COVID-19 환자의 중요한 결과에 대한 예측

배경 신종 코로나바이러스 감염증 2019(COVID-19) 대유행은 2019년 12월 발병 이후 전 세계 보건에 중요하고 긴급한 위협이 되었습니다. COVID-19는 호흡기뿐만 아니라 폐, 간, 신장, 심장, 혈관 및 기타 장기를 포함한 인체의 다른 장기에도 영향을 미칩니다(1). 호흡 부전 및 급성 호흡 곤란 증후군(ARDS)은 COVID-19 감염의 가장 흔한 심각한 합병증입니다(2). COVID-19의 조사망률(crude COVID-19의 병원 내 사망률은 13,398명의 환자를 대상으로 한 33개의 연구(4)를 기준으로 17.1%로 보고되었으며(4), 프랑스 국가 행정 데이터베이스(5)에 기반한 인플루엔자보다 2.9배 높았습니다. 중환자실에 입원한 COVID-19 환자의 26%가 중증 상태로 입원했고 중환자실에 입원한 환자의 31%가 사망한 것으로 보고됐다.

COVID-19(7)의 중요한 결과와 관련이 있는 것으로 나타난 환자의 인구통계학적 특성 및 기저 질환에 대한 몇 가지 위험 요소가 있습니다. 또한 불량한 구강 건강, 특히 치주염도 COVID-19의 중요한 결과와 관련이 있는 것으로 나타났습니다(8). Maroufet al. 치주염이 있는 COVID-19 환자는 환자-대조군 연구를 기반으로 치주염이 없는 환자보다 사망 확률이 8배, 중환자실 입원 확률이 3.5배 더 높은 것으로 나타났습니다(9). 이것은 치주 질환이 변화된 미생물, 다중 바이러스 수용체의 발현, 세균 중복 감염 및 치주 병원체의 흡인을 통해 사이토카인 방출을 향상시킬 수 있기 때문일 수 있습니다(10). 사이토카인 폭풍으로 불리는 전 염증성 사이토카인의 생성 증가는 COVID-19의 부작용의 가장 중요한 원인입니다(10).

COVID-19의 높은 전염성, 높은 중환자실 입원률, 높은 사망률로 인해 병상 수요가 엄청나게 증가하고 의료 장비가 부족해졌습니다. 따라서 ICU 입원 및 사망 위험이 가장 높은 COVID-19 환자를 조기에 식별할 수 있는 실용적인 위험 계층화 도구가 절실히 필요합니다(11). 이는 임상의와 정책 입안자가 관리에 대한 결정을 내리고 자원 할당을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 최근 검토에서는 COVID-19 환자의 예후를 예측하기 위해 개발된 여러 예측 모델을 확인했습니다(12). 이러한 예측 모델은 예측 변수와 모델 성능이 다양했습니다. C 반응성 단백질, 말초 산소와 같은 일부 예측 변수는 전문 장비 또는 실험실 테스트 없이는 쉽게 얻을 수 없기 때문에 병원에 처음 입원하는 일반 COVID-19 환자의 급속한 위험 계층화에 적용하기 어려운 많은 예측 모델이 반영되었습니다. 포화도, 요소 수준. 많은 예측 모델은 식별 및 보정 측면에서 중간 정도의 성능을 보였고 임상 의사 결정에는 이점이 없었습니다(12). 또한 치과 변수는 이전에 개발된 모델에서 잠재적인 예측 변수로 간주되지 않았습니다.

따라서 본 연구의 목적은 임상에서 쉽게 얻을 수 있는 환자의 인구통계학적 특성, 자가 보고한 건강상태, 구강 건강.

재료 및 방법 대상자 2020년 3월부터 2021년 5월까지 구강악안면외과(OMFS)를 방문한 COVID-19 확진자로 Isala 병원(네덜란드 Zwolle)의 입원 환자 및 외래 환자 중 치과 진료를 받은 적이 있는 환자를 포함한다. 현재 연구가 끝날 때까지 최대 5년까지 얻은 파노라마 방사선 사진(OPG). 환자는 예측 모델(유도 코호트)을 개발하는 데 사용됩니다.

또한 COVID-19가 확인된 Noordwest Ziekenhuis(NWZ)(네덜란드 알크마르)의 입원 환자 및 외래 환자를 포함하여 예측 모델(검증 코호트)을 외부적으로 검증했습니다.

잠재적인 예측 변수

잠재적인 예측 변수에는 환자의 인구통계학적 특성, 자가 보고된 의학적 상태 및 구강 건강이 포함됩니다. 모든 잠재적 예측 변수는 기준선에서 수집됩니다. 잠재적인 예측 변수는 다음과 같습니다.

인구통계학적 특성

• 성별
• 나이
• BMI

건강 상태

• 흡연
• 당뇨병
• 고혈압
• 고콜레스테롤혈증
• COPD
• CVD
• 만성 신장 질환
• 오사스

치과 변수(OPG 기반)

• 이의 수
• 치과 임플란트의 수

결과(엔드포인트) 연구의 엔드포인트는 COVID-19의 중요한 결과의 유무입니다(이분화됨). COVID-19의 과정과 결과는 (1) 외래; (2) 입원; (3) WHO 임상 진행 척도(13)에 근거한 ICU 입원 또는 사망. 이 연구에서 중요한 결과는 ICU 입원 또는 사망으로 정의되는 반면, 중요하지 않은 결과는 환자가 ICU 입원 없이 걸을 수 있거나 입원한 것으로 정의됩니다.

통계 분석 예측 모드가 개발되고 외부에서 검증됩니다.

참조

1. 왕 X, 팡 X, 카이 Z 등 동반이환 만성 질환 및 급성 장기 손상은 COVID-19 환자의 질병 중증도 및 사망률과 밀접한 관련이 있습니다: 체계적인 검토 및 메타 분석. 연구(Wash D C) 2020; 2402961.
2. SeyedAlinaghi S, Afsahi AM, MohsseniPour M 등. COVID-19의 후기 합병증; 현재 증거의 체계적인 검토. Arch Acad Emerg Med 2021; 9: e14.
3. Villani L, McKee M, Cascini F, 외. COVID-19 대유행의 첫 번째 물결 동안 유럽 전역의 COVID-19 사망률 비교. 전면 공중 보건 2020; 8: 620416.
4. Macedo A, Gonçalves N, Febra C. 입원 환자의 COVID-19 치사율: 체계적인 검토 및 메타 분석. 앤 에피데미올 2021; 57:14-21.
5. Piroth L, Cottenet J, Mariet AS, 외. COVID-19와 계절 인플루엔자의 특성, 이환율 및 사망률 비교: 전국 인구 기반 후향적 코호트 연구. 란셋 Respir Med 2021; 9: 251-259.
6. Abate SM, Ali SA, Mantfardo B, 외. 코로나바이러스 환자의 중환자실 입원률 및 결과: 체계적 검토 및 메타 분석. 플로스 원 2020; 15: e0235653.
7. 김형주, 황형호, 홍형호 외. 대유행 초기 단계에서 COVID-19의 중요한 결과에 대한 지역적 위험 요인에 대한 체계적인 검토 및 메타 분석. Sci Rep 2021; 11: 9784.
8. Botros N, Iyer P, Ojcius DM. 구강 건강과 COVID-19 합병증의 중증도 사이에 연관성이 있습니까? 바이오메드 J 2020; 43: 325-327.
9. Marouf N, Cai W, Said KN, 외. 치주염과 COVID-19 감염의 중증도 사이의 연관성: 케이스 컨트롤 연구. J Clin Periodontol 2021; 48: 483-491.
10. Sukumar K, Tadepalli A. COVID-19와 치주 질환 사이의 관계. J Int Med Res 2021; 49: 3000605211002695.
11. 기사 SR, Ho A, Pius R, 외. ISARIC WHO 임상 특성화 프로토콜을 사용하여 covid-19로 병원에 입원한 환자의 위험 계층화: 4C 사망률 점수의 개발 및 검증. BMJ 2020; 370: m3339.
12. Wynants L, Calster BV, Collins GS, 외. 코로나19 진단 및 예후 예측 모델: 체계적 검토 및 비판적 평가. BMJ 2020; 369: m1328.
13. COVID-19 감염의 임상 특성화 및 관리에 관한 WHO 실무 그룹. COVID-19 임상 연구를 위한 최소 공통 결과 측정 세트. 랜싯 감염 장애 2020; 20: e192-e197.