CLINICAL AND LABORATORY PREDICTORS OF EARLY IN-HOSPITAL SURVIVAL IN SEVERE COVID-19


Cite item

Abstract

The aim of the study was to evaluate the dynamics of clinical and laboratory parameters in patients with severe or critical COVID-19 during hospitalization and to develop a predictive model for in-hospital survival duration in this patient group.

Materials and methods. The study included 60 patients (53.3% male, 46.7% female; median age 70.0 [62.0; 72.0] years) hospitalized with severe or critical COVID-19 who died following the development of acute respiratory distress syndrome (ARDS). Clinical and laboratory data were recorded, including complete blood count, biochemical blood analysis, acid-base status and blood gas analysis, as well as C-reactive protein and procalcitonin. These parameters were documented twice: on the day of admission and prior to death. Troponin I was measured once.

Results and conclusion. During hospitalization, significant negative trends were observed in objective parameters (respiratory rate, systolic blood pressure, oxygen saturation) and laboratory markers (hemoglobin, erythrocytes, erythrocyte sedimentation rate, lymphocytes), alongside increasing signs of inflammation, tissue destruction, and impaired renal function (leukocytosis, band neutrophil shift, elevated creatinine, urea, lactate dehydrogenase). The survival prediction model including oxygen saturation, lactate level and obesity grade demonstrated high statistical significance (R²=74.3%; p=0.0001). Thus, these parameters may be used for early risk stratification and individual prognosis upon patient admission.

Full Text

Актуальность. Клиническое течение новой коронавирусной инфекции (НКИ COVID-19) может сопровождаться различной степенью выраженности патологических проявлений: от бессимптомного течения до значительного поражения дыхательной системы, развития острого респираторного дистресс-синдрома (ОРДС) и полиорганной недостаточности. По данным мета-анализа тяжелое течение НКИ регистрируется в 21,33% случаев, вызывая особый клинический и научный интерес, так как сопровождается высокими экономическими затратами на лечение и неблагоприятным прогнозом [1].

Госпитальная смертность в группе пациентов с тяжелым течением НКИ, находящихся на искусственной вентиляции легких, может достигать 72,5% и 80% среди лиц, для которых была использована экстракорпоральная мембранная оксигенация [2].

Изучение клинических и лабораторных признаков тяжелого течения заболевания необходимо для формирования алгоритмов раннего выявления факторов неблагоприятного прогноза, стратификации рисков и динамической оценки состояния пациентов. К настоящему времени имеются ряд публикаций, описывающих особенности тяжелого течения НКИ COVID-19, а также предикторы неблагоприятного исхода. Так наиболее распространенными критериями, сопровождающими тяжелое течение НКИ являются: пожилой возраст, лимфопения, лейкоцитоз, повышение С-реактивного белка, ферритина, D-димера и снижение сатурации [3, 4]. Определение большинства факторов риска тяжелого течения позволяет прогнозировать неблагоприятный исход до развития необратимых осложнений.

При этом литературные данные не являются единогласными относительно значимости отдельных предикторов неблагоприятного исхода. На фоне противоречивости сведений сохраняется актуальность выявления надежных и доступных клинико-лабораторных маркеров, позволяющих осуществлять индивидуализированную оценку прогноза течения НКИ COVID-19.

Цель исследования: оценить динамику клинико-лабораторных показателей у пациентов с тяжелым и крайне тяжёлым течением COVID-19 за период стационарного лечения и построить прогностическую модель длительности госпитальной выживаемости в данной группе пациентов.

Материал и методы исследования. Исследуемая выборка включала 60 пациентов, госпитализированных с тяжелым или крайне тяжелым течением COVID-19, погибших в результате развития ОРДС. Характеристика обследованного контингента приведена в таблице 1.

Критериями включения в исследование являлись подтвержденный диагноз НКИ COVID-19, тяжелое или крайне тяжелое течение заболевания. Критерии невключения были представлены тяжелой соматической патологией: хронические заболевания легких, тромбоэмболия легочной артерии, хронические заболевания печени (гепатиты и цирроз), хроническая болезнь почек стадии С3 и тяжелее, хроническая сердечная недостаточность с застойными явлениями по обоим кругам кровообращения, онкологические заболевания.

За период госпитального лечения сбору подлежали клинические данные, показатели общего и биохимического анализов крови, кислотно-основного состояния и газов крови, а также маркеры системного воспалительного процесса (С-реактивный белок, прокальцитонин). Регистрация перечисленных показателей производилась двукратно: в первые сутки стационарного лечения и накануне летального исхода. Значения тропонина I в сыворотке крови определялись однократно.

Количественные числовые показатели представлены в виде среднего и стандартного отклонения при нормальном распределении данных, при распределении данных отличном от нормального – в виде медианы и межквартильного размаха. Качественные показатели описаны в виде абсолютных значений и доли. Сравнение показателей в динамике осуществлялось с помощью t-критерия Стьюдента (для данных с нормальным распределением) и критерия Уилкоксона (для данных с ненормальным распределением). Для построения прогностической модели был использован регрессионный анализ. Статистически значимым считали различия при p<0,05.

Таблица 1 –  Характеристика обследованной выборки пациентов с COVID-19

Показатель

Значение

Пол, м/ж, n (%)

32 (53,3%) / 28 (46,7%)

Возраст, лет

70,0 [62, 0; 72, 0]

Продолжительность госпитального лечения до наступления летального исхода, дни

11,0 [5, 0; 16, 0]

ИБС. Стабильная стенокардия напряжения, n (%)

1 (1,7)

ИБС. Постинфарктный кардиосклероз, n (%)

1 (1,7)

Артериальная гипертензия, n (%)

46 (76,7)

Хроническая сердечная недостаточность, n (%)

I стадии

IIА стадии

12 (20)

6 (10)

6 (10)

Острое нарушение мозгового кровообращения в анамнезе, n (%)

5 (8,33)

Ожирение, n (%)

I степени

II степени

III степени

9 (15)

4 (6,67)

2 (3,33)

3 (5,0)

Хронический пиелонефрит, n (%)

3 (5,0)

Хроническая болезнь почек, n (%)

С1

С2

4 (6,67)

2 (3,33)

2 (3,33)

 

Полученные результаты и их обсуждение. Среди объективных показателей достоверная динамика за период стационарного лечения до наступления летального исхода была получена для частоты дыхательных движений (ЧДД), температуры тела, систолического артериального давления (САД) и насыщения периферической крови кислородом (SpO2) (таблица 2). В отношении всех перечисленных показателей определялась тенденция к снижению средних значений.

Таблица 2 – Объективные показатели пациентов с тяжелым и крайне тяжелым течением COVID-19

Показатель

В день госпитализации

Последние прижизненные данные

p

ЧСС, уд/мин

87,17 ± 12,23

88,4 ± 18,66

0,67

ЧДД, в мин

24,0 [21, 5; 24, 0]

19,5 [18, 0; 21, 0]

0,0000

Температура тела, °C

37,35 ± 0,73

36,71 ± 0,26

0,0000

САД, мм рт. ст.

130,27 ± 23,68

122,48 ± 23,44

0,0431

ДАД, мм рт. ст.

79,93 ± 13,15

75,92 ± 12,08

0,06

SpO2 до начала кислородотерапии, %

87,95 ± 8,53

-

-

SpO2 после начала кислородотерапии, %

94,0 [92, 0; 97, 0]

93,0 [91, 0; 95, 0]

0,0171

Примечание: ДАД – диастолическое артериальное давление, САД – систолическое артериальное давление, ЧДД – частота дыхательных движений, ЧСС – частота сердечных сокращений, SpO2 – насыщение периферической крови кислородом.

 

По результатам общего анализа крови наблюдалась тенденция к снижению концентрации гемоглобина, эритроцитов, скорости оседания эритроцитов и лимфоцитов, а также увеличение лейкоцитов и палочкоядерных нейтрофилов. Среди показателей биохимического анализа крови достоверная динамика была установлена в отношении аспартатаминотрансферазы, креатинина, мочевины, глюкозы, общего белка и лактатдегидрогеназы. Статистически значимых различий показателей системного воспаления за период стационарного лечения получено не было.

Оценка динамики тропонина I была невозможна из-за однократного определения данного показателя. Повышение указанного маркера некроза миокарда было зарегистрировано у 11,7% пациентов (n=7) (таблица 3).

Таблица 3 – Лабораторные показатели пациентов с тяжелым и крайне тяжелым течением COVID-19

Показатель

В день госпитализации

Последние прижизненные данные

р

Общий анализ крови

Гемоглобин, г/л

127,22 ± 26,11

122,29 ± 27,42

0,0079#

Эритроциты, *1012

4,32 ± 0,84

4,04 ± 0,89

0,0000#

Тромбоциты, *109

176,5 [131, 0; 195, 0]

174,0 [121, 0; 238, 0]

0,23

СОЭ, мм/час

30,5 [20, 0; 52, 0]

22,0 [6, 0; 37, 5]

0,0047#

Лейкоциты, *109

8,84 ± 5,01

14,34 ± 9,03

0,0002#

Палочкоядерные нейтрофилы, %

5,07 ± 2,53

8,11 ± 4,48

0,0074#

Сегментоядерные нейтрофилы, %

74,07 ± 10,08

77,85 ± 9,36

0,11

Базофилы, %

0,0 [0, 0; 0, 0]

0,0 [0, 0; 0, 0]

0,90

Эозинофилы, %

1,0 [0, 0; 1, 0]

1,0 [0, 0; 1, 0]

0,67

Лимфоциты, %

9,75 [5, 0; 21, 0]

5,0 [3, 0; 10, 0]

0,0003#

Моноциты, %

5,0 [4, 0; 8, 0]

4,0 [3, 0; 6, 0]

0,28

Биохимический анализ крови

Общий билирубин, ммоль/л

9,0 [6, 0; 14, 0]

9,5 [8, 0; 13, 0]

0,57

АСАТ, МЕ/л

42,0 [32, 5; 53, 0]

36,5 [21, 5; 49, 0]

0,0423#

АЛАТ, МЕ/л

30,5 [20, 5; 52, 0]

29,0 [21, 5; 53, 0]

0,88

Креатинин, мкмоль/л

114,0 [94, 0; 141, 5]

127,0 [107, 8; 186, 0]

0,0032#

Мочевина, ммоль/л

7,4 [5, 7; 11, 8]

15,0 [8, 2; 22, 0]

0,0000#

Глюкоза, ммоль/л

6,1 [5, 8; 7, 9]

6,7 [5, 8; 8, 8]

0,0333#

Общий белок, г/л

63,0 [56, 3; 68, 8]

56,0 [52, 3; 65, 0]

0,0005#

ЛДГ, МЕ/л

841,0 [603, 0; 1519, 3]

918,0 [704, 0; 1367, 0]

0,0082#

Маркеры системного воспаления и некроза миокарда

СРБ, мг/л

82,0 [36, 3; 147, 8]

113,0 [8, 0; 192, 0]

0,21

Прокальцитонин, нг/мл

0,5 [0, 0; 5, 0]

2,0 [0, 5; 10, 0]

0,0001#

Тропонин I, нг/мл

0,1 [0, 0; 0, 2]

-

Кислотно-основное состояние и газовый состав крови

pH

7,315 [7, 3; 7, 38]

7,2 [7, 0; 7, 3]

0,0312

pCO2, мм рт. ст.

42,0 [37, 9; 50, 0]

75,05 [51, 0; 80, 0]

0,0020#

pO2, мм рт. ст.

34,75 [19, 5; 44, 0]

44,0 [38, 0; 55, 0]

0,06

HCO3, ммоль/л

23,0 [21, 0; 24, 0]

21,0 [18, 95; 23, 0]

0,06

Лактат, ммоль/л

2,4 [1, 8; 3, 05]

2,4 [1, 4; 3, 4]

0,99

Примечание: АЛАТ – аланинаминотрансфераза, АСАТ – аспартатаминотрансфераза, ЛДГ – лактатдегидрогеназа, СОЭ – скорость оседания эритроцитов, СРБ – С-реактивный белок, HCO3 – бикарбонат, pCO2 – парциальное давление углекислого газа в крови, pH – водородный показатель, pO2 – парциальное давление кислорода в крови.

Знаком # отмечены статистически значимы отличия при уровне вероятности более 95%.

 

На следующем этапе исследования для построения прогностической модели госпитальной выживаемости у пациентов с тяжелым и крайне тяжелым течением COVID-19 были отобраны показатели, которые сформировали корреляционные связи с продолжительностью стационарного лечения до наступления летального исхода. Отбор осуществлялся среди параметров, полученных при поступлении пациентов в стационар для обеспечения возможности использования прогностической модели на момент госпитализации. Из их числа в уравнение множественной регрессии были включены переменные, которые позволяли достичь максимальной прогностической силы модели.

Полученная прогностическая модель имеет вид:

Длительность госпитальной выживаемости = -57,2546 + 3,82669*Ожирение + 2,47308*Лактат + 0,731414*SpO2

Для расчёта прогнозируемой длительности госпитальной выживаемости, измеряемой в сутках необходимо использовать значения степени тяжести ожирения, концентрации лактата крови, выраженной в ммоль/л, а также сатурации крови, выраженной в процентах. Скорректированный коэффициент детерминации модели составляет 74,3%, p = 0,0001.

Большинство установленных в исследовании достоверных изменений клинико-лабораторных параметров при НКИ тяжелого и крайне тяжелого течения за период стационарного лечения согласуются с общепринятыми данными. Так зарегистрированное гиперпноэ в день госпитализации является одним из проявлений поражения нижних дыхательных путей [5]. Снижение ЧДД и насыщения периферической крови кислородом у пациентов накануне летального исхода могут быть отражением угнетения дыхательного центра в условиях ацидоза и полиорганной недостаточности, метаболических нарушений, слабости дыхательных мышц, а также применения протективной ИВЛ для профилактики вентилятор-ассоциированного повреждения легких. [6, 7].

Снижение САД также может быть отражением ряда процессов. Контроль артериального давления в стационарных условиях позволяет более качественно осуществлять антигипертензивную терапию. Кроме того, следует проанализировать рассматриваемый результат в комбинации с повышенными значениями тропонина I у 11,7% пациентов. Повышение концентрации маркера некроза миокарда и тенденция к гипотонии могут свидетельствовать о развитии острого повреждения миокарда – одного из значимых осложнений тяжелого течения COVID-19 [8].

Зафиксированное развитие лейкоцитоза, лимфопении, а также снижение концентрации гемоглобина и эритроцитов соответствует общепринятым представлениям о характере изменений общего анализа крови при тяжёлом течении НКИ COVID-19 [9]. Вместе с этим по результатам проведенного исследования, было установлено достоверное снижение СОЭ в исследованной выборке. Более распространенной находкой у пациентов описываемого контингента является значимое повышение СОЭ [10]. Однако, в комбинации с отсутствием значимой динамики показателей системного воспаления, данные результаты могут быть ожидаемы на фоне проводимой терапии, включающей глюкокортикостероиды.

Медианы ЛДГ были повышены как при поступлении пациентов в стационар, так и по данным последних прижизненных измерений. Кроме того, наблюдался достоверный рост значений показателя за период наблюдения. Как один из маркеров тканевой деструкции, ЛДГ способен отражать активность повреждения тканей и разрушения клеточных структур [11]. Повышение ЛДГ признано одним из лабораторных предикторов тяжелого течения НКИ, потребности в кислородной поддержке, сердечно-сосудистых осложнений и смерти [12]. Также среди показателей биохимического анализа крови в проведенном исследовании определялись признаки нарушения функции почек в соответствии с нарастающими показателями мочевины и креатинина. Повреждение почек является одним из возможных осложнений НКИ и сопряжено с тяжелым течением заболевания [13]. Нарушение углеводного обмена наблюдается при НКИ COVID-19 вследствие применения в лечении патологии глюкокортикостероидов, а также возможным повреждением поджелудочной железы непосредственно вирусом или опосредованно через системный воспалительный процесс [14].

Оценка показателей кислотно-основного состояния и газов крови показала развитие респираторного ацидоза у исследованных пациентов: регистрировалось уменьшение pH и нарастание pCO2. По некоторым данным развитие как респираторно, так и метаболического ацидоза у пациентов с COVID-19 сопряжено с повышением риска летального исхода [15].

Разработка прогностической модели показала, что в сформированной выборке пациентов наиболее значимыми факторами, определяющими продолжительность госпитальной выживаемости, являются сатурация, концентрация лактата крови и степень тяжести ожирения. О сатурации, как о значимом предикторе тяжести течения и летальности уже было сказано ранее. Также имеются данные определяющие повышение лактата в сыворотке крови в качестве фактора риска неблагоприятного прогноза при НКИ. [16]. Степень тяжести ожирения в числе переменных, прямо связанных с продолжительность выживания, первоначально не воспринимается как ожидаемых результат. Это обусловлено с тем, что, при НКИ COVID-19 ожирение служит фактором риска более тяжелого течения [17]. Однако среди пациентов с тяжелым течением заболевания и развитием ОРДС ожирение сопряжено с более высокой вероятностью выживания. Это может быть связано с более ранней интенсификацией лечения и большим метаболическим резервом в этой группе пациентов [18].

Выводы. Проведенное исследование позволило установить клинико-лабораторные предикторы, ассоциированные с продолжительностью госпитальной выживаемости у пациентов с тяжелым и крайне тяжелым течением COVID-19, завершившимся летальным исходом. Достоверные изменения клинических и лабораторных параметров за период наблюдения указывают на закономерное прогрессирование дыхательной, метаболической и полиорганной недостаточности.

Особое внимание заслуживает построенная модель прогноза, основанная на данных, доступных уже в день госпитализации: показатель насыщения периферической крови кислородом, концентрация лактата плазмы и степень тяжести ожирения. Эти три показателя позволили с высокой достоверностью оценивать вероятную продолжительность госпитального пребывания до наступления летального исхода. Учитывая, что модель использует общедоступные и оперативно определяемые параметры, она может быть эффективно внедрена в клиническую практику стационаров для ранней стратификации риска и принятия решений о тактике лечения.

Полученные результаты подчеркивают значимость интеграции ранних клинико-лабораторных параметров в прогнозирование течения COVID-19 и необходимость индивидуализированного подхода к ведению пациентов с высоким риском летального исхода.

×

About the authors

Andrey Valerievich Budnevsky

N.N. Burdenko Voronezh State Medical University of the Russian Ministry of Health

Author for correspondence.
Email: avbudnevski@vrngmu.ru

MD, Professor, Head of the Department of Faculty Therapy

Russian Federation, 394036, Russia, Voronezh, Studencheskaya Street, 10

Ekaterina Dmitrievna Arkhipova

N.N. Burdenko Voronezh State Medical University of the Russian Ministry of Health

Email: e.pavlyukevich@bk.ru

graduate student at the Department of Faculty Therapy

Russian Federation, 394036, Russia, Voronezh, Studencheskaya Street, 10

Victoria Victorovna Shishkina

N.N. Burdenko Voronezh State Medical University of the Russian Ministry of Health

Email: v.v.4128069@yandex.ru

PhD, Associate Professor, Head of the Department of Histology

Russian Federation, 394036, Russia, Voronezh, Studencheskaya Street, 10

Tatyana Alexandrovna Chernik

N.N. Burdenko Voronezh State Medical University of the Russian Ministry of Health

Email: ch01@mail.ru

PhD, Assistant Professor of Faculty Therapy Department

Russian Federation, 394036, Russia, Voronezh, Studencheskaya Street, 10

Inna Mikhailovna Perveyeva

N.N. Burdenko Voronezh State Medical University of the Russian Ministry of Health

Email: ch01@mail.ru

PhD, Senior Researcher at the EBM Research Institute

Russian Federation, 394036, Russia, Voronezh, Studencheskaya Street, 10

References

  1. Del Sole F., Farcomeni A., Loffredo L., et al. Features of severe COVID-19: A systematic review and meta-analysis. European Journal of Clinical Investigation. 2020;50(10):e13378. doi: 10.1111/eci.13378.
  2. Aweimer A., Petschulat L., Jettkant B., et al. Mortality rates of severe COVID-19-related respiratory failure with and without extracorporeal membrane oxygenation in the Middle Ruhr Region of Germany Scientific Reports. 2023;13: 5143. doi: 10.1038/s41598-023-31944-7.
  3. Bastug A., Bodur H., Erdogan S., et al. Clinical and laboratory features of COVID-19: Predictors of severe prognosis. International Immunopharmacology. 2020;88:106950. doi: 10.1016/j.intimp.2020.106950.
  4. Мищенко Т.А., Ермакова П.А., Ермакова А.А., и др. Предикторы тяжелого течения новой коронавирусной инфекции (COVID-19): дизайн исследования. Терапевтический архив. 2022;94(11):1246-1251. doi: 10.26442/00403660.2022.11.201402.
  5. Miller D.J., Capodilupo J.V., Lastella M., et al. Analyzing changes in respiratory rate to predict the risk of COVID-19 infection. PLoS One. 2020;15(12):e0243693. doi: 10.1371/journal.pone.0243693.
  6. Кузьков В.В., Лапин К.С., Фот Е.В., Киров М.Ю. Вентилятор-ассоциированное повреждение легких в отделении интенсивной терапии и операционной – что нового? Вестник анестезиологии и реаниматологии. 2020;17(5):47-61. doi: 10.21292/2078-5658-2020-17-5-47-61.
  7. Damiani L.F., Oviedo V., Alegria L., et al. Reduction of Respiratory Rate in COVID-19-Associated ARDS. Respiratory Care. 2022;67(9):1173-1176. doi: 10.4187/respcare.09938. Epub 2022 May 31. PMID: 35641001.
  8. Shao H.H., Yin R.X. Pathogenic mechanisms of cardiovascular damage in COVID-19. Molecular Medicine. 2024;30(1):92. doi: 10.1186/s10020-024-00855-2.
  9. Ou M., Zhu J., Ji P., et al. Risk factors of severe cases with COVID-19: a meta-analysis. Epidemiology and Infection. 2020;148:e175. doi: 10.1017/S095026882000179X.
  10. Lapić I., Rogić D., Plebani M., et al. Erythrocyte sedimentation rate is associated with severe coronavirus disease 2019 (COVID-19): a pooled analysis. Clinical Chemistry and Laboratory Medicine. 2020;58(7): 1146-1148. doi: 10.1515/cclm-2020-0620.
  11. Сизякина Л.П., Закурская В.Я., Скрипкина Н.А., и др. Клинико-иммунологическая характеристика среднетяжёлых форм COVID-19 при различных уровнях маркера тканевой деструкции (лактатдегидрогеназы). Медицинский вестник Юга России. 2021;12(4):108-115. doi: 10.21886/2219-8075-2021-12-4-108-115.
  12. Jelassi W., Abid N., Loukil M., et al. Lactate dehydrogenase level: A predictive marker for severe COVID-19 infection. European Respiratory Journal. 2022; 60: Suppl. 66, 3866. doi: 10.1183/13993003.congress-2022.3866
  13. Кравченко А.Я., Концевая А.В., Будневский А.В., Черник Т.А. Новая коронавирусная инфекция (COVID-19) и патология почек. Профилактическая медицина. 2022;25(3):92‑97. doi: 10.17116/profmed20222503192.
  14. Deng, W., Bao, L., Song, Z., et al. Infection with SARS-CoV-2 can cause pancreatic impairment. Signal Transduction and Targeted Therapy. 2024;9(98). doi: 10.1038/s41392-024-01796-2.
  15. Nechipurenko Y.D., Semyonov D.A., Lavrinenko I.A., et al. The Role of Acidosis in the Pathogenesis of Severe Forms of COVID-19. Biology (Basel). 2021;10(9):852. doi: 10.3390/biology10090852.
  16. Carpenè G., Onorato D., Nocini R., et al. Blood lactate concentration in COVID-19: a systematic literature review. Clinical Chemistry and Laboratory Medicine. 2022;60(3):332-337. doi: 10.1515/cclm-2021-1115.
  17. Ho J.S.Y., Fernando D.I., Chan M.Y., et al. Obesity in COVID-19: A Systematic Review and Meta-analysis. Annals of the Academy of Medicine of Singapore. 2020;49(12):996-1008. doi: 10.47102/annals-acadmedsg.2020299.
  18. Stefan N., Birkenfeld A.L., Schulze M.B., et al. Obesity and impaired metabolic health in patients with COVID-19. Nature Reviews Endocrinology. 2020;16(7):341-342. doi: 10.1038/s41574-020-0364-6.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies