COVID-19 とインフルエンザにおける断層撮影所見 (TOMOCOVIDMX)

バックグラウンド

2019年後半、中国の湖北省武漢市で新型コロナウイルスによる肺炎が数件発生した。 2020 年 2 月 11 日、世界保健機関 (WHO) は COVID-19 をパンデミック疾患に指定しました。 救命救急室での管理が必要な COVID-19 患者に関連する死亡率は約 4.3% です。 COVID-19 は、重症急性呼吸器症候群コロナウイルス 2 (SARS-CoV-2) によって引き起こされます。 COVID-19 の診断は、陽性検査で行われます (つまり、 逆転写酵素ポリメラーゼ連鎖反応、RT-PCR) は、呼吸器感染症の臨床徴候と症状を持つ人から採取されたものです。 ウイルス性肺炎は、高い罹患率と死亡率に関連しているため、現在世界中で課題となっています。 2009 年 6 月、WHO はインフルエンザ A H1N1 を世界的流行病と宣言しました。 世界中で、インフルエンザ H1N1 の死亡率は 11% で、50 歳以上 (つまり、 18-20%)。 インフルエンザの診断は、RT-PCR を使用して確立できます。 毎年世界中で約 2 億件の市中感染性ウイルス性肺炎が発生しており、そのうち 1 億件が子供で、1 億件が成人です。 ウイルス性肺炎の画像所見は多様であり、非ウイルス性感染症および炎症状態に関連する所見と重複しています。 ただし、根底にあるウイルス病原体を特定することは必ずしも容易ではありません。 これらのウイルスに関連して、いくつかの画像パターンが説明されています。 画像検査に基づいて確定診断を達成することはできませんが、ウイルス性肺炎の画像パターン認識は、ウイルス性病原体と細菌性病原体を区別するのに役立ちます。したがって、見境のない抗生物質の使用を減らします。 下気道にウイルス感染した患者の断層撮影所見を相関させる研究はほとんどありません。

肺炎が疑われる患者では、画像診断の最初の選択肢としてコンピュータ断層撮影 (CT) の使用を考慮する必要があります。 SARS-CoV-2によるウイルス性肺炎の患者では、肺CTスキャンで下葉または後方に見られる不規則な硬化画像を伴う末梢多焦点スリガラスパターンが報告されています。 さらに、非定型ウイルス性肺炎の診断を複雑にし、軽度の COVID-19 患者の 17.9% と中等度から重度の COVID-19 患者の 2.9% は、入院時に肺炎の CT 証拠を持っていませんでした。 最近のある研究では、COVID-19 肺炎で見つかった CT 放射線パターンを他のウイルス性肺炎と比較しました (つまり、 インフルエンザ、パラインフルエンザ、アデノウイルス、および呼吸器合胞体ウイルス) は、より高い末梢分布 (すなわち. 80% 対 57%、p<0.001)、よりすりガラス状の不透明度 (すなわち 91% 対 68%、p<0.001)、細かな網状混濁の頻度が高い (すなわち 56% 対 22%、p<0.001)、および COVID-19 患者の血管肥厚。一方、他のウイルス性肺炎は、分布パターンが混在している可能性が高かった（つまり、 35% 対 14%、p<0.001)、胸水がある (すなわち 39% 対 4.1%、p<0.001)、および目に見えるリンパ節 (10.2% 対 2.7%、p<0.001) を示します。 別の研究では、COVID-19 に関連する肺の放射線学的パターンをインフルエンザ (A および B) と比較して、より高い円形陰影 (つまり、 35% 対 17%、p=0.048)、小葉間中隔肥厚の頻度が高い (すなわち、 COVID-19 患者では 66% 対 43%、p=0.014)。逆に、インフルエンザ患者は結節性病変の頻度が高かった（すなわち 71% 対 28%、p<0.001)、小さな高密度の結節性病変の頻度が高い (すなわち 40% 対 9%、p<0.001)、胸水の可能性が高い (すなわち 31% 対 6%、p<0.001)。

リサーチクエスチョン

1. SARS-CoV-2 に続発する市中肺炎と診断された患者の肺断層撮影所見は何ですか?
2. H1N1インフルエンザに続発する市中肺炎と診断された患者の肺断層撮影所見は何か?
3. SARS-CoV-2 と H1N1 インフルエンザの 28 日間生存分布は異なりますか?
4. SARS-CoV-2 に続発する肺炎患者の 28 日間生存率分布と肺断層撮影の放射線学的パターンに違いはありますか?
5. H1N1 インフルエンザに続発する肺炎患者の 28 日間生存率分布と肺断層撮影の放射線学的パターンに違いはありますか?
6. 両群および群間の 28 日死亡率の生存差に関連する要因は何ですか?