E., Dobier C.C., Morrow A.S., et ai. Association of home noninvasive positive pressure ventilation with ciinicai outcomes in chronic obstructive pulmonary disease: a systematic review and meta-analysis. JAMA. 2020; 323 (5): 455-65. DOI: https://doi.org/10.1001/jama.2019.22343
4. Decree of the Government of the Russian Federation of 31.01.2020 No. 66 "On amendments to the list of diseases that pose a danger to others". (in Russian)
5. Rodriguez-Nava G., Yanez-Bello M.A., Trelles-Garcia D.P., Chung C.W., et ai. Performance of the quick COVID-19 severity index and the Brescia-COVID respiratory severity scale in hospitalized patients with COVID-19 in a community hospital setting. Int J Infect Dis. 2021; 102: 571-6. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.11.003
6. Mareev V.Yu., Begrambekova Yu.L., Mareev Yu.V. How evaluate results of treatment in patients with COVID-19? Symptomatic Hospital and Outpatient Ciinicai Scale for COVID-19 (SHOCS-COVID). Kardioiogiia. 2020; 60 (11): 35-41. DOI: https:// doi.org/10.18087/cardio.2020.11.n1439
7. https://www.1spbgmu.ru/ru/kiinika/shkaia-otsenki-tyazhesti-sostoyaniya-dlya-patsientov-s-covid-19
8. Imam Z., Odish F., Gill I., et ai. Older age and comorbidity are independent mortality predictors in a large cohort of 1305 COVID-19 patients in Michigan, United States. J Intern Med. 2020; 288 (4): 469-76. DOI: https://doi.org/10.1111/joim.13119
9. Knight S.R., Ho A., Pius R., Buchan I., et ai. Risk stratification of patients admitted to hospital with covid-19 using the ISARIC WHO ciinicai characterisation
protocol: development and validation of the 4C Mortality Score. BMJ. 2020; 370: m3339. DOI: https://doi.org/10.1136/bmj.m3339
10. Carr E., Bendayan R., Bean D., et al. Evaluation and improvement of the National Early Warning Score (NEWS2) for COVID-19: a multi-hospital study. BMC Med. 2021; 19 (1): 23. DOI: https://doi.org/10.1186/s12916-020-018 93-3
11. Novik A.A., lonova T.I. Guidelines for the study of quality of life in medicine. 2nd ed. Edited by acad. RAMS Yu.L. Shevchenko. Moscow: OLMA Media Grupp; 2007: 320 p.
12. Sakpal TV. Sample size estimation in clinical trial. Perspect Clin Res. 2010; 1 (2): 67-9. PMID: 21829786.
13. Hernández-Garduño E. Obesity is the comorbidity more strongly associated for Covid-19 in Mexico. A case-control study. Obes Res Clin Pract. 2020; 14 (4): 375-9. DOI: https://doi.org/10.1016Zj.orcp.2020.06.001
14. Jones A., Pitre T., Junek M, et al. External validation of the 4C mortality score among COVID-19 patients admitted to hospital in Ontario, Canada: a retrospective study. Sci Rep 2021; 11 (1): 18638. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-97332-1; PMID: 34545103.
15. Kuroda S., Matsumoto S., Sano T., et al. External validation of the 4C Mortality Score for patients with COVID-19 and pre-existing cardiovascular diseases/ risk factors. BMJ Open. 2021; 11 (9): e052708. DOI: https://doi.org/10.1136/ bmjopen-2021-052708
16. Ali R., Qayyum F., Ahmed N., Haroon M.Z., et al. Isaric 4c Mortality Score as a predictor of in-hospital mortality in Covid-19 patients admitted in ayub teaching hospital during first wave of the Pandemic. J Ayub Med Coll Abbottabad. 2021; 33 (1): 20-5. PMID: 33774948.
