L'impact de la thérapie aux statines chez les patients atteints de Covid-19

Méthodes Population étudiée L'étude est un examen rétrospectif monocentrique de tous les patients admis au centre de formation et de recherche d'Antalya, testés positifs pour le test de réaction en chaîne par transcriptase inverse-polymérase du SRAS-CoV-2 sur des échantillons nasopharyngés ou oropharyngés du 1er janvier 2020 à décembre 31, 2020., et le consentement éclairé a été levé. L'étude était conforme aux principes de la Déclaration d'Helsinki et a été approuvée par le comité d'éthique du centre de formation et de recherche d'Antalya (2021-059).

Les variables démographiques, cliniques et de laboratoire de base ont été extraites du système de dossiers médicaux électroniques. Les patients ont été classés selon le tableau des risques des pays à haut risque HeartScore. Les patients identifiés dans le groupe à très haut risque cardiovasculaire ont été inclus dans l'analyse. La population étudiée a été divisée en deux groupes : les patients ayant reçu une statine vs ceux n'ayant pas reçu de statine avant l'hospitalisation. Le critère de jugement principal était la mortalité hospitalière au cours de la période de suivi.

Analyse statistique Les statistiques sommaires ont été présentées sous forme de pourcentages pour les variables catégorielles et de médianes avec des intervalles interquartiles ou de moyennes avec des écarts-types pour les variables continues. Les différences dans les caractéristiques démographiques, cliniques et les médicaments ambulatoires stratifiés selon l'utilisation des statines ont été examinées à l'aide du test t indépendant bilatéral et du test du chi carré, selon le cas.

Afin de minimiser l'influence de la confusion par indication, l'appariement des scores de propension a été utilisé pour équilibrer les caractéristiques cliniques des deux groupes. L'appariement a été effectué en utilisant un protocole d'appariement 1:1 sans remise (algorithme d'appariement gourmand), avec une largeur de calibre égale à 0,02 de l'écart type du logit du score de propension. Les variables suivantes ont été utilisées pour l'ajustement : l'âge, le sexe, les antécédents de fibrillation auriculaire, le cancer, la maladie rénale chronique, la maladie pulmonaire obstructive chronique, l'insuffisance cardiaque congestive, la maladie coronarienne, le diabète sucré, l'hypertension, le tabagisme et la corticothérapie. Des analyses descriptives ont été effectuées pour toutes les variables de base dans la cohorte globale et la cohorte appariée selon la propension.

Pour identifier les prédicteurs potentiels de la mortalité, nous avons d'abord effectué une régression logistique univariée dans la cohorte globale. Les covariables avec p < 0,20 ont été sélectionnées pour être entrées dans le modèle multivariable, et les covariables avec p > 0,05 ont été supprimées du modèle final. De même, une régression logistique univariée et multivariée a été effectuée dans la cohorte appariée sur le score de propension. Toutes les analyses ont été réalisées avec le logiciel SAS version 9.4 (SAS Institute, Inc., Cary, NC, USA).