Савилов Павел Николаевич.
392524, Тамбовская область, Тамбовский р-н, с. Покрово-пригородное, ул. Полевая, д. 4
Pavel N. Savilov.
4 Polevaya Str., 392524 Pokrovo-Prigorodnoe, Tambov District, Tambov Region
Курдюмова Софья Сергеевна.
392000, Тамбов, ул. Советская, д. 93
Sofya S. Kurdyumova.
93 Sovietskaya Str., 392000 Tambov
Шутова Светлана Владимировна.
392000, Тамбов, ул. Советская, д. 93
Svetlana V. Shutova.
93 Sovietskaya Str., 392000 Tambov
Бучнева Светлана Владимировна.
392524, Тамбовская область, Тамбовский р-н, с. Покрово-пригородное, ул. Полевая, д. 4
Svetlana V. Buchneva.
4 Polevaya Str., 392524 Pokrovo-Prigorodnoe, Tambov District, Tambov Region
Баранов Александр Викторович.
392000, Тамбов, ул. Советская, д. 93
Alexander V. Baranov.
93 Sovietskaya Str., 392000 Tambov
Цель исследования: определение предикативности отобранных показателей рутинных клинико-лабораторных исследований и их прогностической информативности для моделирования прогноза летального исхода при SARS-CoV-2-ассоциированной пневмонии у пациентов отделения реанимации и интенсивной терапии (ОРИТ).
Материал и методы. Провели ретроспективный выборочный анализ 73 историй болезни по принципу «случай-контроль». Группа сравнения — 20 историй болезни выживших пациентов; основная группа — 53 истории болезней умерших больных, проходивших лечение в январе–феврале 2022 г. Объектом исследования служили лейкоцитарная формула крови, С-реактивный белок (СРБ), ферритин, сатурация крови (SpO₂) по данным пульсоксиметрии и нейтрофильный коэффициент (НК) ‒ отношение процентного содержания палочкоядерных нейтрофилов к процентному содержанию сегментоядерных нейтрофилов. Прогностическую информативность выявленных предикторов определяли методом построения кривых операционных характеристик (ROC). Определяли площадь под кривой (АUC), 95% доверительный интервал (ДИ), чувствительность (Ч), специфичность (Сп) и точку отсечения (ТО) как величину предиктора с наибольшей суммой чувствительности и специфичности.
Результаты. Наиболее информативными предикторами летального исхода при SARS-CoV-2-ассоциированной пневмонии оказались: в день госпитализации — содержание ферритина в крови (AUC=0,826; 95% ДИ от 0,717 до 0,905: p<0,001, ТО≤0,473 мг/л; Ч=78%; Сп=75%). В 1-й день нахождения в ОРИТ — содержание гранулоцитов (GRA, AUC=0,711; 95%ДИ от 0,589 до 0,814, p<0,002; ТО>6×10⁹/л; Ч=94%; Сп=75%); НК (AUC=0,713; 95%ДИ от 0,541 до 0,850, p<0,016; ТО>18; Ч=91%; Сп=62%). В последний день нахождения в ОРИТ — СРБ (AUC=0,825; 95% ДИ от 0,522 до 0,973; p<0,013, ТО>14 мг/л; Ч=75%; Сп=100%); НК (AUC=0,862; 95% ДИ от 0,724 до 0,947; p<0,0001, ТО>16; Ч=94%; Сп=82%); SpO₂ (AUC=0,909; 95% ДИ от 0,819 до 0,963; p<0,0001, ТО≤91%; Ч=77%; Сп=100%); лейкоциты крови (WBC, AUC=0,833; 95%ДИ от 0,725 до 0,912; p<0,001, ТО>12,2×10⁹/л; Ч=80%; Сп=81%). Методом пошагового исключения предложили математическую модель оценки вероятности (р) летального исхода при SARS-CoV-2-ассоциированной пневмонии.
Заключение. Наибольшую прогностическую ценность для моделирования летального исхода имеет уравнение р=1/(1+е–Z)×100%, в котором используются такие рутинные показатели, как ферритин, нейтрофильный коэффициент и величина сатурации. Чувствительность и специфичность модели составили 84,0 и 94,1% соответственно.
Aim: to determine the predictive value of selected routine clinical and laboratory parameters and to assess their prognostic significance for modeling mortality risk in intensive care unit (ICU) patients with SARS-CoV-2-associated pneumonia.
Materials and Methods. A retrospective case-control analysis of 73 medical records was performed. The control group included 20 records of surviving patients, while the primary group comprised 53 records of non-survivors treated between January and February 2022. The study parameters included leukocyte differential count, C-reactive protein (CRP), ferritin, blood oxygen saturation (SpO₂) via pulse oximetry, and the neutrophil ratio (NR) defined as the percentage of band neutrophils divided by the percentage of segmented neutrophils. The prognostic value of identified predictors was assessed using receiver operating characteristic (ROC) curve analysis. The area under the curve (AUC), 95% confidence interval (CI), sensitivity (Se), specificity (Sp), and cutoff point (CP) were determined, with CP defined as the predictor value yielding the highest sum of sensitivity and specificity.
Results. The most informative predictors of mortality in SARS-CoV-2-associated pneumonia were:
On the day of hospital admission: Ferritin levels (AUC=0.826; 95% CI: 0.717–0.905; P<0.001, CP≤0.473 mg/L; Se=78%; Sp=75%). On ICU day 1: Granulocyte count (GRA, AUC=0.711; 95% CI: 0.589–0.814; P<0.002, CP>6×10⁹/L; Se=94%; Sp=75%), NR (AUC=0.713; 95% CI: 0.541–0.850; P<0.016, CP>18; Se=91%; Sp=62%). On the final day in ICU: CRP (AUC=0.825; 95% CI: 0.522–0.973; P<0.013, CP>14 mg/L; Se=75%; Sp=100%); NR (AUC=0.862; 95% CI: 0.724–0.947; P<0.0001, CP>16; Se=94%; Sp=82%); SpO₂ (AUC=0.909; 95% CI: 0.819–0.963; P<0.0001, CP≤91%; Se=77%; Sp=100%); White blood cell count (WBC, AUC=0.833; 95% CI: 0.725–0.912; P<0.001, CP>12.2 × 10⁹/L; Se=80%; Sp=81%). Using a stepwise elimination approach, a mathematical model was proposed for predicting mortality probability (P) in SARS-CoV-2-associated pneumonia.
Conclusion. The most valuable prognostic model for predicting mortality risk is represented by the equation: P=1/(1+е–Z)×100% using routine laboratory parameters such as ferritin, neutrophil ratio and blood oxygen saturation. The model showed a sensitivity of 84.0% and a specificity of 94.1%.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.