Tidlige forudsigere for prognostisk forløb hos patienter med COVID-19 i kritiske eller semi-intensive områder.

Selvom den nyere litteratur bygger en bemærkelsesværdig baggrund for at besvare de mange ubekendte relateret til SARS-CoV-2-infektion, er det absolut nødvendigt at afslutte enhver klinisk indsats for at indsamle data, der kan være nyttige på kort tid for at forbedre vores viden om SARS-CoV-2 infektion. Adskillige biomarkører er blevet evalueret i den seneste litteratur som værende ændret hos patienter med alvorlige former for COVID-19. Især inden for det kritiske plejeområde er forskningen i tidlige forudsigelser af dødelighed afgørende for high-flow-behandling af patienter, der har behov for invasiv assisteret ventilation og kræver invasiv og ikke-invasiv assisteret ventilation, hæmodynamisk støtte, nogle gange ekstrakorporal støtte (Extracorporeal Membrane Oxygenation, ECMO ). Den koordinerede undersøgelse af forskellige biomarkører, især hvis de kombineres med hinanden, muligvis endda for at udgøre en mulig score, kunne guide den korrekte fordeling af patienter mellem hospitalsafdelinger og den passende ledelse på intensivafdelinger. passende håndtering på intensivafdelinger, samt at give en tidlig prognostisk indikation. prognostisk indikation. Kombinationen af ​​disse biomarkører med rutinemæssige kliniske data og laboratoriedata kan yderligere give værdifuld information om deres anvendelse i akut pleje og som progressiv akut og som progressiv monitorering over tid.

Med hensyn til data af interesse om den kliniske tendens, evalueringen af ​​de respiratoriske støttemodaliteter, fra administration af oxygenterapi (ved næsekanyler eller Venturi-maske, eller med højflowsystem - High Flow Nasal Cannula, HFNC), til CPAP-støtte eller ved ikke-invasiv eller invasiv ventilation, forekommer af særlig betydning.

Derfor vil nærværende undersøgelse blive udført på sub-intensive såvel som intensive afdelinger, for at evaluere forskellige typer patienter og deres mulige udvikling over tid.

Sammenligningen mellem de populationer, der tilhører forskellige plejeintensitetsområder, vil kunne beskrive de forskellige populationer. Dataanalyse vil muliggøre en evaluering af mulige risikofaktorer og prognostiske determinanter for sygdommens sværhedsgrad og dens infektiøse komplikationer.