Társbetegségek és kockázati pontszám COVID-19-betegeknél (Comorbidities)

Háttér

Súlyos tüdőgyulladás csoportjait okozó vírust először a kínai Vuhan városában észleltek 2019 decemberében.

Ezt a kórokozót SARS-CoV-2-nek nevezték el. Bár valószínűsíthetően zoonózisos eredetű, az emberről emberre történő terjedés gyorsan elősegítette a SARS-CoV-2 fertőzés terjedését világszerte.

Február 20-án diagnosztizálták az első helyileg szerzett SARS-CoV-2 fertőzést Észak-Olaszországban egy kritikus állapotú, kórházba került fiatalemberben, akinek nem volt ismert víruskeringési területére tett utazása, és nem volt kapcsolata a 2019-es koronavírus valószínű vagy megerősített fertőző betegségével. (COVID-19) eset. Ezt megelőzően mindössze három COVID-19-es esetet jelentettek Közép-Olaszországban, mindegyik Wuhanba utazott. Ezt a váratlan eredményt követően az esetek száma és a halálozások száma gyorsan nőtt az országban: 2020. április 24-én összesen 192 994 igazolt esetet és 25 969 halálesetet regisztráltak.

A tanulmány indoklása

A SARS-CoV-2 érzékenység, súlyosság és prognózis lehetséges kockázati tényezőiként több változót írtak le, amelyek között fontos szerepet játszik az életkor, a nem és a társbetegségek.

A Centers for Disease Control and Prevention (CDC) felsorolta azokat a mögöttes egészségügyi állapotokat, amelyekről kimutatták, hogy növelik a SARS-CoV-2 okozta súlyos betegségek kockázatát. Míg egyes társbetegségek, mint például a súlyos szívbetegségek és a krónikus vesebetegség következetes és erős bizonyítékokkal rendelkeznek a SARS-CoV-2 fertőzés rossz prognosztikai tényezőiként, mások, például a HIV korlátozott bizonyítékokkal és heterogén eredményekkel rendelkeznek.

Továbbá, annak ellenére, hogy köztudott, hogy az egyidejűleg fennálló betegségek terhe additív vagy akár multiplikatív is lehet, az adott betegségcsoport COVID-19 káros következményeire gyakorolt ​​hatását soha nem értékelték. Végül, a jelenleg rendelkezésre álló, a betegség súlyosságának és halálozási arányának előrejelzésére javasolt modellekről és kockázati pontszámokról rosszul számoltak be, és nagy a torzítás kockázata, ami aggodalomra ad okot, hogy előrejelzéseik megbízhatatlanok lehetnek a napi gyakorlatban. A többdimenziós és keresztellenőrzött megközelítéssel kifejlesztett megbízható kockázati/prognosztikai pontszám előkészíti az utat a népesség törékeny rétegeivel és az egészségügyi rendszer erőforrásainak felhasználásával kapcsolatos jövőbeli kutatások számára. Klinikai szinten a prognosztikai pontszám lehetővé teszi a kórházi kezelést igénylő betegek súlyosságának és mortalitási kockázatának előrejelzését, valamint a betegek klinikai súlyosság szerinti osztályozását, segítve a klinikusokat a terápiás döntéshozatalban.

Célok

A vizsgálat elsődleges célja a betegek társbetegségeinek a klinikai kimenetelben játszott szerepének értékelése a SARS-CoV-2 miatt kórházba került betegeknél. A vizsgálók megerősítik a már ismert kockázati előrejelzőket, és bizonyítékot szolgáltatnak a bizonytalanokra. A vizsgálók egy prognosztikai pontszámot is kidolgoznak, amely képes előre jelezni a negatív klinikai kimeneteleket (elsősorban a rövid távú mortalitást), amely hasznos lesz a kórházi felvételkor a betegek különböző kockázati profiljuk szerinti rétegzésére, és ezáltal az egyének „testreszabására” gondoskodás.

Másodlagos cél lehet, hogy ezt a megközelítést kiterjesztjük a fogékony populáció szintjére, különösen az idősekre, hogy a SARS-CoV-2 fertőzés, a kórházi kezelés és a rossz kimenetel nagyobb kockázata szerint rétegezzen egy esetleges módosításhoz).

Minta nagysága

A kutatók a teljes adatokkal rendelkező betegek teljes számát körülbelül 2500-ra teszik, az egyes központok várható toborzása alapján.

Elemzési terv

Az adatokat a kategorikus és a folytonos változók számlálásával, százalékával és kvartilisével összegzik. A betegek kórházi halálozásának és elbocsátásának leírására többállapotú modelleket fognak használni. A kórházi halálozás becslése, amely a hazabocsátást versengő eseményként számolja el. A Kaplan-Meier becslő segítségével becsülik meg a mortalitást a felvételtől számított 3 hónapig. A betegek társbetegségeinek a klinikai kimenetelben játszott szerepét a Cox-modell fogja értékelni, a releváns zavaró tényezőkhöz igazítva. Klinikai alapú prognosztikai pontszámot dolgoznak ki, beleértve a társbetegségeket és egyéb kockázati tényezőket. A pontszámot többdimenziós megközelítéssel állítják össze, és Lasso megközelítést alkalmaznak a releváns kockázati tényezők kiválasztására. A fogadó működési jellemzők görbe alatti terület (AUC) és a Brier-pontszám a modell teljesítményének értékelésére szolgál, és a végső pontszám keresztellenőrzésre kerül. Az érzékenységelemzést képzési és tesztérvényesítési módszerrel végzik el. A regressziós fák használatát a kockázati alcsoportok és a látens változómodellek gyakorlati meghatározásához szintén megfontoljuk.

Többszörös imputációt hajtunk végre, ha a hiány meghaladja a 10%-ot.

Adatgyűjtés

A SARS-CoV-2 miatt 2020 októberéig kórházba került egymást követő betegek is beletartoznak. Tekintettel az írásos beleegyezés szisztematikus megszerzésének nehézségeire és a projekt iránti nagy közérdekre, a kutatást az Általános Adatvédelmi Rendelet (GDPR) 2016/679 EU-rendelet 89. cikkében garantált felhatalmazások keretében végzik. garantálja az egészségügyi adatok közérdekű, tudományos vagy történelmi kutatási vagy statisztikai célú adatkezelését.