L'impatto della terapia con statine nei pazienti Covid-19

Metodi Popolazione dello studio Lo studio è una revisione retrospettiva monocentrica di tutti i pazienti ricoverati presso il Centro di formazione e ricerca di Antalya, risultati positivi al test della reazione a catena della polimerasi trascrittasi inversa SARS-CoV-2 su campioni rinofaringei o orofaringei dal 1° gennaio 2020 a dicembre 31, 2020., e il consenso informato è stato revocato. Lo studio è conforme ai principi della Dichiarazione di Helsinki ed è stato approvato dal comitato etico del centro di formazione e ricerca di Antalya (2021-059).

Le variabili demografiche, cliniche e di laboratorio di base sono state recuperate dal sistema di cartelle cliniche elettroniche. I pazienti sono stati classificati in base alla tabella dei rischi dei paesi ad alto rischio HeartScore. I pazienti identificati nel gruppo ad altissimo rischio cardiovascolare sono stati inclusi nell'analisi. La popolazione in studio è stata divisa in due gruppi: pazienti che hanno ricevuto una statina rispetto a quelli che non hanno ricevuto una statina prima del ricovero. L'outcome primario era la mortalità intraospedaliera durante il periodo di follow-up.

Analisi statistica Le statistiche di riepilogo sono state presentate come percentuali per variabili categoriali e mediane con intervalli interquartili o medie con deviazioni standard per variabili continue. Le differenze nelle caratteristiche demografiche, cliniche e nei farmaci ambulatoriali stratificati in base all'uso di statine sono state esaminate utilizzando il test t indipendente a due code e il test del chi quadrato, a seconda dei casi.

Per ridurre al minimo l'influenza del confondimento per indicazione, è stata utilizzata la corrispondenza del punteggio di propensione per bilanciare le caratteristiche cliniche dei due gruppi. La corrispondenza è stata eseguita utilizzando un protocollo di corrispondenza 1: 1 senza sostituzione (algoritmo di corrispondenza avido), con una larghezza del calibro pari a 0, 02 della deviazione standard del logit del punteggio di propensione. Le seguenti variabili sono state utilizzate per l'aggiustamento: età, sesso, storia di fibrillazione atriale, cancro, malattia renale cronica, malattia polmonare ostruttiva cronica, insufficienza cardiaca congestizia, malattia coronarica, diabete mellito, ipertensione, fumo e trattamento con corticosteroidi. Sono state eseguite analisi descrittive per tutte le variabili di base nella coorte complessiva e nella coorte abbinata alla propensione.

Per identificare potenziali predittori di mortalità, inizialmente abbiamo eseguito una regressione logistica univariata nella coorte complessiva. Le covariabili con p < 0,20 sono state selezionate per l'ingresso nel modello multivariabile e le covariabili con p > 0,05 sono state rimosse dal modello finale. Allo stesso modo, la regressione logistica univariabile e multivariabile è stata eseguita nella coorte abbinata al punteggio di propensione. Tutte le analisi sono state eseguite con il software SAS versione 9.4 (SAS Institute, Inc., Cary, NC, USA).