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Approche nouvelle pour prévoir des résultats dans les patients COVID-19

Dans une étude récente publiée sur le medRxiv* de serveur de prétirage, les chercheurs ont employé le pouvoir prévisionnel des échographies de tomodensitométrie (CT) de poitrine et des cytokines de plasma de prévoir la mort et la gravité dans des patients de la maladie 2019 de coronavirus (COVID-19).

Étude : La poitrine quantitative CT combinée avec des cytokines de plasma prévoient des résultats dans les patients COVID-19. Crédit d'image : QinJin/Shutterstock.com

Mouvement propre

En dépit de la persistance COVID-19 universelle pendant presque deux années depuis le coronavirus 2 (SARS-CoV-2) de syndrôme respiratoire aigu sévère, le virus responsable de COVID-19, initialement apparu en décembre 2019, là ne sont actuel aucun facteur prédictif digne de confiance qui peut aider des médecins en prévoyant des résultats patients.

Pendant l'étape progressive COVID-19, l'évaluation de cytokine a été utile dans la prévision de la mort. En outre, les caractéristiques de CT de poumon ont montré le rendement prévisionnel élevé pour la gravité COVID-19.

Dans l'étude actuelle, les chercheurs ont présumé qu'une combinaison des cytokines de plasma et des mesures de CT aurait un pouvoir prévisionnel plus élevé des résultats COVID-19 que chaque méthode prévoirait indépendamment. Pour vérifier ceci, les auteurs de ceci étude ont appliqué une approche caractéristique caractéristique d'apprentissage automatique.

Au sujet de l'étude

La cohorte d'étude a compris 152 patients COVID-19 du système de santé de mont Sinaï à New York a admis entre mars et septembre 2020. Chacun de ces patients a eu leur cytokine de plasma nivelle évalué et une tomodensitométrie de poitrine exécuté moins de 5 jours de leur admission dans l'hôpital.

Ces patients ont été sélectés ont basé sur les critères suivants d'inclusion pour cette étude :

  • Hospitalisé pour COVID-19
  • Évaluation de cytokine de plasma dans un délai de 48 heures sur l'admission au hôpital
  • Tomodensitométrie de poitrine exécutée jusqu'à 5 jours indépendamment de l'évaluation de cytokine de plasma

En plus des cytokines de plasma de l'interleukine 6 (IL-6), IL-8, et α de facteur de nécrose tumorale (TNF-α) qui ont été évalués et la poitrine CT, l'information collectée de chercheurs sur la démographie patiente, ainsi que toutes les variables cliniques et de laboratoire. Les chercheurs ont pris des soins méticuleux d'exclure les patients dont les caractéristiques peuvent biaiser l'objectif de cette étude. Par exemple, des patients dans des conditions aiguës superposant COVID-19 qui peut affecter les cytokines ont été exclus.

Dans l'étude, les radiologues ont prévu une rayure qualitative de CT selon le pourcentage du parenchyme de poumon de chaque lobe affecté par opacification et/ou (GGO) fusions à verre rodé. Cette information a été alors récapitulée pour fournir à un CT général la rayure qualitative qui était entre 0-20.

L'évaluation quantitative de CT, qui a été exécutée utilisant la trancheuse en trois dimensions de logiciel open source (3D) (www.slicer.org) et le périphérique prêt à brancher de plate-forme de représentation de poitrine (chestimagingplatform.org), a fourni cinq variables distinctes. Ces variables ont compris le volume de poumon total, le volume de poumon bien-aéré, le volume de GGO, le volume de fusion, et le GGO au rapport aéré de poumon. De plus, les chercheurs ont également utilisé la plate-forme de cytokine d'ELLA pour mesurer l'IL-6, l'IL-8, et le TNF-α.

Pour développer un outil robuste pour la stratification du risque patiente pour leur donner la priorité pour des soins, les chercheurs ont sélecté ces deux en tant que résultats appropriés, y compris la gravité de la maladie maximum pendant la mort d'hospitalisation et d'hôpital. L'écaille (WHO) ordinale de l'Organisation Mondiale de la Santé (0-7) a été également employée pour évaluer la gravité de la maladie avant la mort.

Toutes les caractéristiques se sont analysées à partir de 4 scénarios différents, y compris des cytokines, CT qualitatif, CT quantitatif, et ont combiné des rayures.

Les chercheurs ont également évalué la probabilité de la survie utilisant les modèles proportionnels de risque de Cox pour recenser les bornes potentielles et avaient l'habitude la régression nette élastique pour que les capacités prévisionnelles séparent les patients qui survivent selon le scénario. Notamment, les chercheurs indiqués des résultats que la saturation de l'oxygène et les variables démographiques ont eu le pouvoir faible dans la mort de prévision, quoique ceux-ci produisent les modèles pronostiques significatifs en évaluant le risque de décès.

Les chercheurs ont également augmenté leur robustesse modèle en exécutant une combinaison du contrôle/des jeux de formation et de la validation faits au hasard de croix-pli. Un choix basé sur coefficient a été également employé pour filtrer les modèles significatifs et pour sélecter les variables appropriées pour la prévision.

Résultats d'étude

L'étude a constaté que le taux de mortalité d'hôpital pour cette cohorte était 17,1%. Tandis qu'il n'y avait aucune différence important dans le sexe, la race, le groupe ethnique, ou l'âge entre les patients qui sont morts par rapport à ceux qui ont survécu, les patients qui sont morts ont eu une rayure ordinale plus élevée d'OMS et une saturation plus à faible teneur en oxygène à l'exposé par rapport à ceux qui a survécu.

Les chercheurs ont également constaté que l'IL-6 et les niveaux IL-8 étaient sensiblement plus élevés dans les patients qui sont morts, tandis qu'aucune différence important pour TNF-α. Cependant, l'IL-6, le TNF-α, et les IL-8 tous ont été marqués avec la gravité de la maladie.

À la prévision de la mort COVID-19, les chercheurs ont prouvé qu'un modèle combiné des échographies de CT basées sur les informations complémentaires des analyses de cytokine augmente le pouvoir prévisionnel de la prévision de la mort. L'IL-6 contenu par scénario optimisé de prévision, IL-8, TNF-α, GGO au rapport aéré de poumon, et âge.

Prévoyant le score de gravité COVID-19 maximum, les chercheurs ont constaté que le scénario combiné a exécuté mieux que le scénario optimisé, CT quantitatif, CT qualitatif, et seules des évaluations de cytokines. Avec l'utilisation de ces variables, les chercheurs établissent alors un abaque de prévision de risque.  Cet abaque emploie des variables sélectées de GGO au rapport, à l'âge, au TNF-α, à l'IL-6, et à l'IL-8 aérés de poumon pour fournir une rayure pour le risque de décès.

Les chercheurs ont également fourni un système de notation simple utilisant l'IL-6 de plasma, IL-8, TNF-α, GGO au rapport aéré de poumon, et l'âge en tant que métrique nouvelle, proposant de ce fait ces derniers peut être employé comme alertes en surveillant les patients. Ceci aiderait des médecins à prendre des décisions critiques pour des patients au haut risque de mort pour COVID-19.

Conclusion

Adoptée ensemble, l'approche combinée des deux échographies de CT de poitrine avec l'évaluation des cytokines de plasma s'est avérée de bons facteurs prédictifs de la mort et de maximum de gravité de COVID-19.

Notamment, le CT quantitatif était meilleur à la gravité de prévision, alors que les mesures de cytokine améliorent la mort prévue. Les chercheurs ont également établi un abaque pour prévoir le risque de la mort de COVID-19-related utilisant une combinaison des cytokines et des variables de CT.

De façon générale, les découvertes présentées ici peuvent aider des médecins la stratification du risque et en prenant des décisions critiques pour des stratégies thérapeutiques personnalisées pour des patients.

avis *Important

le medRxiv publie les états scientifiques préliminaires qui pair-ne sont pas observés et ne devraient pas, en conséquence, être considérés comme concluants, guident la pratique clinique/comportement relatif à la santé, ou traité en tant qu'information déterminée.

Journal reference:
Dr. Ramya Dwivedi

Written by

Dr. Ramya Dwivedi

Ramya has a Ph.D. in Biotechnology from the National Chemical Laboratories (CSIR-NCL), in Pune. Her work consisted of functionalizing nanoparticles with different molecules of biological interest, studying the reaction system and establishing useful applications.

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