RDW, Thrombozytenkinetik und Überlebensergebnis bei hospitalisierten Covid-19-Patienten. (HEMLABFORCOV19)

EINFÜHRUNG - KONZEPTION DER IDEE DES STYDY Der Erythrozytenindex RDW ist ein Parameter der roten Blutkörperchen und drückt die Anisozytose in der roten Blutpopulation aus (11,5–14,5 %). und seine Werte werden im Routineblutbild aus 25 Parametern ermittelt. (1,2,3)Die medizinische Literatur zeigt, dass ein erhöhter RDW mit einem erhöhten Sterberisiko bei einer Reihe pathologischer Erkrankungen, Herzerkrankungen, Lungenerkrankungen, Schlaganfall, Sepsis und Krebs, verbunden ist.(4,5,6,7 ) Angesichts der Flut an Veröffentlichungen zur Covid-19-Krankheit wird ausführlich auf den Zusammenhang von RDW mit der Schwere und Mortalität der Krankheit hingewiesen. (8,9,10,11,12,13) ​​Ebenso sind niedrigere Thrombozytenzahlen (PLTs) – Thrombozytopenie – bei der Covid-19-Erkrankung aufgrund verschiedener Mechanismen häufig und hängen mit der Schwere und dem Ausgang zusammen, wie in einer systematischen Studie berichtet wird Durchsicht von 24 Studien(14), aber auch in einer Metaanalyse von 9 Studien, in denen trotz der großen Heterogenität zwischen ihnen der stärkere Rückgang der Blutplättchen beobachtet wurde Nichtüberlebende.(15,16,17) Darüber hinaus betrifft die Covid-19-Erkrankung zwar hauptsächlich die Atemwege und kann zu Atemversagen führen, es kommt jedoch auch zu einer hohen Anzahl von Thrombosen mit erhöhten D-Dimeren und Befunden von Mikrothrombosen in der Lunge oder anderen Organen des betroffenen Verstorbenen. Zur Koagulopathie der Covid-19-Erkrankung, die anderen Gerinnungsstörungen wie Sepsis-DIC (SIC/DIC), hämophagozytischem Syndrom (HPS), Antiphospholipid-Syndrom (APS) und thrombotischer Mikroangiopathie (TMA) ähnelt, aber nicht mit diesen identisch ist,(18) trägt zur Überaktivierung der Blutplättchen und zur Immunthrombose bei, die häufig bei schweren Covid-19-Erkrankungen auftritt.(19) In der systematischen Überprüfung durch Daniels und Kollegen wurden 32 Studien gefunden, die Marker im Zusammenhang mit der Thrombozytengröße (Platelet Volume Indexes, PVI) in Bezug auf die Schwere oder Mortalität der Covid-19-Erkrankung untersuchten.(20) Die PVI-Parameter in diesen Studien umfassten neben der Thrombozytenzahl PLT und MPV auch andere wie PDW, P-LCR, LMR, MPR in unterschiedlichem Ausmaß und in unterschiedlicher Kombination. Die Ergebnisse zeigten einen allgemeinen Trend, dass hohe Werte dieser Marker mit der Schwere der Erkrankung und der Mortalität verbunden sind.(20) Die 14 Studien der Übersicht berichteten über signifikante Unterschiede in den Ausgangs-PVI-Werten zwischen schwerer und leichter Covid-19-Erkrankung, obwohl die Längsschnittstudien unterschiedliche Trends bei diesen Thrombozytenmarkern zeigten.(20) In den letzten Jahren haben sich Forscher für das Thrombozytenindex-MPV/PLT-Verhältnis (abgeleitet aus dem Verhältnis des mittleren Thrombozytenvolumens zur Thrombozytenzahl) als spezifischen Marker für die plättchenbasierte systemische Thrombogenität interessiert.(21,22,23)

ZIEL DER STUDIE Unsere Studie wird die Beziehung zwischen dem Erythrozytenindex RDW, der Thrombozytenzahl PLTs und dem Thrombozytenindex MPV/PLT-Verhältnis mit dem Mortalitätsrisiko bei hospitalisierten Patienten mit SARS-COV2 bei Eintritt, Entlassung, 1. Woche, 2. Woche untersuchen Woche sowie die Gesamtdauer des Krankenhausaufenthaltes. In Griechenland gibt es keine weiteren Berichte zu diesem Thema.

Wenn ein Zusammenhang besteht und wir die Grenzwerte bestimmen, könnten wir vorschlagen, dass das Hämatologielabor das Potenzial hat, bei der Früherkennung und Prognose der COVID-19-Erkrankung zu helfen.

Studienprotokoll und Patientengruppe Die registrierten mit SARS-Cov-2 diagnostizierten Patienten werden entweder direkt in das Allgemeine Krankenhaus Sismanoglio – A. Fleming eingeliefert oder kommen zur Fortsetzung der Behandlung hauptsächlich aus anderen Krankenhäusern der 1. Gesundheitsregion Attika, wie zum Beispiel: G. Gennimatas GH, Evangelismos GH, Konstantopoulio GH, Laiko GH, Erythros GH, Alexandra GH, Ippokrateio GH, Attikon GH, mit Informationsnotizen und Labordaten bei ihrer Aufnahme und ihrem Krankenhausaufenthalt.

An Hämatologieanalysatoren, die einer internen und externen Qualitätskontrolle unterliegen, wurden hämatologische Labortests durchgeführt. Im General Hospital Sismanoglio - A. Fleming wurden als Hämatologie- und Hämostaseanalysatoren ADVIA 2-120, Sysmex Ca-1500, BCS XP von Siemens Healthineers und SYSMEX XE 2100 von Roche Diagnostics verwendet.

Die Patienten werden nach Alter, Geschlecht, Komorbiditäten, Schweregrad der Covid-19-Erkrankung, Ergebnis (Verbesserung oder Tod), RDW, PLT, MPV/PLT-Verhältnis, Parametern, bei Eintritt, Entlassung und Mittelwerten der Krankenhausaufenthaltsdauer aufgenommen. Um den Trend der Parameter zu überwachen, werden die Mittelwerte von PLT, MPV/PLT-Verhältnis der 1. und 2. Woche des Krankenhausaufenthaltes bestimmt und aufgezeichnet, die Nadirwerte von PLT, Mittel- und Nadirwerte von Lymphozyten (absolute Zahl, Prozentsatz % und wann), Mittel- und Zenitwerte von CRP und D-Dimeren sowie der Wert für DIC des Verstorbenen, basierend auf ISTH-Kriterien.(24) (Tabelle 1) Das MPV/PLT-Verhältnis wird wie folgt definiert und berechnet: MPV-Wert (fl)x100/PLT pro 1000/μl

Die Intervalle der 1. und 2. Woche waren von Interesse, da es zwischen dem 7. und 14. Tag nach Ausbruch der Krankheit zu einem Anstieg klinischer Manifestationen mit einem deutlichen Anstieg von Entzündungsmediatoren und Zytokinen kommt. (25) Die Werte von D-Dimer (Fibrinabbauprodukten) werden bestimmt und als Hinweis auf eine endovaskuläre Thrombose und als unabhängiger Prädiktor für das Mortalitätsrisiko bei einer Covid-19-Erkrankung aufgezeichnet. (26) Lymphozytenwerte (Mittelwert, absolute Zahl, Prozentsatz % Nadir und wann) werden ebenfalls aufgezeichnet, da Lymphopenie in den meisten schweren Fällen einer Covid-19-Erkrankung ein vorherrschender Befund ist (15, 27, 28, 29) und die sequentielle Beurteilung von Die Lymphozytendynamik kann das Ergebnis des Patienten vorhersagen.(28) Der CRP-Wert (Mittelwert, Zenit und Zeitpunkt) wird bestimmt und als Indikator für eine Entzündung aufgezeichnet, insbesondere hoch im Zytokinsturm, der bei Covid-19-Patienten auftreten kann und mit der Krankheitssterblichkeit verbunden ist. (30) Die Einteilung der Patienten in leichte/mittelschwere und schwere/kritische Covid-19-Erkrankungen basierte auf den Kriterien der Nationalen Organisation für öffentliche Gesundheit Griechenlands (EODY).(31) Die statistische Analyse wird von SAS Software für Windows Version 9.4 (SAS Institute Inc, NC, USA) durchgeführt. Für die Analyse von Variablen, die als Zahlenwerte ausgedrückt werden, d. h. quantitative Daten (z. B. Alter, RDW, PLTs usw.) und insbesondere zur Identifizierung von Unterschieden zwischen Überlebenden und Nicht-Überlebenden, wird erwartet, dass die statistische Analyse über das Mann-Whitney U. durchgeführt wird Testmethode. Falls die Daten jedoch der durch den Kolmogorov-Smirnov-Test ermittelten Normalverteilung folgen, wird die T-Test-Methode angewendet. Zur Bewertung von Unterschieden in der Expression von RDW und PLTs und dem MPV/PLT-Verhältnis oder anderen numerischen Daten in verschiedenen Gruppen (z. B. verschiedenen Altersgruppen) wird die Kruskal-Wallis-Methode und im Falle einer Normalität der ANOVA-Test angewendet. Kategoriale Datenunterschiede in den Studiengruppen (z. B. Geschlecht, Altersgruppen etc.) werden mit dem x2-Test und bei Bedarf mit dem exakten Fisher-Test getestet.

Das statistische Signifikanzniveau ist auf <0,05 (P <0,05) eingestellt und alle Tests sind zweiseitig.

Schließlich besteht die statistische Analyse aus deskriptiven Statistiken, d. h. für numerische Variablen sind Messungen zentraler Werte und Streuung wie Mittelwert, Median, Standardabweichung und Quartil 1 und 3 (Q1 und Q3) enthalten, und für kategoriale Variablen sind Prozentsätze und eine 95-prozentige Konfidenz enthalten Intervalle. Für die Inferenzstatistik wird die Hypothese ausgewertet, dass RDW- und PLTs, MPV/PLT-Verhältnis, Werte als prognostische Marker für die Endergebnisse von COVID-19-Krankenhauspatienten darstellen.

Referenzen

1. Dacie und Lewis Practical Hematology 12. Auflage – 11. August 2016 Barbara Bain, Imelda Bates, Mike Laffan Erythrozytenindizes, Variationen im Erythrozytenvolumen: Breite der Erythrozytenverteilung, 35-37
2. Naveen Kakkar, Manisha Makkar, Red Cell Cytograms Generated by an ADVIA 120 Automated Hematology Analyzer: Characteristic Patterns in Common Hematological Conditions, Laboratory Medicine, Band 40, Ausgabe 9, September 2009, Seiten 549–555, https://doi.org/ 10.1309/LM23R7FULSTUJSJD
3. Test der Verteilungsbreite der roten Blutkörperchen (RDW), Medscape Aktualisiert: 13. Juni 2022 Choladda Vejabhuti Curry, MD; Chefredakteurin: Daniela Hermelin, MD
4. Perlstein TS, Weuve J, Pfeffer MA, Beckman JA. Verteilungsbreite der roten Blutkörperchen und Mortalitätsrisiko in einer gemeindenahen prospektiven Kohorte. Arch Intern Med. 2009;169(6):588-594. doi: 10.1001/archinternmed. 2009.55 [PMC kostenloser Artikel] [PubMed]
5. Bazick HS, Chang D, Mahadevappa K, Gibbons FK, Christopher KB. Verteilungsbreite der roten Blutkörperchen und Gesamtmortalität bei kritisch kranken Patienten. Crit Care Med. 2011 Aug;39(8):1913-21. doi: 10.1097/ CCM. 0b013e31821b85c6. PMID: 21532476; PMCID: PMC4427349.
6. Patel KV, Ferrucci L, Ershler WB, Longo DL, Guralnik JM. Verteilungsbreite der roten Blutkörperchen und Sterberisiko bei Erwachsenen mittleren und höheren Alters. Arch Intern Med. 2009;169(5):515-523. doi: 10.1001/archinternmed.2009.11
7. Zhang L, Yu CH, Guo KP, Huang CZ, Mo LY. Prognostische Rolle der Verteilungsbreite roter Blutkörperchen bei Patienten mit Sepsis: eine systematische Überprüfung und Metaanalyse. BMC Immunol. 6. Juli 2020;21(1):40. doi: 10.1186/s12865-020-00369-6. PMID: 32631218; PMCID: PMC7339553.
8. Foy BH, Carlson JCT, Reinertsen E, Padros I Valls R, Pallares Lopez R, Palanques-Tost E, Mow C, Westover MB, Aguirre AD, Higgins JM. Zusammenhang zwischen der Breite der Verteilung roter Blutkörperchen und dem Mortalitätsrisiko bei hospitalisierten Erwachsenen mit SARS-CoV-2-Infektion. JAMA Netw Open. 1. September 2020;3(9):e2022058. doi: 10.1001/jamanetworkopen.2020.22058. PMID: 32965501; PMCID: PMC7512057
9. Henry BM, Benoit JL, Benoit S, Pulvino C, Berger BA, Olivera MHS, Crutchfield CA, Lippi G. Verteilungsbreite roter Blutkörperchen (RDW) sagt den Schweregrad von COVID-19 voraus: Eine prospektive Beobachtungsstudie des Cincinnati SARS-CoV- 2 Kohorte der Notaufnahme. Diagnostik (Basel). 21.08.2020;10(9):618. doi: 10.3390/diagnostics10090618. PMID: 32825629; PMCID: PMC7554711.
10. Lippi G, Henry BM, Sanchis-Gomar F. Die Verteilung roter Blutkörperchen ist ein wichtiger Prädiktor für schwere Erkrankungen bei der Coronavirus-Erkrankung 2019. Acta Hämatol. 2021;144(4):360-364. doi: 10.1159/000510914. Epub 2020, 25. August. PMID: 32841949; PMCID: PMC7490490.
11. Karampitsakos T, Akinosoglou K, Papaioannou O, Panou V, Koromilias A, Bakakos P, Loukides S, Bouros D, Gogos C, Tzouvelekis A. Eine erhöhte Breite der roten Blutkörperchen ist mit der Schwere der Erkrankung bei hospitalisierten Erwachsenen mit einer SARS-CoV-2-Infektion verbunden : Eine beobachtende multizentrische Studie. Front Med (Lausanne). 2020 Dez 11;7:616292. doi: 10.3389/fmed.2020.616292. PMID: 33363191; PMCID: PMC7759673.
12. Lagadinou M, Gkentzi D, Marangos MN, Paliogianni F, Solomou EE. Verteilungsbreite der roten Blutkörperchen: Ein weiterer Prognosefaktor für COVID-19? Clin Hematol Int. 10. April 2021;3(2):69-71. doi: 10.2991/chi.k.210404.001. PMID: 34595468; PMCID: PMC8432399.
13. Banon T, Wortsman J, Ben Moshe S, Gazit S, Peretz A, Ben Tov A, Chodick G, Perez G, Patalon T. Bewertung der Verteilungsbreite roter Blutkörperchen aus gemeinschaftlichen Blutuntersuchungen als Prädiktor für Krankenhausaufenthalte und Mortalität bei Erwachsenen mit SARS -CoV-2: eine Kohortenstudie. Ann Med. 2021 Dez;53(1):1410-1418. doi: 10.1080/07853890.2021.1968484. PMID: 34409900; PMCID: PMC8381942.
14. Zong Lab Med. 2021 4. Jan.;52(1):10-15. doi: 10.1093/labmed/lmaa067. PMID: 32929506; PMCID: PMC7543465
15. Terpos E, Ntanasis-Stathopoulos I, Elalamy I, Kastritis E, Sergentanis TN, Politou M, Psaltopoulou T, Gerotziafas G, Dimopoulos MA. Hämatologische Befunde und Komplikationen von COVID-19. Bin J Hämatol. 2020 Jul;95(7):834-847. doi: 10.1002/ajh.25829. Epub 2020, 23. Mai. PMID: 32282949; PMCID: PMC7262337.
16. Lippi G, Plebani M, Henry BM. Thrombozytopenie ist mit schweren Infektionen mit der Coronavirus-Krankheit 2019 (COVID-19) verbunden: Eine Metaanalyse. Clin Chim Acta. 2020 Jul;506:145-148. doi: 10.1016/j.cca.2020.03.022. Epub 2020, 13. März. PMID: 32178975; PMCID: PMC7102663.
17. Klinische Merkmale der Coronavirus-Krankheit 2019 in China: Guan W, Ni Z, Hu Y, et al. N Engl J Med. 28. Februar 2020 [Online vor Drucklegung] DOI: 10.1056/NEJMoa2002032. J Emerg Med. 2020 Apr;58(4):711-2. doi: 10.1016/j.jemermed.2020.04.004. Epub 3. Juni 2020. PMCID: PMC7266766
18. Iba T, Levy JH, Connors JM, Warkentin TE, Thachil J, Levi M. Die einzigartigen Merkmale der COVID-19-Koagulopathie. Intensivpflege [Internet]. 2020 18:24. Verfügbar unter: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7301352/
19. Du F, Liu B, Zhang S. COVID-19: Die Rolle einer übermäßigen Zytokinfreisetzung und einer möglichen Herunterregulierung von ACE2 bei der Förderung eines hyperkoagulierbaren Zustands im Zusammenhang mit einer schweren Erkrankung. Zeitschrift für Thrombose und Thrombolyse. 16. Juli 2020;51(2):313-29.
20. Daniels S, Wei H, van Tongeren M, Denning DW. Sind Thrombozytenvolumenindizes bei COVID-19 von klinischem Nutzen? Eine systematische Übersicht. Front Cardiovasc Med. 2022 Okt 18;9:1031092. doi: 10.3389/fcvm.2022.1031092. PMID: 36329999; PMCID: PMC9623063.
21. Azab B, Torbey E, Singh J, Akerman M, Khoueiry G, McGinn JT, Widmann WD, Lafferty J. Mittleres Verhältnis von Blutplättchenvolumen zu Blutplättchenzahl als Prädiktor für die Langzeitmortalität nach einem Myokardinfarkt ohne ST-Hebung. Blutplättchen. 2011;22(8):557-66. doi: 10.3109/09537104.2011.584086. Epub 30. Juni 2011. PMID: 21714700.
22. D.H. Shin, S.Y. Rhee, H.J. Jeon, J.Y. Park, S.W. Kang, J. Oh Ein Anstieg des mittleren Blutplättchenvolumens/Blutplättchenzahl-Verhältnisses ist mit einem Gefäßzugangsversagen bei Hämodialysepatienten verbunden. PLoS One, 12 (2017), p. e0170357
23. G.H. Oh, S.P. Chung, Y.S. Park, J.H. Hong, H.S. Lee, H.S. Chung et al. Mittleres Verhältnis von Blutplättchenvolumen zu Blutplättchenzahl als vielversprechender Prädiktor für die frühe Mortalität bei schwerer Sepsis Shock, 47 (2017), S. 323-330
24. Levi M, Toh CH, Thachil J, Watson HG. Leitlinien für die Diagnose und Behandlung der disseminierten intravaskulären Gerinnung. Britisches Komitee für Standards in der Hämatologie. Br J Hämatol. 2009 Apr;145(1):24-33. doi: 10.1111/j.1365-2141.2009.07600.x. Epub 2009, 12. Februar. PMID: 19222477.
25. Li T, Lu H, Zhang W. Klinische Beobachtung und Behandlung von COVID-19-Patienten. Neu auftretende Mikroben infizieren. 2020 Dez;9(1):687-690. doi: 10.1080/22221751.2020.1741327. PMID: 32208840; PMCID: PMC7103696.
26. Tahir Huyut M, Huyut Z, İlkbahar F, Mertoğlu C. Welche Auswirkungen und Wirksamkeit haben routinemäßige immunologische, biochemische und hämatologische Biomarker als Prädiktoren für die COVID-19-Mortalität? Int Immunopharmacol. 2022 Apr;105:108542. doi: 10.1016/j.intimp.2022.108542. Epub 2022, 17. Januar. Erratum in: Int Immunopharmacol. 2023 Okt;123:110821. PMID: 35063753; PMCID: PMC8761578
27. Zhao Q, Meng M, Kumar R, Wu Y, Huang J, Deng Y, Weng Z, Yang L. Lymphopenie ist mit schweren Infektionen mit der Coronavirus-Krankheit 2019 (COVID-19) verbunden: Eine systemische Überprüfung und Metaanalyse. Int J Infect Dis. 2020 Juli;96:131-135. doi: 10.1016/j.ijid.2020.04.086. Epub 2020, 4. Mai. PMID: 32376308; PMCID: PMC7196544.
28. Tan L, Wang Q, Zhang D, Ding J, Huang Q, Tang YQ, Wang Q, Miao H. Lymphopenie sagt den Schweregrad der Erkrankung von COVID-19 voraus: eine deskriptive und prädiktive Studie. Signaltransduktionsziel Ther. 27. März 2020;5(1):33. doi: 10.1038/s41392-020-0148-4. Erratum in: Signal Transduct Target Ther. 29. April 2020;5(1):61. PMID: 32296069; PMCID: PMC7100419.
29. Bhatraju PK, Ghassemieh BJ, Nichols M, Kim R, Jerome KR, Nalla AK, Greninger AL, Pipavath S, Wurfel MM, Evans L, Kritek PA, West TE, Luks A, Gerbino A, Dale CR, Goldman JD, O' Mahony S, Mikacenic C. Covid-19 bei kritisch kranken Patienten in der Region Seattle – Fallserie. N Engl J Med. 21. Mai 2020;382(21):2012-2022. doi: 10.1056/NEJMoa2004500. Epub 2020, 30. März. PMID: 32227758; PMCID: PMC7143164.
30. Zhang JJ, Cao YY, Tan G, Dong X, Wang BC, Lin J, Yan YQ, Liu GH, Akdis M, Akdis CA, Gao YD. Klinische, radiologische und Labormerkmale sowie Risikofaktoren für Schweregrad und Mortalität von 289 hospitalisierten COVID-19-Patienten. Allergie. 2021 Feb;76(2):533-550. doi: 10.1111/all.14496. Epub 2020, 24. August. PMID: 32662525; PMCID: PMC7404752.
31. : https://eody.gov.gr/wp-content/uploads/2022/04/covid_19_algorithmos-mi-nosileuomenon_20220404.pdf