文摘

介绍。危险分层COVID-19管理的一个重要方面,特别是在加护病房的病人,因为它可以提供更有用的医疗资源的消耗,以及优先考虑关键护理服务在绝大多数的情况下患者。材料和方法。死亡率的多变量预测模型开发只使用数据从一个推导群160 COVID-19中度到重度的ARDS患者承认ICU。最终的回归系数的多元模型推导研究风险模型被用来分配点,包括所有重要变量的多变量分析和年龄作为一个已知的危险因素COVID-19病人死亡率。新开发的AIDA分数被分配到了5点血清白蛋白和白介素1点,D二聚体,和年龄。比分是一群304例进一步验证承认ICU COVID-19由于严重的形式。结果。研究人群包括160 COVID-19患者承认ICU的推导和304年验证队列。病人的平均年龄为66.7岁(范围、20 - 93年),有68.1%的男性和31.9%的女性。大多数病人(76.8%)与高血压并发症(67.7%)、糖尿病(31.7)和冠状动脉疾病(19.3)是最常见的。共有316名患者(68.3%)接受机械通气。推导组九十六例(60.0%),221名(72.7%)患者在验证队列有一个致命的结果。人口分为以下风险类别死亡率基于风险模型得分:低风险(得分0 - 1)和风险( )。此外,患者被认为是高危风险 。通过应用风险模型验证队列( ),阳性预测值为78.8% (95% CI 75.5%至81.8%);阴性预测值为46.6% (95% CI 37.3%至56.2%);敏感性为82.4% (95% CI 76.7%到87.1%),特异性为41.0% (95% CI 30.3%到52.3%)。的 统计量为0.863 (95% CI 0.805 - -0.921)和0.665 (95% CI 0.598 - -0.732),推导和验证组,分别指示高歧视提出了分数的价值。结论。在目前的研究中,AIDA分数显示,估计有价值意义的患者死亡风险的严重形式COVID-19疾病进入加护病房。进一步的外部验证需要在更大的组患者提供更多的洞察这个分数的工具在日常实践。

1。介绍

COVID-19代表了一种高度传染性感染传染性疾病有广泛的临床表现和大规模的全球卫生系统的负担1- - - - - -4]。发病症状相对较轻,但和一个重要的组患者不会出现明显症状之前呼吸衰竭的发展,这使得它更加难以识别高危患者(5- - - - - -7]。不同的预测模型是基于不同的人口、射线、和实验室参数但只有少数人关注临床风险,ICU护理和住院死亡率(8- - - - - -10]。患者疾病的严重形式更容易老,与多个相关并发症,严重的肺参与,免疫反应(11,12]。

危险分层的管理很重要的一部分COVID-19主要是由于需要优先考虑关键护理服务在绝大多数的情况下患者。一个适当的风险分层可能提供更有用的医疗资源的消耗,以及调整更多地关注病人最容易患上一种严重的疾病(13- - - - - -15]。在某些研究中,结果表明,预测模型使用实验室参数有歧视性的实力相比临床模型(16]。小心监测实验室和临床参数紧随其后的是一个有目的的风险分层进入ICU的患者可能允许一个正手反应在疾病进展的情况下,减少进一步恶化和总体死亡率。

在这个多中心研究中,我们旨在开发和验证一个多变量预测模型的死亡率COVID-19病人送进加护病房。

2。材料和方法

AIDA分数是根据前面研究的结果和方法Popadic et al。17),结合所有重要变量的多元逻辑回归分析包括血清白蛋白、白细胞介素- 6,肺动脉栓塞,伴随着时代。

2.1。研究人口和危险因素

推导集团由160年COVID-19中度到重度的ARDS患者承认之间的呼吸重症监护室6月23日,2020年10月2日,2020年,在大学临床医院中心Bezanijska科莎公司,贝尔格莱德,塞尔维亚,同时进一步分析和验证进行额外的连续318例承认ICU在10月2日,2020年1月14日,2021年,在大学临床医院中心Bezanijska科莎公司,贝尔格莱德,塞尔维亚(160名患者)和大学临床医院中心Zvezdara,贝尔格莱德,塞尔维亚(158名患者)。两组病人治疗由国家协议塞尔维亚共和国COVID-19感染的治疗,如在材料和方法的开发研究Popadic et al。17]。

大学临床医院的机构审查委员会中心Bezanijska科莎公司和大学临床医院中心Zvezdara批准进行这项研究。

2.2。预测模型的发展

预测模型是使用数据开发完全从开发的群,由160名患者。病人特点首先通过单变量逻辑回归分析,评估后与最终模型被开发利用逐步多元逻辑回归分析。逐步回归建模的特征池定义基于特征与死亡风险增加相关或相关性( 在单变量分析值< 0.10)。方差膨胀因子(VIF)是同线性协变量用于检查。风险预测评分开发使用最终回归多元模型系数的年龄从单变量分析。缺失的数据是罕见的(< 5%)之间的特点考虑最终的模型开发,并没有执行的罪名。患者数据缺失的结果(病人总共14日)被排除在分析之外。威尔逊过程,包括连续性校正,被用来评估差异特征频率在开发和验证组,显示95%可信区间(CI)。患者分为2组风险根据风险评分一旦最终模型被定义。

2.3。模型验证

验证组(304例)被用来评估最终的模型。定义、测量和结果用于验证研究中使用的相同的开发研究。模型歧视性能测试的敏感性,特异性,阳性,阴性预测值。 统计,代表接受者操作特征曲线下的面积,是用于预测模型的整体评估。更大的值 统计数据表明改进的歧视。统计分析,25统计软件SPSS版本(美国芝加哥)使用。

3所示。结果

3.1。病人的特点

研究人群包括160 COVID-19患者承认ICU的推导和304年验证队列。两组关于最均衡的评估病人特点(表1)。病人的平均年龄为66.7岁(范围、20 - 93年),有68.1%的男性和31.9%的女性。大多数病人(76.8%)与高血压并发症(67.7%)、糖尿病(31.7)和冠状动脉疾病(19.3)是最常见的。肥胖出现在16.5%的病人和更普遍的验证队列。共有316名患者(68.3%)接受机械通气的治疗,和89年(19.2%)接受了叫。推导组九十六例(60.0%),221名(72.7%)患者在验证队列有一个致命的结果。

表1
开发和验证组患者的特征。
3.2。风险评估模型

推导队列,以下变量与死亡率相关承认ICU的患者由于COVID-19-related肺炎单变量逻辑回归分析:年龄( ,95%可信区间1.801 - -6.779)、白蛋白( ,95%可信区间9.319 - -53.294),肺动脉栓塞( ,95%可信区间1.091 - -4.085),il - 6在进入ICU ( ,CT评分(95% CI 2.857 - -13.023), ,95%可信区间1.120 - -4.980)。在多变量分析中,血清白蛋白( ,95%可信区间7.491 - -88.443)、il - 6 ( ,95%可信区间1.937 - -20.129),在进入ICU肺动脉栓塞( ,95%可信区间1.375 - -15.212)分别与死亡率相关17]。随后,从最后一个多元回归系数模型被用来分配点的风险模型。新开发的AIDA分数包括所有重要病人特点的多变量分析和年龄作为一个已知的危险因素COVID-19病人死亡率。AIDA分数被分配到了5点血清白蛋白和白介素1点,D二聚体,和年龄(表2)。最后,基于风险预测分数,人口死亡率由下列部门的风险类别:低风险(得分0 - 1)和风险( )。此外,患者被认为是高危风险 。

表2
死亡率的预测模型由于COVID-19-related肺炎病人承认ICU。
3.3。AIDA风险模型的准确性和验证

在开发队列,对病人分为风险( ),AIDA模型风险产生的阳性预测值(致命的结果的概率在病人指定风险)73.8% (95% CI 68.9%到78.2%)和消极的预测价值(在指定低风险病人恢复的概率)91.2% (95% CI 76.7%到97.0%)。的灵敏度(概率被列为风险患者的致命结果)为96.9% (95% CI 91.1%到99.4%),和特异性(概率被分类为低风险的病人恢复)为48.4% (95% CI 35.8%到61.3%)。一个高风险AIDA 阳性预测值(致命的结果的概率在高危病人指定)81.2% (95% CI 74.6%到86.4%)和负面预测值(恢复的概率在高危病人指定为不)76.3% (95% CI 65.9%到84.3%)。灵敏度(概率被列为高危患者的致命结果)为85.4% (95% CI 76.7%到91.8%),和特异性(概率被列为不是高危患者恢复)为70.3% (95% CI 57.6%到81.1%)。

AIDA风险模型然后测试准确性的验证组( ),的阳性预测值为78.8% (95% CI 75.5%至81.8%);阴性预测值为46.6% (95% CI 37.3%至56.2%);敏感性为82.4% (95% CI 76.7%到87.1%),特异性为41.0% (95% CI 30.3%到52.3%)。的 统计量为0.863 (95% CI 0.805 - -0.921)和0.665 (95% CI 0.598 - -0.732)(图发展1(图)和验证成册2),分别。根据AIDA军团都是类似的分数的准确性,以及患者分为每个风险类别的频率。


图1
ROC曲线开发群体。

图2
ROC曲线验证队列。

4所示。讨论

COVID-19感染的临床可以多样化,影响多个器官和引发各种症状和体征,使它更加难以使一个适当的这些患者的危险分层18]。同时,疾病的临床过程在不同的病理生理机制和并发症,包括急性呼吸窘迫综合征、重复感染、休克、急性心、肝、肾损伤,是不可预测的,留下了一个有限的时间间隔将正确的治疗决策在实际临床场景(19,20.]。

在目前的研究中,我们报告一个开发和验证的过程多变量预测模型COVID-19患者死亡率的要求高氧流进入加护病房。

为了开发一个简单但高度可预测的风险评分,我们已经开始通过识别可靠的预测死亡率在一群最糟糕的患者临床状况,考虑呼吸作为最重要的方面。这就是为什么只推导集团由中度到重度患者ARDS和侵入性,无创机械通气和高流量氧气治疗。下面分析的主要目的是提取只有那些临床和实验室参数是最有可能与临床疗效不佳。在最后的多元分析、血清白蛋白、白细胞介素- 6,肺动脉栓塞,伴随着年龄和CT严重程度评分作为单变量分析的部分,被标记为死亡率的独立预测因子。重要的是要强调,这些预测是反映出三个最可能的病理生理机制的一个致命的结果,感染败血症休克,procoagulable状态引发微macrothrombosis,细胞因子风暴作为一个潜在的触发multiorgan失败的21]。人们提出了不同的风险分数分层COVID-19住院病人,很少是适用于病人送进加护病房。AIDA分数主要依赖于高灵敏度(82.4% (95% CI 76.7%到87.1%),验证组)和阳性预测值(78.8% (95% CI) 75.5%到81.8%),作为最重要的部分COVID-19患者的危险分层识别病人的风险,而不是消除低风险患者的子群,这是一把双刃剑,考虑疾病的不可预测性和迅速发展的某些临床形式。这一点最重要的优势之一是一个很受人尊敬的样本量推导和验证组,包括超过460名患者承认ICU严重形式的疾病。验证组的病人从两个不同的医院中心但治疗根据相同的治疗协议,而推导和验证组患者基线特征没有显著差异(表1)。比分是易于使用,它包括通常的实验室参数为每个COVID-19病人。同时,CT严重程度评分的意义已经标记为危险分层的一个重要组成部分,虽然它不是统计分析在我们的研究中,由于缺乏外部验证组的数据。然而,它可以作为一个额外的有用的因素考虑的结果单变量逻辑回归模型的CT值严重程度得分超过20人高度可预测的临床疗效不佳在加护病房的病人中。

白细胞介素- 6的值高于72 pg / mL显著预测临床结果不佳,这可能是有用的在决策过程中,免疫调节疗法应该早些时候管理的临床过程。结果显示,患者的白细胞介素- 6受体拮抗剂可能有效提升白细胞介素- 6的值(但低于72 pg / mL),和之前的临床恶化的呼吸衰竭和需要机械通气,死亡率低的积极成果这个子集的病人仍被证明(22]。在我们的推导过程研究,死亡率之间没有差别组收到并没有收到叫在加护病房,虽然基线特征没有显著不同。

是非常重要的,血清白蛋白的低价值,低于33 g / L,已经是非常重要的预测死亡率和是一个足够的参数分层患者高危人群。病人的病情恶化后,白细胞介素- 6的值和肺动脉栓塞通常都已经高于其重要值升高,血清白蛋白的价值在保存一定的时间进一步的临床恶化。COVID-19的患者的严重形式,低白蛋白血症应考虑相关的标记的最先进的临床状况,通常是紧随其后的是促炎的参数和肺动脉栓塞的进一步上升,表明耦合发展的冲击和增加procoagulable状态(23]。这是有意义的,因为它可以指出各种重要的监管机制已经耗尽,开始不可逆条件下耐火材料广泛的不同的治疗模式(24]。潜在的治疗中获益的患者的白蛋白COVID-19尚未建立(25]。

这项研究的主要局限是缺乏一个更全面的外部验证正在使用不同的治疗协议的一个条件。目前还不清楚如果不同治疗模式在疾病的早期阶段可以显著影响成绩的可信度,虽然这一点主要是针对患者的危险分层承认ICU。分数可以开发进一步通过实施不同的ICU评分系统包含更广泛的病人的当前状态的形象。

5。结论

患者的危险分层COVID-19日常实践的一个重要方面,在临床过程的不可预知性和疾病并发症的可能。AIDA分数可能是一个可靠的工具能够识别高风险的患者不良临床结果在进入ICU,提供更多的空间提供一个适当的治疗。进一步验证在更大的组患者将提供更多的洞察这个分数的效用和明确的临床意义。

缩写

COVID-19: 冠状病毒疾病19
加护病房: 重症监护室
ARDS: 急性呼吸窘迫综合征
CT: 电脑断层摄影术
il - 6: 白细胞介素- 6。

数据可用性

的数据支持本研究的发现可以从相应的作者(MZ)在合理的请求。

信息披露

作者认为不存在与行业之间的关系。投资者没有参与准备手稿或发布的决定。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

作者的贡献

合作者细节如下:尼娜Rajovic3医学博士;Jasna GACIC1、2医学博士;Ljiljana Denic·马尔科维奇1、2医学博士;Aleksandra罗维奇1医学博士;娜塔莎Stanisavljevic1医学博士;Igor Nadj1医学博士;乌鲁斯人Marjanovic1医学博士;Aleksandra Dumic1医学博士;西蒙娜Petricevic1医学博士;穿着俗艳的美女瑞尔1医学博士;菲利普Lukic1医学博士;Zdravko Kalaba1医学博士;亚历山大Davidovic8、10医学博士;娜塔莎·马尔科维奇尼克里奇2、8医学博士;Gordana米2、8医学博士;Miljanka Vuksanovic2、8医学博士;Milica Marjanovic佩特科维奇2、8医学博士;娜塔莎罗维奇Stanojevic8、10医学博士。1大学临床医院中心Bezanijska科莎公司,贝尔格莱德,塞尔维亚。2大学医学院贝尔格莱德,塞尔维亚贝尔格莱德。3医学统计与信息研究所,贝尔格莱德,塞尔维亚的贝尔格莱德大学医学院。4临床中心塞尔维亚贝尔格莱德,塞尔维亚。5心血管疾病研究所的“Dedinje”,贝尔格莱德,塞尔维亚。6医学科学部门,塞尔维亚的科学和艺术。7临床血液学、临床中心塞尔维亚贝尔格莱德,塞尔维亚。8大学临床中心Zvezdara,贝尔格莱德,塞尔维亚。10口腔学教员,贝尔格莱德,塞尔维亚的贝尔格莱德大学。

确认

作者要感谢所有卫生保健专业人士在第一行COVID-19疾病在塞尔维亚共和国及世界各地。