Covid-19 환자에서 스타틴 요법의 영향

방법 연구 모집단 이 연구는 2020년 1월 1일부터 12월까지 비인두 또는 구인두 표본의 SARS-CoV-2 역전사 효소 중합 효소 연쇄 반응 검사에서 양성 반응을 보인 Antalya 교육 및 연구 센터에 입원한 모든 환자에 대한 후향적 단일 센터 검토입니다. 31, 2020. 및 정보에 입각한 동의가 면제되었습니다. 이 연구는 헬싱키 선언의 원칙을 준수했으며 안탈리아 교육 및 연구 센터 윤리 위원회(2021-059)의 승인을 받았습니다.

기본 인구 통계, 임상 및 실험실 변수는 전자 의료 기록 시스템에서 검색되었습니다. 환자는 HeartScore 고위험 국가 위험 차트에 따라 분류되었습니다. 매우 높은 심혈관 위험 그룹에서 확인된 환자가 분석에 포함되었습니다. 연구 모집단은 스타틴을 투여받은 환자와 입원 전에 스타틴을 투여받지 않은 환자의 두 그룹으로 나뉘었습니다. 주요 결과는 추적 기간 동안 병원 내 사망률이었습니다.

통계 분석 요약 통계는 범주형 변수에 대한 백분율 및 사분위수 범위가 있는 중앙값 또는 연속 변수에 대한 표준 편차가 있는 평균으로 표시되었습니다. 스타틴 사용에 따라 계층화된 인구학적, 임상적 특성 및 외래 환자 약물의 차이를 양측 독립 t-검정 및 카이제곱 검정을 적절하게 사용하여 조사했습니다.

적응증에 의한 혼동의 영향을 최소화하기 위해 성향-점수 매칭을 사용하여 두 그룹의 임상 특성의 균형을 맞추었습니다. 성향 점수 로짓의 표준편차의 0.02에 해당하는 캘리퍼스 너비를 사용하여 교체 없이 1:1 매칭 프로토콜(그리디 매칭 알고리즘)을 사용하여 매칭을 수행했습니다. 연령, 성별, 심방세동 병력, 암, 만성신장질환, 만성폐쇄성폐질환, 울혈성심부전, 관상동맥질환, 당뇨병, 고혈압, 흡연, 코르티코스테로이드 치료 등의 변수를 조정에 사용했다. 전체 코호트와 성향 일치 코호트의 모든 기본 변수에 대해 기술 분석을 수행했습니다.

잠재적인 사망률 예측 변수를 식별하기 위해 처음에 전체 코호트에서 단변량 로지스틱 회귀 분석을 수행했습니다. p < 0.20인 공변량을 다변수 모델에 입력하기 위해 선택했고, p > 0.05인 공변량을 최종 모델에서 제거했습니다. 유사하게, 성향-점수 일치 코호트에서 단변량 및 다변량 로지스틱 회귀가 모두 수행되었습니다. 모든 분석은 SAS 소프트웨어 버전 9.4(SAS Institute, Inc., Cary, NC, USA)로 수행되었습니다.