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Aproximação nova para prever resultados nos pacientes COVID-19

Em um estudo recente publicado no medRxiv* do server da pré-impressão, os pesquisadores usaram a potência com carácter de previsão de varreduras do tomografia computorizada (CT) da caixa e de cytokines do plasma prever a morte e a severidade em pacientes da doença 2019 do coronavirus (COVID-19).

Estudo: A caixa quantitativa CT combinada com os cytokines do plasma prevê resultados nos pacientes COVID-19. Crédito de imagem: QinJin/Shutterstock.com

Fundo

Apesar da pandemia COVID-19 que persiste por quase dois anos desde o coronavirus 2 da Síndrome Respiratória Aguda Grave (SARS-CoV-2), o vírus responsável para COVID-19, emerso originalmente em dezembro de 2019, lá não é actualmente nenhum predictors seguro que pode ajudar a médicos em prever resultados pacientes.

Durante a progressão COVID-19, a avaliação do cytokine foi útil na previsão da morte. Além disso, as características do CT do pulmão mostraram o desempenho com carácter de previsão alto para a severidade COVID-19.

No estudo actual, os pesquisadores supor que uma combinação de cytokines do plasma e de medidas do CT teria uma potência com carácter de previsão mais alta dos resultados COVID-19 do que cada método preveria independente. Para testar este, os autores deste estudo aplicaram uma aproximação dados-conduzida da aprendizagem de máquina.

Sobre o estudo

A coorte do estudo incluiu 152 pacientes COVID-19 do sistema da saúde do monte Sinai em New York admitiu entre março e setembro de 2020. Cada um destes pacientes teve seu cytokine do plasma nivela avaliado e uma varredura do CT da caixa executado no prazo de 5 dias de sua admissão no hospital.

Estes pacientes foram seleccionados com base nos seguintes critérios da inclusão para este estudo:

  • Hospitalizado para COVID-19
  • Avaliação do cytokine do plasma dentro de 48 horas em cima da admissão de hospital
  • Varredura do CT da caixa executada até 5 dias independentemente da avaliação do cytokine do plasma

Além do que os cytokines do plasma do interleukin 6 (IL-6), IL-8, e o α do factor de necrose de tumor (TNF-α) que foram avaliados e a caixa CT, os pesquisadores recolheram a informação na demografia paciente, assim como as todas as variáveis clínicas e do laboratório. Os pesquisadores tomaram meticuloso para excluir os pacientes cujos os dados podem enviesar o objetivo deste estudo. Por exemplo, os pacientes com as circunstâncias agudas que sobrepor COVID-19 que pode afectar os cytokines foram excluídos.

No estudo, os radiologistas calcularam uma contagem qualitativa do CT de acordo com a porcentagem da parênquima pulmonar de cada lóbulo afetado pelo opacification e/ou (GGO) pelas consolidações do terra-vidro. Esta informação foi resumida então para render a um CT total a contagem qualitativa que estava entre 0-20.

A avaliação quantitativa do CT, que foi executada usando o cortador tridimensional do software livre (3D) (www.slicer.org) e o encaixe da plataforma da imagem lactente da caixa (chestimagingplatform.org), rendeu cinco variáveis distintas. Estas variáveis incluíram o volume de pulmão total, o volume de pulmão bem-ventilado, o volume de GGO, o volume da consolidação, e o GGO à relação ventilada do pulmão. Além, os pesquisadores igualmente usaram a plataforma do cytokine de ELLA para medir IL-6, IL-8, e TNF-α.

Para desenvolver uma ferramenta robusta para a estratificação paciente do risco para dar-lhes a prioridade para o cuidado, os pesquisadores seleccionaram estes dois como os resultados apropriados, incluindo a severidade máxima da doença durante a morte da hospitalização e do hospital. A escala (WHO) ordinal da Organização Mundial de Saúde (0-7) foi usada igualmente para avaliar a severidade da doença antes da morte.

Todos os dados eram partir analisada de 4 encenações diferentes, incluindo cytokines, CT qualitativo, CT quantitativo, e contagens combinadas.

Os pesquisadores igualmente avaliaram a probabilidade de sobrevivência usando modelos proporcionais do perigo de Cox para identificar marcadores potenciais e usaram a regressão líquida elástica para que as capacidades com carácter de previsão separem os pacientes que sobrevivem pela encenação. Notàvel, os pesquisadores indicados dos resultados que a saturação do oxigênio e as variáveis demográficas tiveram a potência deficiente na morte de predição, mesmo que estes produzam modelos prognósticos significativos em avaliar o risco de morte.

Os pesquisadores igualmente aumentaram seu vigor modelo executando uma combinação de teste/grupos do treinamento e de validação aleatórios da cruz-dobra. Uma selecção coeficiente-baseada foi usada igualmente para filtrar os modelos significativos e para seleccionar as variáveis relevantes para prever.

Resultados do estudo

O estudo encontrou que a taxa de mortalidade do hospital para esta coorte era 17,1%. Quando não havia nenhuma diferença significativa no sexo, na raça, na afiliação étnica, ou na idade entre os pacientes que morreram em relação àqueles que sobreviveram, os pacientes que morreram tiveram uma contagem ordinal mais alta do WHO e uma saturação mais baixa do oxigênio na apresentação em relação àquelas que sobreviveram.

Os pesquisadores igualmente encontraram que os níveis IL-6 e IL-8 eram significativamente mais altos nos pacientes que morreram, quando nenhuma diferença significativa para TNF-α. Contudo, IL-6, TNF-α, e IL-8 todos foram correlacionados à severidade da doença.

Ao prever a morte COVID-19, os pesquisadores mostraram que um modelo combinado das varreduras do CT baseadas na informações adicionais dos ensaios do cytokine aumenta a potência com carácter de previsão da previsão da morte. A encenação aperfeiçoada da previsão conteve IL-6, IL-8, TNF-α, GGO à relação ventilada do pulmão, e à idade.

Prevendo a contagem máxima da severidade COVID-19, os pesquisadores encontraram que a encenação combinada executou melhor do que a encenação aperfeiçoada, CT quantitativo, CT qualitativo, e avaliações dos cytokines apenas. Com o uso destas variáveis, os pesquisadores constroem então um nomograma da previsão do risco.  Este nomograma usa variáveis selecionadas de GGO à relação, à idade, a TNF-α, a IL-6, e a IL-8 ventilados do pulmão para fornecer uma contagem para o risco de morte.

Os pesquisadores igualmente forneceram um sistema de pontuação simples usando o plasma IL-6, IL-8, TNF-α, GGO à relação ventilada do pulmão, e a idade como o medidor novo, sugerindo desse modo estes pode ser usada como bandeiras vermelhas ao monitorar os pacientes. Isto ajudaria médicos a fazer decisões críticas para pacientes no risco elevado de morte para COVID-19.

Conclusão

Tomada junto, a aproximação combinada de ambas as varreduras do CT da caixa com a avaliação de cytokines do plasma foi encontrada para ser bons predictors da severidade da morte e do máximo de COVID-19.

Notàvel, o CT quantitativo era melhor na severidade de predição, quando as medidas do cytokine melhorarem a morte prevista. Os pesquisadores igualmente construíram um nomograma para prever o risco de morte de COVID-19-related usando uma combinação de cytokines e de variáveis do CT.

Totais, os resultados apresentados aqui podem ajudar a médicos na estratificação e em fazer do risco decisões críticas para estratégias terapêuticas particularizadas para pacientes.

observação *Important

o medRxiv publica os relatórios científicos preliminares que par-não são revistos e, não devem conseqüentemente ser considerados como conclusivos, guia a prática clínica/comportamento saúde-relacionado, ou tratado como a informação estabelecida.

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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