Covid-19 住院患者的 RDW、血小板动力学和生存结果。 (HEMLABFORCOV19)

简介 - 本研究的概念 红细胞指数 RDW 是红细胞的一个参数，表示红细胞群体中红细胞大小不均 (11.5-14.5%) 其值是在血常规25个参数中确定的。 (1,2,3) 医学文献表明，RDW 升高与多种病理状况、心脏病、肺病、中风、败血症、癌症的死亡风险增加相关。(4,5,6,7 ） 随着有关 Covid-19 疾病的出版物大量涌现，人们广泛提及 RDW 与该疾病的严重程度和死亡率的关系。 (8,9,10,11,12,13)​​ 同样，血小板计数 (PLT) 较低 - 血小板减少症在 Covid-19 疾病中很常见，其机制多种多样，并且与其严重程度和结果相关，正如系统性研究报告的那样对 24 项研究的回顾，(14) 而且还对 9 项研究进行了荟萃分析，尽管这些研究之间存在很大的异质性，但在非幸存者。(15,16,17) 此外，虽然covid-19疾病主要影响呼吸系统并可能导致呼吸衰竭，但它也伴随着大量D-二聚体升高的血栓，以及在受影响死者的肺部或其他器官中发现微血栓形成。 covid-19 疾病的凝血病与其他凝血障碍相似但不相同，例如脓毒症 DIC (SIC/DIC)、噬血细胞综合征 (HPS)、抗磷脂综合征 (APS) 和血栓性微血管病 (TMA)，(18)导致严重的 covid-19 疾病中经常发生的血小板过度激活和免疫血栓形成。(19) Daniels 及其同事进行的系统综述发现，32 项研究检查了与血小板大小相关的标记物（血小板体积指数，PVI）与 covid-19 疾病严重程度或死亡率的关系。(20) 这些研究中的PVI参数除了血小板计数PLT和MPV之外，还包括不同程度和组合的其他参数，例如PDW、P-LCR、LMR、MPR。 结果表明，总体趋势是这些标记物的高值与疾病的严重程度和死亡率相关。(20) 该综述的 14 项研究报告了严重和轻度 covid-19 疾病之间基线 PVI 值的显着差异，尽管纵向研究显示这些血小板标志物的趋势不同。(20) 近年来，研究人员对血小板指数 MPV/PLT 比率（源自平均血小板体积与血小板计数的比率）感兴趣，将其作为基于血小板的全身性血栓形成的特定标志物。(21,22,23)

研究目的 我们的研究将检查红细胞指数 RDW、血小板计数 PLT 和血小板指数 MPV/PLT 比值与 SARS-COV2 住院患者入院、出院、第一周、第二周的死亡风险之间的关系周以及住院总时间。 希腊没有关于此问题的其他报道。

如果存在联系并且我们确定了截止值，我们可以建议血液学实验室可能有潜力协助 COVID-19 疾病的早期筛查和预后。

研究方案和患者组 登记诊断的 SARS-Cov-2 患者要么直接入住 Sismanoglio - A.Fleming 综合医院，要么主要从阿提卡第一卫生区的其他医院继续治疗，例如：G. Gennimatas GH、Evangelismos GH、Konstantopoulio GH、Laiko GH、Erythros GH、Alexandra GH、Ippokrateio GH、Attikon GH，提供入院和住院时的信息说明和实验室数据。

已对受内部和外部质量控制的血液分析仪进行了血液学实验室测试。 对于 Sismanoglio - A. Fleming 综合医院，使用的血液学和止血分析仪为西门子 Healthineers 的 ADVIA 2-120、Sysmex Ca-1500、BCS XP 和罗氏诊断公司的 SYSMEX XE 2100。

将根据年龄、性别、合并症、covid-19疾病严重程度、结果（改善或死亡）、RDW、PLT、MPV/PLT比值、参数、入组、出院和住院时间平均值入组。 为了监测参数的趋势，测定并记录住院第1周和第2周的PLT平均值、MPV/PLT比值、PLT最低值、淋巴细胞平均值和最低值（绝对数、百分比%和根据 ISTH 标准，CRP 和 D-二聚体的平均值和峰值，以及死者的 DIC 评分。(24) (表 1) MPV/PLT 比率定义和计算如下： : MPV 值 (fl)x100/ PLT 每 1000/μl

第一周和第二周的间隔很有趣，因为在疾病发作后的第 7 天和第 14 天之间，临床表现激增，炎症介质和细胞因子明显增加。 (25) D-二聚体（纤维蛋白降解产物）的值将被确定和记录，作为血管内血栓形成的指示，并作为 covid-19 疾病死亡风险的独立预测因子。 (26) 还记录了淋巴细胞值（平均值、绝对数、百分比、最低点和时间），因为淋巴细胞减少症是大多数严重的 covid-19 病例的主要发现（15、27、28、29），并且对淋巴细胞动态可以预测患者的结果。(28) CRP 值（平均值、最高点和时间）被确定并记录为炎症指标，尤其是在 covid-19 患者中可能发生的细胞因子风暴中较高，并且与疾病死亡率相关。 (30) 根据希腊国家公共卫生组织 (EODY) 的标准，将患者分为轻度/中度和重度/危重症 covid-19 疾病。(31) 统计分析将由 SAS Software for Windows 版本 9.4（SAS Institute Inc，北卡罗来纳州，美国）执行。 为了分析以数值表示的变量，即定量数据（例如年龄、RDW、PLT 等），特别是为了识别幸存者和非幸存者之间的差异，统计分析预计将通过 Mann-Whitney U 进行测试方法。 然而，如果数据确实遵循柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验评估的正态分布，则将应用 t 检验方法。 为了评估不同群体（例如不同年龄组）中RDW和PLT以及MPV/PLT比率或其他数值数据的表达差异，将应用Kruskal Wallis方法，并且在正态性的情况下将应用ANOVA检验。 研究组中的分类数据差异（例如 性别、年龄组等）将通过 x2 检验进行检验，如果需要，则通过 Fisher 精确检验进行检验。

统计显着性水平设置为<0.05（P<0.05），并且所有测试都是双面的。

最后，统计分析由描述性统计组成，即数值变量的中心值和离散度测量，例如平均值、中位数、标准差和四分位数 1 和 3（Q1 和 Q3），分类变量包括百分比和 95% 置信度间隔。 对于推论统计，将评估 RDW 和 PLT、MPV/PLT 比率作为 COVID-19 住院患者最终结果的预后标志物的假设。

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