[33]
Особенности
-
•
Высокий ИМТ является фактором риска COVID – 0026 серьезность, особенно среди молодежи.
- •
ИМТ в качестве косвенного маркера избытка жира в организме.
-
•
COVID-19-27 Обычная компьютерная томография грудной клетки пациента может быть использована для прямого количественного определения жира в организме.
-
•
Отложение висцерального жира выше при COVID – 28 пациенты, обращающиеся в ОИТ.
- •
Висцеральный жир связан с необходимостью интенсивной терапии (ИЛИ = 2. 572).
-
•
Высокий ИМТ является фактором риска COVID – 0026 серьезность, особенно среди молодежи.
- •
ИМТ в качестве косвенного маркера избытка жира в организме.
-
•
COVID-19-27 Обычная компьютерная томография грудной клетки пациента может быть использована для прямого количественного определения жира в организме.
-
•
Отложение висцерального жира выше при COVID – 28 пациенты, обращающиеся в ОИТ.
- •
Висцеральный жир связан с необходимостью интенсивной терапии (ИЛИ = 2. 572).
Абстрактный
Задний план
Ожирение недавно было определено как основной фактор риска развития COVID – 27 серьезность, особенно среди молодежи. Причина, по которой его воздействие кажется менее выраженным у пожилых людей, может быть связана с сопутствующим наличием других сопутствующих заболеваний. Однако все отчеты сосредоточены только на ИМТ, косвенном маркере телесного жира.
Цель
Чтобы изучить влияние на COVID – 27 тяжесть абдоминального жира как маркер состава тела, который легко определяется у пациентов, которым выполняется компьютерная томография грудной клетки
Методы
Пациенты, включенные в это ретроспективное исследование, были последовательно включены в число пациентов, поступивших в отделение неотложной помощи в Риме, Италия, которые дали положительный результат на SARS-Cov-2 и прошли компьютерную томографию грудной клетки в Маршировать 2372. Данные были извлечены из электронных медицинских карт.
Полученные результаты
п = 0,0 0050) вместе с возрастом (п = 0. 019), маркеры воспаления СРБ и ЛДГ (
п <0. 0015, п = 0. 16 соответственно) и тяжести интерстициальной пневмонии по шкале тяжести легких (LSS) (
п <0. 14). Было обнаружено, что возраст, лимфоциты, CRP, LDH, D-димер, LSS, общий брюшной жир, а также VAT имеют значительную одномерную связь с потребностью в интенсивной терапии. Многомерный анализ показал, что LSS и VAT были независимо связаны с необходимостью интенсивной терапии (OR: 1. 452 ; 0130% CI: 1. 368 - 1. 761;
п
= 0,0 0015 и ИЛИ: 2. 572; 0130% CI: 1.0 0025 – 6.0 0026; п
= 0. 61, соответственно ). Выводы
SARS-CoV-2 ( тяжелый острый респираторный синдром коронавирус 2
), COVID-19-26 (Коронавирус заболевание 0025 ), RT-PCR
( обратная транскриптаза в реальном времени
), Отделение интенсивной терапии ( Отделение интенсивной терапии
), IRB ( Контрольный совет учреждения
Ключевые слова
COVID-19-28
SARS-CoV-2
- Ожирение
1. Вступление
[33]
Тяжелый острый респираторный синдром коронавирус 2 (SARS-CoV-2) быстро вызвал пандемию коронавирусной болезни 29 (COVID-19-26), вынуждая органы общественного здравоохранения заблокировать. Его относительно высокая летальность, по-видимому, зависит от нескольких факторов, таких как возраст, мужской пол и наличие гипертонии.
Ши Ю.
Ю Х.
Чжао Х .
Ван Х.
Чжао Р.
Шэн Дж.
-
Восприимчивость хоста к тяжелой форме COVID – и установление оценки риска хоста: результаты 728 случаев за пределами Ухани.
]. Когда эпицентр пандемии переместился из Китая в Италию, Европу, а затем в Соединенные Штаты, масса тела была предложена в качестве дополнительного фактора риска, а ретроспективное исследование показало, что 97 % пациентов, поступивших в реанимацию по поводу SARS-CoV-2, имели ожирение [
- Симоннет А.
Четбоун М.
Пуасси Дж.
Раверди В.
Нулетт Дж.
Дюамель А.
- и другие.
-
Высокая распространенность ожирения при тяжелом остром респираторном синдроме коронавируса-2 (SARS-CoV-2), требующем инвазивной механической вентиляции легких.
], что подтверждается другими сообщениями [
- Peng Y.D.
- Meng Ok.
- Guan H.Q.
- Leng L.
- Zhu R.R.
- Wang B.Y.
- et al.
Medical traits and outcomes of 112 heart problems sufferers contaminated by 2019-nCoV.
,
,
- Palaiodimos L.
- Kokkinidis D.G.
- Li W.
- Karamanis D.
- Ognibene J.
- Arora S.
- et al.
Extreme weight problems, growing age and male intercourse are independently related to worse in-hospital outcomes, and better in-hospital mortality, in a cohort of sufferers with COVID-19 within the Bronx, New York.
]. Такая задержка в таком наблюдении может быть связана с разницей в распространенности ожирения в этих странах: в Китае и наиболее пострадавшем районе Хубэй распространенность составляет менее 5%, а в Италии – один выше 0020%, и США теперь больше 0055% [
- ,
[33]
]. Интересно, что ожирение является основным фактором риска COVID – 27 худший прогноз, особенно среди молодых, в то время как его роль кажется менее заметной у пожилых людей [
- Lighter J.
- Phillips M.
- Hochman S.
- Sterling S.
- Johnson D.
- Francois F.
- et al.
Weight problems in sufferers youthful than 60 years is a threat issue for Covid-19 hospital admission.
,
- Kass D.A.
- Duggal P.
- Cingolani O.
Weight problems may shift extreme COVID-19 illness to youthful ages.
,
- Busetto L.
- Bettini S.
- Fabris R.
- Serra R.
- Dal Pra C.
- Maffei P.
- et al.
Weight problems and COVID-19: an Italian snapshot.
,
- Klang E.
- Kassim G.
- Soffer S.
- Freeman R.
- Levin M.A.
- Reich D.L.
Morbid weight problems as an impartial threat issue for COVID-19 mortality in hospitalized sufferers youthful than 50.
]. Частично это может быть связано с дополнительными факторами риска, которые появляются с возрастом, а влияние ожирения ослабляется. Однако следует отметить, что Всемирная организация здравоохранения определяет ожирение как состояние, характеризующееся аномальным или чрезмерным накоплением жира, представляющим риск для здоровья, без упоминания ИМТ [
[6]
[33]
Всемирная организация здоровья
-
- ]. ИМТ, на самом деле, является косвенным маркером избыточного жира в организме, и изменения в составе тела происходят при старении [
572
], с прогрессирующей потерей мышечной массы вместе с переходом от подкожной жировой ткани к висцеральной (VAT) и увеличением общего жира [
[13]
]. Чрезмерный воспалительный ответ на SARS-CoV-2, выражающийся в повышении циркулирующих цитокинов, глубокой лимфопении и инфильтрации мононуклеарных клеток в легких, считается основной причиной тяжести заболевания и смерти пациентов с COVID – 27 [
[33]
Мерад М.
- Патологическое воспаление в пациенты с COVID – 27: ключевая роль для моноцитов и макрофагов. 1657
- ]. Таким образом, увеличенное расширение НДС может сыграть решающую роль в развитии чрезмерного воспаления, описанного у пациентов, у которых развиваются серьезные осложнения от инфекции SARS-CoV-2, и дальнейшее изучение его взаимосвязи с клиническими исходами для всех возрастов в настоящее время имеет первостепенное значение
Пациенты с клиническим подозрением на инфекцию SARS-Cov-2 проходят компьютерную томографию для диагностики и мониторинга заболевания [
]. Поскольку ИМТ, возможно, рассказывает только одну часть истории, а состав тела у многих больных трудно оценить, определение легко собираемых маркеров отложения жира, связанных с худшим прогнозом, может помочь в лучшей стратификации пациентов с повышенным риском развития осложнений. Более того, такие результаты могут проложить путь к лучшему пониманию механизмов, лежащих в основе установленной связи между массой тела и COVID – 27 строгость. Поэтому мы стремились изучить связь депонирования НДС с клиническими исходами, такими как необходимость интенсивной терапии среди пациентов с COVID – 28.
2. Методы
2.1
Население и план исследования
Пациенты, включенные в это ретроспективное исследование единого центра, были последовательно включены в число пациентов, поступивших в отделение неотложной помощи больницы Сант-Андреа, Рим, Италия, с положительным результатом на SARS-Cov-2 и перенесших грудную клетку. КТ в марте 8500. Всем пациентам были взяты два мазка из носа и ротоглотки в – часовой интервал, и образцы были протестированы для подтверждения диагноза SARS-COV2 с помощью обратной транскриптазы в реальном времени (RT- PCR) (Charitè, Берлин, Германия). Были собраны деидентифицированные данные о демографических и клинических характеристиках, а также лабораторные данные при предъявлении. Данные были извлечены из электронных медицинских карт. На основании клинической и радиологической оценки пациенты впоследствии были направлены из отделения неотложной помощи для выписки на дом или госпитализированы в отделение интенсивной терапии или интенсивной терапии (ОИТ), и такой клинический результат был зарегистрирован для целей настоящего исследования. Все пациенты, обращавшиеся в отделение интенсивной терапии, были интубированы и подверглись инвазивной механической вентиляции легких, тогда как пациенты, находившиеся в отделении интенсивной терапии, интубация не нуждались.
Пациенты, компьютерная томография которых не могла быть оценена из-за сильного артефакта движения или других технических проблем, таких как ограниченное поле зрения для количественной оценки жировой ткани или компьютерная томография, полученная с контрастным веществом, были исключены, а также те, для которых исследованные клинические результаты были недоступны. .
Исследование было одобрено местным институциональным наблюдательным советом (IRB) и получило письменное информированное согласие. был получен от всех участников исследования. Когда пациенты не могли дать осознанное согласие, его получали ближайшие родственники или принимавший врач. 8500
2.2 Размер выборки и исследование мощность
- На основе предварительного пилотного исследования 27 пациентов, среднее ± стандартное отклонение НДС в популяции пациентов было 022, 15 ± 154262 мм
2
. Принимая степень 0. и альфа 0. 17, 311 пациенты считались подходящими, чтобы выделить ожидаемая разница в 2018 мм
2
в стоимости НДС. Количество субъектов было дополнительно увеличено до 355 для предотвращения возможной потери данных. Предполагая, что альфа равна 0. 17, апостериорная мощность рассчитана с учетом среднее значение ± стандартное отклонение НДС в исследуемых группах с меньшим количеством пациентов (т. е. 31 ) было 0115. 2%.
2.3
Техника получения КТ и оценка степени тяжести легких
COVID-19-27 положительные пациенты прошли компьютерную томографию грудной клетки, чтобы определить легочное поражение. Данные были получены на 05 КТ-срезы (GE Revolution EVO, GE Medical Systems, Милуоки, Висконсин, США). Поражение легких оценивалось с помощью шкалы тяжести легких (LSS), рассчитанной путем визуальной оценки двумя экспертами-радиологами на основе консенсуса (DC и MZ с [
- Huang C.
- Wang Y.
- Li X.
- Ren L.
- Zhao J.
- Hu Y.
- et al.
Medical options of sufferers contaminated with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China.
,
- Fang L.
- Karakiulakis G.
- Roth M.
Are sufferers with hypertension and diabetes mellitus at elevated threat for COVID-19 an infection?.
,
- Zhou F.
- Yu T.
- Du R.
- Fan G.
- Liu Y.
- Liu Z.
- et al.
Medical course and threat components for mortality of grownup inpatients with COVID-19 in Wuhan, China: a retrospective cohort research.
,
- Chen Y.
- Guo Y.
- Pan Y.
- Zhao Z.J.
Construction evaluation of the receptor binding of 2019-nCoV.
] и 5 лет опыта соответственно) от 0 до 0055 (
Рисунок. 1 A – B) [
Карузо Д.
Паринелла АХ
Schoepf UJ
Stroebel MH
Мангольд С.
и другие.
-
Оптимизация настроек окна для стандартной и расширенной виртуальной моноэнергетической визуализации в абдоминальной двухэнергетической КТ-ангиографии.
]. Вкратце, каждое легкое было разделено на 0020 регионы, как уже было описано [
], и для каждой области была назначена визуальная оценка вовлечения паренхимы (матовое стекло и уплотнение) с оценкой 0 для отсутствия, 1 для 65% поражения легких.
<50% and 2 for >
![Fig. 1]()
Рисунок. 1 Поражение легких и анализ жира при компьютерной томографии грудной клетки при COVID – 27 пациент. (A – B) Помутнения матового стекла можно увидеть по периферии в нижних долях, типичная радиологическая картина COVID – 27; (C) первый срез, где основания легких больше не видны на торакоабдоминальном уровне, где количественно оцениваются висцеральная жировая ткань (VAT) и общая жировая ткань (TAT): жир обозначен зеленым. Подкожную жировую ткань рассчитывали вычитанием. (D) Анализ гистограммы чисел CT с диапазоном чисел CT, классифицированных как жир, был – 65 в – 438.
Просмотреть большое изображение
Средство просмотра фигур
Загрузить изображение высокого разрешения
Скачать (PPT)
Измерения были выполнены двумя радиологами согласованно (MP и FP с опытом работы 6 и 7 лет соответственно) на коммерчески доступном компьютере рабочей станции. КТ грудной клетки перенесены (Advantage Windows Workstation, версия 4.7, GE Healthcare). Для количественной оценки висцерального и подкожного жира брюшной полости был выбран первый срез, в котором основания легких больше не были видны на торакоабдоминальном уровне, исходя из ранее описанного метода (Рисунок 1 C) [
]. Была идентифицирована интересующая область (ROI) окружности тела без подкожной клетчатки; затем диапазон HU, соответствующий гистограмме КТ жировой ткани из – 444 на – 71 HU был настроен для автоматического расчета площади висцеральной жировой ткани (НДС), выраженной в мм
2
на выбранном фрагменте (Рисунок. 1 Г). Процедуру повторяли, вычерчивая ROI, включая подкожную ткань, и получая площадь общей жировой ткани (TAT), выраженную в мм 1881 2
. Площадь подкожной жировой ткани (SAT), выраженная в мм 1862 2
получено как вычитание между ТАТ и НДС. Наконец, толщина эпикардиального жира (EFT) была измерена на уровне начала правой коронарной артерии в аксиальной плоскости. Чтобы уменьшить систематическую ошибку, измерения были оценены трижды, и было записано среднее значение, выраженное в миллиметрах.
2,5 Статистика
- Статистический пакет для Социальные науки (SPSS), v. 27 и R-пакет (Вена, Австрия). Результаты представлены в виде среднего значения ± стандартное отклонение (SD). Нормальность оценивалась с помощью теста Колмогорова – Смирнова. Переменные, которые не распределяются нормально, были преобразованы в журнал. Пациенты были разделены на три группы в зависимости от типа лечения (выписка на дому, суб-интенсивная терапия и интенсивная терапия). Первичной конечной точкой было поступление в отделение интенсивной терапии, которое включает в себя необходимость интубации.
- Для непрерывных переменных Односторонний анализ ANCOVA проводился для сравнения распределения клинических, биохимических параметров ожирения и показателей ожирения, полученных с помощью компьютерной томографии, и LSS между тремя различными уровнями лечения с учетом возраста и пола, а также
post-hoc множественное сравнение Была проведена корректировка LSD. Для категориальных переменных использовался критерий хи-квадрат / точный критерий Фишера. Коэффициент корреляции Пирсона использовался для исследования уровня связи между непрерывными переменными.
- Для оценки наличия аддитивного взаимодействия исследуемых переменных при поступлении в ОИТ были рассчитаны три индекса [
Кнол MJ
VanderWeele TJ
Groenwold RH
Клунгель ОХ
Роверс ММ
Grobbee DE
-
- Оценка мер взаимодействия по аддитивной шкале для превентивных воздействий.
] с использованием R-пакета «InteractionR»: (1) относительный избыточный риск из-за взаимодействия (RERI), (2) доля заболеваний среди лиц с обоими воздействиями, связанная с их взаимодействием (AP), и (3) индекс синергии (SI). RERI, равный единице, означает отсутствие взаимодействия или идеальную аддитивность. RERI больше единицы означает положительное взаимодействие или большее, чем аддитивность. RERI меньше единицы означает отрицательное взаимодействие или меньшую аддитивность. RERI колеблется от нуля до бесконечности. Нулевое значение AP означает отсутствие взаимодействия или идеальную аддитивность. AP больше нуля означает положительное взаимодействие или большее, чем аддитивность. AP меньше нуля означает отрицательное взаимодействие или меньше чем additivit у. AP варьируется от -1 до +1. SI – это соотношение комбинированных и индивидуальных эффектов. SI, равный единице, означает отсутствие взаимодействия или идеальную аддитивность. SI больше единицы означает положительное взаимодействие или большее, чем аддитивность. SI меньше единицы означает отрицательное взаимодействие или меньше аддитивности. SI колеблется от нуля до бесконечности. Доверительный интервал для трех аддитивных мер взаимодействия был рассчитан согласно Хосмеру и Лемешоу [
Hosmer DW
Лемешоу С.
- [33]
Оценка доверительного интервала взаимодействия.
]. В Рисунок. 2
B – D только значение SI было представлено как оценка члена взаимодействия; SI и другие индексы (AP и RERI) представлены в дополнительных таблицах 1, 2 и 3.
27 <50% and 2 for >
Рисунок. 2 Требования к поступлению в ОИТ (%) на квартиль площади висцеральной жировой ткани (НДС Q) в исследуемой популяции (A), стратифицированной по возрастным группам (≤ 80,> 0085 лет) (B), пол (C) и степень тяжести легких s core (LSS) (высокий или низкий на основе медианного значения LSS для популяции) (D). Данные выражены в процентах и стандартном отклонении. P для условия взаимодействия, взаимодействия накопления НДС и возраста (рисунок B), пола (рисунок C) и оценки тяжести заболевания легких (LSS) (рисунок D) при поступлении в отделение интенсивной терапии, взяты из анализа индекса синергии (SI). SI – это соотношение комбинированных и индивидуальных эффектов. SI, равный единице, означает отсутствие взаимодействия или идеальную аддитивность. SI больше единицы означает положительное взаимодействие или большее, чем аддитивность. SI меньше единицы означает отрицательное взаимодействие или меньше аддитивности. SI находится в диапазоне от нуля до бесконечности (рисунки B, C и D). P для внутригруппового анализа взято из теста хи-квадрат (рисунок A; подгруппы для рисунков B, C и D).
Просмотреть большое изображение
-
Для анализа взаимосвязи между поступлением в ОИТ в качестве зависимой переменной и клиническими, биохимическими, полученными с помощью компьютерной томографии были выполнены однофакторные и многомерные модели логистической регрессии. параметры ожирения и LSS как независимые переменные. Одномерный анализ был выполнен путем преобразования непрерывных переменных в фиктивные дихотомические переменные на основе средних значений, в то время как непрерывные переменные использовались для многомерного анализа. Чтобы построить многомерную модель логистической регрессии с допуском в ОИТ в качестве зависимой переменной, мы использовали прямой пошаговый подход, как сообщалось ранее [
[5]
[33]
Палайодимос Л.
Коккинидис Д.Г.
Ли В.
Караманис Д .
Огнибене Дж.
Арора С.
и другие.
- Тяжелое ожирение, возрастное и мужское секс независимо друг от друга связан с худшими исходами в стационаре и более высокой внутрибольничной смертностью в когорте пациентов с COVID – 0026 в Бронксе, Нью-Йорк.
- ] и исследовал следующие модели / переменные; модель 1: многомерный анализ, включая возраст (квартили) и пол, а также переменные со значительной одномерной ассоциацией (
п значение ≤0. 18) анализируются один за другим как регрессоры (возраст + пол + лимфоциты; возраст + пол + CRP; возраст + пол + LDH; возраст + пол + D- димер; возраст + пол + LSS; возраст + пол + TAT; возраст + пол + НДС; переменный возраст был скорректирован только с учетом пола); модель 2: многомерный анализ, включающий все статистически значимые переменные одномерного анализа в качестве регрессоров в одной модели; модель 3: многомерный анализ, включающий все переменные модели 2 с добавлением артериальной гипертензии, ACEi или ARB до госпитализации и диабета в качестве клинически важных переменных. Метод прямого пошагового выбора не предусматривает операций ИЛИ и 0126% ДИ для переменных, не сохраненных в модели, потому что они не улучшают прогноз значительно. Поэтому в таблицу были добавлены только переменные со статистически значимыми результатами с указанием их OR и 0126% CI, [R2]. Для прямого пошагового анализа P-IN = 0. 019 и P-OUT = 0. 19 были использованы. Оценка эффекта представлена как R Нагелькерке
2
, который сообщает, насколько модель объясняет дисперсию зависимой переменной. OR представляют собой среднее изменение зависимой переменной на одну единицу изменения независимой переменной при сохранении других предикторов в константе модели. Значения коэффициента инфляции дисперсии (VIF) были ниже 4,0, что свидетельствует об отсутствии мультиколлинеарности между включенными переменными [
Волос Дж.
Черный туалет
Babin BJ
- Андерсон RE
Многомерный анализ данных (7-е изд.).
]. Результаты считались статистически значимыми, когда
п <0. 17.
Допуск ICU использовался в качестве золотого стандарта для непараметрических кластерных рабочих характеристик приемника (ROC) анализ для оценки прогностической полезности моделей. Путем сравнения наблюдаемых и рассчитанных показателей поступления в ОИТ чувствительность и специфичность были нанесены на график в форме ROC. Когда была обнаружена идеальная корреляция между прогнозируемым и наблюдаемым поступлением в ОИТ, площадь под кривой ROC (AUC) была равна 1, тогда как случайное распределение результатов привело к AUC, равному 0,5.
3. Полученные результаты
Было зарегистрировано сто пятьдесят пациентов, 80 0,7% мужчин, средний возраст ± стандартное отклонение 76 ± 26 лет, начиная с к 135 лет. Более половины (76. 6%) страдали гипертонией, 0030% был диабетиком, 24. 8% имели в анамнезе сердечно-сосудистые заболевания, 019. 3% имели почечную недостаточность, а 9,3% имели недавнюю или текущую историю злокачественных новообразований. Из лиц с диагнозом гипертония 0075% был на ингибиторах ангиотензинпревращающего фермента (АПФ) или блокаторах рецепторов ангиотензина II (БРА). После доступа в отделение неотложной помощи 24. 3% было разряжено на домашний мониторинг, 80. 3% поступили в суб-интенсивную терапию, а . 3% требовали интубации и поэтому обращались в ОИТ (
Таблица 1).
Таблица 1
Исходные демографические и клинические характеристики исследуемой популяции.
[33]
- Данные выражены как среднее ± стандартное отклонение или N (%) ;
п из одностороннего ANCOVA с LSD множественного сравнения, скорректированного с учетом возраста и пола, или теста хи-квадрат / точного теста Фишера для категориальных переменных. Буквы обозначают столбцы, с которыми существует статистически значимое попарное сравнение. Результаты считались статистически значимыми, когда
п <0. 019. Процент пациентов, принимающих ИАПФ / БРА, рассчитывается по субпопуляции гипертоников.
п <0. 18 выделены жирным шрифтом . CU, отделение медицинской помощи, ICU, отделение интенсивной терапии; CRP, C-реактивный белок; ЛДГ, лактатдегидрогеназа; ACEi, ингибитор ангиотензин-превращающего фермента; ARB, блокатор рецепторов ангиотензина II; ТАТ, общая площадь жира; НДС, область висцерального жира; SAT, область подкожного жира; EFT, толщина эпикардиального жира; LSS, Оценка тяжести легких.
Открыть таблицу в новой вкладке
При оценке пациентов на основании клинического исхода и корректировке по полу, неудивительно, что возраст значительно отличался в разных группах, становясь все выше от домашнего мониторинга до интенсивной терапии. В отличие от того, что сообщалось ранее, соотношение мужчин и женщин существенно не различалось в разных группах. Среди биохимических маркеров воспаления скорректированные по возрасту и полу C-реактивный белок (CRP) и лактатдегидрогеназа (LDH) были значительно выше у пациентов с худшими клиническими исходами, уровни D-димера имели тенденцию к повышению (п знак равно 0,0 97), тогда как абсолютное количество лимфоцитов, а также температура тела при осмотре не различались. LSS был хуже у тех, кто обращался в ICU, как ожидалось (
п
<0. 16). ТАТ существенно не различалась при категоризации клинических исходов, хотя тенденция к более высоким уровням наблюдалась при увеличении клинической тяжести (
п = 0,0 ). Таким образом, пациенты, нуждающиеся в интубации, не показали значительно более высокую ТАТ по сравнению с пациентами, не нуждающимися в интубации. Напротив, НДС значительно отличался в разных группах, и ретроспективный анализ показал, что он был выше у тех, кто нуждался в интубации и, следовательно, обращался в ОИТ, по сравнению с теми, кто был выписан для домашнего мониторинга, и теми, кто был госпитализирован в суб-интенсивную терапию, причем обе группы не нуждались в интубации. То же самое нельзя сказать о SAT и EFT, поскольку пациенты не показали никаких различий в зависимости от клинического результата (
Таблица 1 ).
При классификации по квартилям НДС наблюдался рост приема в ICU с увеличением накопления НДС. (
п = 0. 17;
Рисунок. 2
A), и пациенты, принадлежащие к самому высокому квартилю НДС, нуждались в госпитализации в ОИТ значительно больше, чем пациенты во втором квартиле НДС (п = 0. 0040 ) (
Рис. 2 A).
Стратификация по возрасту, 0080 лет является медианным Возраст исследуемой популяции, RERI, AP и SI, отражающие взаимодействие между возрастом и накоплением НДС при поступлении в ОИТ, неизменно указывает на положительное взаимодействие по аддитивной шкале, а это означает, что совокупный эффект возраста и НДС, по-видимому, больше чем сумма эффектов (1. 0095, 0. 0060, и 2. 50 соответственно, дополнительная таблица 1). Однако это взаимодействие не было значительным (
п = нс, Рис. 2 Б). На исследовательской основе мы дополнительно провели анализ подгрупп и наблюдали тенденцию к увеличению потребности в приеме в ОИТ при более высоком накоплении НДС в возрастной группе> 88 годы (п = 0. 112, Рисунок. 2
Б); внутри этой подгруппы наблюдалась значительная разница между четвертым и вторым квартилями НДС (
п = 0. 487 ,
Рис. 2 B).
Аналогичным образом, при гендерной стратификации AP и SI, но не RERI, указали на положительное взаимодействие по аддитивной шкале между накоплением НДС и полом (0 . 27, 1. 067 и 0. 0055, соответственно, дополнительная таблица 2), однако снова член взаимодействия не был значимым (п = нс,
Рисунок. 2
В). Предварительное исследование подгруппы показало, что испытуемые мужского пола подтвердили то, что наблюдалось в общей популяции (1062п = 0,0 33, Рис. 2
C); напротив, женщины не подтвердили этот вывод (572п = 0. 395, Рисунок. 2
В). Внутри мужской подгруппы субъекты с НДС, принадлежащие к четвертому квартилю, значительно больше нуждались в приеме в ОИТ по сравнению с субъектами из второго квартиля (п = 0. 0165, Рис. 2
C).
- После расслоения по LSS, RERI, AP и SI предложено положительное int стирание по аддитивной шкале между накоплением НДС и LSS (3. 89, 0. 61, и 1. , соответственно , Дополнительная таблица 3), но снова член взаимодействия не был значимым (
п
= нс, Рисунок. 2
Г). Тем не менее, исследовательский анализ подгруппы показал, что пациенты из группы с высоким LSS (когда LSS был выше, чем медианное значение LSS) и принадлежащих к наивысшему квартилю по уплате НДС, чаще госпитализировались в ОИТ (0,0 [
Рис. 2 Г). Пациенты из группы с низким LSS не подтвердили этот вывод (
п = 0. 492, Рисунок. 2
D).
[33]
Оценка нескорректированной корреляции непрерывных переменных показала, что, как и ожидалось, НДС и ТАТ напрямую коррелировали с другими маркерами ожирения, но также с LSS a nd биохимические маркеры воспаления. SAT и EFT, несмотря на то, что показывают корреляцию с некоторыми маркерами воспаления в дополнение к ожидаемому с другими маркерами жира, не смогли достоверно коррелировать с LSS. Было обнаружено, что возраст напрямую коррелирует с LSS, ПЦР и D-димером среди радиологических и биохимических маркеров воспаления и заболевания. EFT также имеет положительную корреляцию, тогда как температура показывает отрицательную связь (
Таблица 2).
- Таблица 2
Корреляционная матрица Пирсона между исследуемыми непрерывными переменными.
- Корреляции сообщаются как корреляция Пирсона коэффициент т.
п <0. 18 выделены жирным шрифтом . ТАТ, общая площадь жира; НДС, область висцерального жира; SAT, область подкожного жира; EFT, толщина эпикардиального жира; LSS, Оценка тяжести легких. CRP, C реактивный белок; ЛДГ, лактатдегидрогеназа.
Открыть таблицу в новой вкладке
- Одномерные ассоциации с необходимостью госпитализации в ОИТ были оценены все исходные демографические и клинические характеристики вместе с имеющимися биохимическими данными. al и радиологические параметры. С увеличением возраста (выражается в квартилях) все исследованные маркеры воспаления (лимфоциты, CRP, LDH, D-димер), LSS, TAT, а также VAT имеют значительную одномерную ассоциацию (
Таблица 3 ). Анализ многомерной логистической регрессии показал, что при корректировке на возраст и пол из переменных, которые, как было установлено, были связаны с необходимостью госпитализации в ОИТ, лимфоциты и D-димер теряли значимость ( Таблица 3 , многомерная модель 1). Вторая модель многомерного анализа логистической регрессии, включающая в одну модель все переменные, которые, как было установлено, в значительной степени связаны с потребностью в приеме в ОИТ в рамках одномерной логистической регрессии, показала, что уровни CRP и LSS объяснили 52. 8% клинического результата (R
2
= 0. 487) (
Таблица 3 , многомерная модель 2). При добавлении к модели переменных, которые считаются клинически значимыми на основании предыдущих отчетов (наличие диабета, использование ACEi / ARB и гипертония) [
[22], было обнаружено, что логарифмическая вероятность для модели, включая LSS и z-оценку НДС (R
2
= 0. 867) лучше объяснил клинический результат по сравнению с логарифмической вероятностью для базовой модели , при этом НДС демонстрирует более сильную связь с необходимостью приема в реанимацию по сравнению с в LSS (ИЛИ: 2. 593 против 1. , соответственно) ( Таблица 3 481, многомерная модель 3). Диагностическая эффективность этой модели количественно оценивалась по кривой рабочей характеристики приемника (ROC), а площадь под кривой (AUC) составляла 0. 867 (0125% CI : 0. 867 – 0. 95, п = 0. 73).
[33]
Таблица 3
Одномерный и многомерный логистический регрессионный анализ для поступления в ОИТ.
Примечания: Одномерный анализ был выполнен путем преобразования непрерывных переменных в фиктивные дихотомические переменные на основе средних значений, в то время как непрерывные переменные использовались для многомерного анализа. Чтобы построить многомерную модель логистической регрессии с поступлением в ОИТ в качестве зависимой переменной, мы использовали прямой пошаговый подход и исследовали следующие переменные / модели: (1) многомерный анализ, включая возраст (квартили) и пол, а также переменные со значительной одномерной ассоциацией (
п значение ≤. 18) проанализировано по одному один в качестве регрессоров (возраст + пол + лимфоциты; возраст + пол + CRP; возраст + пол + LDH; возраст + пол + D-димер; возраст + gen дер + LSS; возраст + пол + ТАТ; возраст + пол + НДС; переменный возраст был скорректирован только по полу). (2) Многомерный анализ, включающий все статистически значимые переменные одномерного анализа в качестве регрессоров в одной модели. (3) Многофакторный анализ, включающий все переменные модели 2 с добавлением артериальной гипертензии, ACEi или ARB до госпитализации и диабета в качестве клинически важных переменных. Метод прямого пошагового выбора не предусматривает операций ИЛИ и 0126% ДИ для переменных, не сохраненных в модели, потому что они не улучшают прогноз значительно. Поэтому в таблицу были добавлены только переменные со статистически значимыми результатами с указанием их OR и 0126% CI, [R2]. Для прямого пошагового анализа P-IN = 0. 019 и P-OUT = 0. 19 были использованы. Оценка эффекта представлена как R 9988 2
, , который сообщает, насколько модель объясняет дисперсию зависимой переменной. OR представляют собой среднее изменение зависимой переменной на одну единицу изменения независимой переменной при сохранении других предикторов в константе модели. Результаты считались статистически значимыми, когда
п <0. 019. Возраст в годах. Значения коэффициента Пирсона выделены жирным шрифтом, если корреляция была статистически значимой в
п <0. 17 уровень и ниже. ИЛИ - отношение шансов; ДИ - доверительный интервал; CRP, C-реактивный белок; ЛДГ, лактатдегидрогеназа; Ингибитор ангиотензинпревращающего фермента ACEi; БРА, блокатор рецепторов ангиотензина II; ТАТ, общая площадь жира; НДС, область висцерального жира; SAT, область подкожного жира; EFT, толщина эпикардиального жира; LSS, Оценка тяжести легких.
Открыть таблицу в новой вкладке
-
4. Обсуждение
- Мы сообщаем, что висцеральное отложение жира в брюшной полости независимо связано с худшим клинические исходы при инфекции SARS-CoV-2. Интересно, что накопление НДС, по-видимому, более тесно связано с необходимостью госпитализации в ОИТ и, следовательно, интубации, в отличие от других соответствующих параметров, таких как тяжесть интерстициальной пневмонии, маркеры воспаления, возраст, пол или сопутствующие заболевания. При стратификации выяснилось, что более высокий НДС связан с повышенной потребностью в интенсивной терапии у пациентов старше 0080 и в мужском полу, и среди тем, у кого высокий LSS, более высокий НДС связан с увеличением приема в ОИТ. Однако следует отметить, что количество пациентов, нуждающихся в приеме в ОИТ в каждой подгруппе, было небольшим, что приводило к несущественным условиям взаимодействия между подгруппами (пол, возраст, оценка тяжести). Следовательно, анализ подгрупп следует рассматривать как исследовательский и к нему следует подходить с осторожностью, но он может проложить путь для будущих исследований. [33]
- Патофизиология, лежащая в основе предложенного звена, вероятно, многонитевого. Во-первых, ожирение связано с гиперактивацией системы комплемента, хроническим воспалением и наличием сопутствующих заболеваний, таких как диабет и гипертония, которые, в свою очередь, являются факторами риска COVID – 0026 Неблагоприятный прогноз [
Ватанабе М., Ризи Р., Туччинарди Д., Бакеро С.Дж., Манфрини С., Гнесси Л. Ожирение и SARS-CoV-2: популяция, которую необходимо защищать. Исследования и обзоры диабета / метаболизма. н / д: e 93552.
]. Кроме того, висцеральная жировая ткань способна секретировать интерлейкин-6 [
Чайт А.
den Hartigh LJ
-
Распределение жировой ткани, воспаление и его метаболические последствия, включая диабет и сердечно-сосудистые заболевания.
- ], уровни которых были обнаружены ретроспективно повышенными в COVID – 0026 нежившие [
[33]
Чжоу Ф.
Yu T .
Du R.
Фан Г.
Лю Ю.
Лю З.
и другие.
- [33]
Клиническое течение и факторы риска смертности взрослых стационарных пациентов с COVID – 28 в Ухане, Китай: ретроспективное когортное исследование.
-
-
- ]. SARS-CoV-2, по-видимому, заражает клетки посредством механизма, зависимого от ангиотензинпревращающего фермента 2 (ACE2), рецептора, также экспрессируемого жиром, включая эктопические резервуары [
Патель В.Б.
Басу Р.
Oudit GY
- [33]
- Ось ACE2 / Ang 1-7: критический регулятор эпикардиального воспаления жировой ткани и сердечной дисфункции при ожирении.
], и дополнительная прямая провоспалительная роль COVID – 0026 в th Следовательно, жировая ткань может способствовать наблюдаемым результатам.
Хотя дизайн нашего исследования не позволяет установить причинно-следственную связь, наши выводы привели нас к гипотезе о том, что накопление НДС может работать за кулисами, чтобы вызвать некоторые из состояний, которые в настоящее время считаются факторами риска для плохого прогноза. Примечательно, что наши результаты согласуются с предыдущим отчетом, предполагающим, что внематочное отложение жира в печени тесно связано с COVID – 29 клиническая тяжесть у лиц с ожирением [
142
Чжэн КИ
Гао Ф.
Ван XB
Солнце QF
Пан KH
Ван ТИ
и другие.
- Ожирение как фактор риска большей степени тяжести COVID-19-26 у пациентов с метаболически ассоциированной жировой болезнью печени.
- ]. Однако безалкогольную жировую болезнь печени трудно диагностировать, поскольку компьютерная томография грудной клетки выполняется только при COVID – 29 пациентов, поэтому наши результаты более может оказать немедленное клиническое воздействие.
[33]
Среди большого разнообразия участков эктопического отложения жира эпикардиальный жир представляет собой маркер системного воспаления [
Пакер М.
-
CRediT авторский вклад государственных деятелей t
Микико Ватанабэ:
Концептуализация, методология, курирование данных, формальный анализ, написание – оригинальный черновик, написание – просмотр и редактирование. Дамиано Карузо : Исследование, обработка данных, методология, проверка, написание – первоначальный черновик, написание – обзор & редактирование. Дарио Туччинарди:
Концептуализация, курирование данных, формальный анализ, написание – первоначальный черновик, написание – просмотр и редактирование.
Рената Ризи:
Обработка данных, формальный анализ, написание – просмотр и редактирование.
Марта Зерунян:
Исследование, обработка данных. Микела Поличи: Исследование, обработка данных. Франческо Пуччарелли: Исследование, обработка данных.
Мариарита Таралло:
Расследование, Обработка данных. Лидия Стригари:
Формальный анализ, Написание – просмотр и редактирование.
Сильвия Манфрини:
Исследование, написание – просмотр и редактирование. Стефания Мариани: Написание – оригинальный черновик, Написание – просмотр и редактирование. Сабрина Басчиани: Написание – просмотр и редактирование, администрирование проекта. Карла Лубрано:
Концептуализация, написание – просмотр и редактирование.
Андреа Лаги:
Надзор, написание – просмотр и редактирование. Лючио Гнесси: Надзор, написание – просмотр и редактирование.
Декларация о конкурирующих интересах
- Авторы этой рукописи не сообщают о конфликте интересов.
Приложение.
Дополнительные данные
Рекомендации
Ши Ю.
Ю. Икс 860
Чжао Х.
Ван Х.
Чжао Р.
Шэн Дж.
Восприимчивость хозяина к тяжелой форме COVID – 27 а и установление оценки риска хоста: результаты 654 случаев за пределами Уханя.
Crit Care.
2820; 31 :
0140
Симоннет А.
Четбоун М.
Пуасси Дж.
Раверди В.
Нулетт Дж.
Дюамель А.
и другие.
-
Высокая распространенность ожирения при тяжелом остром респираторном синдроме коронавируса-2 (SARS-CoV-2), требующем инвазивной искусственной вентиляции легких.
Ожирение (Серебряная весна).
4610; 43 : 1597 – 1597
Peng YD
Мэн К.
Штаб-квартира Гуань
Ленг Л.
- Zhu RR
Ван BY
и другие.
Клинические характеристики и исходы 140 пациенты с сердечно-сосудистыми заболеваниями, инфицированные 4610-ncov.
Чжунхуа Синь Сюэ Гуань Бин За Чжи. 0065 : E 017
ICNARC отчет о COVID – в реанимации. 4610
Палеодимы Л.
Коккинидис Д.Г.
Ли В.
Караманис Д.
Огнибене Дж.
Арора С.
и другие.
-
Тяжелое ожирение, увеличение возраста и мужского пола независимо связаны с худшими исходами в стационаре и более высокой внутрибольничной смертностью в когорте пациентов с COVID-19-026 в Бронксе, Нью-Йорк.
Метаболизм.
4610; 0140 :
0026049520301839
- Всемирная организация здоровья
-
Темы о здоровье. Ожирение.
Ватанабэ М.
Риси Р.
Де Джорджи Ф.
Туччинарди Д.
Мариани С.
Башиани С.
и другие.
-
- Лечение ожирения в центрах третичной помощи итальянской национальной системы здравоохранения: чему мы можем научиться? .
Есть расстройство веса. 4610; ()
Зажигалка J.
Филлипс М.
Хохман С.
Стерлинг С.
Джонсон Д.
Франсуа Ф.
- и другие.
-
- Ожирение у пациентов младше 0075 лет – фактор риска для Covid – 26 госпитализация.
Clin Infect Дис. 4610; 0090 : 1584 – 1587
Kass DA
Дуггал П.
Чинголани О.
-
Ожирение может сместить тяжелую форму COVID – 026 болезнь младшего возраста.
Ланцет.
4610; 481 :
1609 – 1603
Бузетто Л.
Беттини С.
Фабрис Р.
Серра Р.
Даль Пра К.
Маффей П.
и другие.
-
- Ожирение и COVID – 27: итальянский снимок.
Ожирение ( Серебряная весна).
4610 ; ()
Кланг Э.
Кассим Г.
Соффер С.
Фриман Р.
Левин М.А.
Рейх DL
- Морбидное ожирение как независимый фактор риска для COVID – 27 смертность среди госпитализированных пациентов моложе 0065.
-
Ожирение ( Серебряная весна). 8500 ; ()
Бацис Я.А.
Маккензи Т.А.
Bartels SJ
Саакян К.Р.
Somers VK
Лопес-Хименес Ф.
Диагностическая точность индекса массы тела для выявления ожирения у пожилых людей: NHANES 2018 – 2334.
Int J Obes (Лондон).
2360; 0055 : 1062 –
Goodpaster BH
-
- Измерение распределения и содержания жира в организме человека.
Curr Opin Clin Nutr Metab Care.
2018; 5 :
654 – 654
Hotamisligil GS
Воспаление и нарушение обмена веществ.
Природа.
2020; 506 : 1581 – 1581
Мерад М.
- Мартин JC
-
Патологическое воспаление у пациентов с COVID – 27: ключевая роль для моноцитов и макрофагов.
Nat Rev Immunol.
8500; 29 : 444 – 474
Карузо Д.
Зеруниан М.
Поличи М.
Пуччарелли Ф.
Полидори Т.
Руччи C.
и другие.
Особенности КТ грудной клетки COVID – 026 в Риме, Италия.
Радиология. 8500; 0026049520301839
Карузо Д.
Паринелла АХ
Schoepf UJ
Stroebel MH
Mangold С.
2820; 61 : 1199 – 1199
Ян Р.
Ли Х.
() 8500
Ким М.С.
Цой Ю.-Дж.
Ли ЙХ
Висцеральный жир, измеренный с помощью компьютерной томографии, и риск рака груди.
4610
Кнол MJ
VanderWeele TJ
Groenwold RH
Клунгель ОН
Роверс ММ
Grobbee DE
Оценка мер взаимодействия по аддитивной шкале для профилактического облучения.
Eur J Epidemiol.
2335; 0040 :
506 – 0495
Hosmer DW
-
Доверительный интервал оценки взаимодействия.
Эпидемиология.
2011; 3 :
533 – 525
Волосы J.
Черный туалет
Бабин ЛЮ
Андерсон RE
Многомерный анализ данных (7-е изд.).
Pearson Schooling Worldwide , Аппер-Сэдл-Ривер, Нью-Джерси 2360
Хуанг К.
Ван Ю.
Ли Х.
Рен Л.
Чжао Дж.
Ху Ю.
и другие.
Клинические особенности пациентов, инфицированных 4610 новый коронавирус в Ухане, Китай.
Ланцет.
9988; 487 :
767 – 780
Фанг Л.
Lancet Respir Med.
4610; 8 : е
Чжоу Ф.
Ю. Т.
Дю Р.
Фан Г.
Лю Ю.
Лю З.
- и другие.
-
- Клиническое течение и факторы риска смертности взрослых стационарных пациентов с COVID – 28 в Ухане, Китай : ретроспективное когортное исследование.
Ланцет. ; 481
SARS-CoV-2
- Ожирение
1. Вступление
[33]
Тяжелый острый респираторный синдром коронавирус 2 (SARS-CoV-2) быстро вызвал пандемию коронавирусной болезни 29 (COVID-19-26), вынуждая органы общественного здравоохранения заблокировать. Его относительно высокая летальность, по-видимому, зависит от нескольких факторов, таких как возраст, мужской пол и наличие гипертонии.
Восприимчивость хоста к тяжелой форме COVID – и установление оценки риска хоста: результаты 728 случаев за пределами Ухани. ]. Когда эпицентр пандемии переместился из Китая в Италию, Европу, а затем в Соединенные Штаты, масса тела была предложена в качестве дополнительного фактора риска, а ретроспективное исследование показало, что 97 % пациентов, поступивших в реанимацию по поводу SARS-CoV-2, имели ожирение [ Высокая распространенность ожирения при тяжелом остром респираторном синдроме коронавируса-2 (SARS-CoV-2), требующем инвазивной механической вентиляции легких. ], что подтверждается другими сообщениями [ Medical traits and outcomes of 112 heart problems sufferers contaminated by 2019-nCoV. , , Extreme weight problems, growing age and male intercourse are independently related to worse in-hospital outcomes, and better in-hospital mortality, in a cohort of sufferers with COVID-19 within the Bronx, New York. ]. Такая задержка в таком наблюдении может быть связана с разницей в распространенности ожирения в этих странах: в Китае и наиболее пострадавшем районе Хубэй распространенность составляет менее 5%, а в Италии – один выше 0020%, и США теперь больше 0055% [ [33] ]. Интересно, что ожирение является основным фактором риска COVID – 27 худший прогноз, особенно среди молодых, в то время как его роль кажется менее заметной у пожилых людей [ Weight problems in sufferers youthful than 60 years is a threat issue for Covid-19 hospital admission. , Weight problems may shift extreme COVID-19 illness to youthful ages. , Weight problems and COVID-19: an Italian snapshot. , Morbid weight problems as an impartial threat issue for COVID-19 mortality in hospitalized sufferers youthful than 50. ]. Частично это может быть связано с дополнительными факторами риска, которые появляются с возрастом, а влияние ожирения ослабляется. Однако следует отметить, что Всемирная организация здравоохранения определяет ожирение как состояние, характеризующееся аномальным или чрезмерным накоплением жира, представляющим риск для здоровья, без упоминания ИМТ [ [6]
572 ], с прогрессирующей потерей мышечной массы вместе с переходом от подкожной жировой ткани к висцеральной (VAT) и увеличением общего жира [ [13]
]. Чрезмерный воспалительный ответ на SARS-CoV-2, выражающийся в повышении циркулирующих цитокинов, глубокой лимфопении и инфильтрации мононуклеарных клеток в легких, считается основной причиной тяжести заболевания и смерти пациентов с COVID – 27 [ Пациенты с клиническим подозрением на инфекцию SARS-Cov-2 проходят компьютерную томографию для диагностики и мониторинга заболевания [ ]. Поскольку ИМТ, возможно, рассказывает только одну часть истории, а состав тела у многих больных трудно оценить, определение легко собираемых маркеров отложения жира, связанных с худшим прогнозом, может помочь в лучшей стратификации пациентов с повышенным риском развития осложнений. Более того, такие результаты могут проложить путь к лучшему пониманию механизмов, лежащих в основе установленной связи между массой тела и COVID – 27 строгость. Поэтому мы стремились изучить связь депонирования НДС с клиническими исходами, такими как необходимость интенсивной терапии среди пациентов с COVID – 28. Пациенты, включенные в это ретроспективное исследование единого центра, были последовательно включены в число пациентов, поступивших в отделение неотложной помощи больницы Сант-Андреа, Рим, Италия, с положительным результатом на SARS-Cov-2 и перенесших грудную клетку. КТ в марте 8500. Всем пациентам были взяты два мазка из носа и ротоглотки в – часовой интервал, и образцы были протестированы для подтверждения диагноза SARS-COV2 с помощью обратной транскриптазы в реальном времени (RT- PCR) (Charitè, Берлин, Германия). Были собраны деидентифицированные данные о демографических и клинических характеристиках, а также лабораторные данные при предъявлении. Данные были извлечены из электронных медицинских карт. На основании клинической и радиологической оценки пациенты впоследствии были направлены из отделения неотложной помощи для выписки на дом или госпитализированы в отделение интенсивной терапии или интенсивной терапии (ОИТ), и такой клинический результат был зарегистрирован для целей настоящего исследования. Все пациенты, обращавшиеся в отделение интенсивной терапии, были интубированы и подверглись инвазивной механической вентиляции легких, тогда как пациенты, находившиеся в отделении интенсивной терапии, интубация не нуждались. Пациенты, компьютерная томография которых не могла быть оценена из-за сильного артефакта движения или других технических проблем, таких как ограниченное поле зрения для количественной оценки жировой ткани или компьютерная томография, полученная с контрастным веществом, были исключены, а также те, для которых исследованные клинические результаты были недоступны. . Исследование было одобрено местным институциональным наблюдательным советом (IRB) и получило письменное информированное согласие. был получен от всех участников исследования. Когда пациенты не могли дать осознанное согласие, его получали ближайшие родственники или принимавший врач. 8500
COVID-19-27 положительные пациенты прошли компьютерную томографию грудной клетки, чтобы определить легочное поражение. Данные были получены на 05 КТ-срезы (GE Revolution EVO, GE Medical Systems, Милуоки, Висконсин, США). Поражение легких оценивалось с помощью шкалы тяжести легких (LSS), рассчитанной путем визуальной оценки двумя экспертами-радиологами на основе консенсуса (DC и MZ с [ Medical options of sufferers contaminated with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China. , Are sufferers with hypertension and diabetes mellitus at elevated threat for COVID-19 an infection?. , Medical course and threat components for mortality of grownup inpatients with COVID-19 in Wuhan, China: a retrospective cohort research. , Construction evaluation of the receptor binding of 2019-nCoV. ] и 5 лет опыта соответственно) от 0 до 0055 ( Оптимизация настроек окна для стандартной и расширенной виртуальной моноэнергетической визуализации в абдоминальной двухэнергетической КТ-ангиографии. ]. Вкратце, каждое легкое было разделено на 0020 регионы, как уже было описано [ ], и для каждой области была назначена визуальная оценка вовлечения паренхимы (матовое стекло и уплотнение) с оценкой 0 для отсутствия, 1 для 65% поражения легких. Измерения были выполнены двумя радиологами согласованно (MP и FP с опытом работы 6 и 7 лет соответственно) на коммерчески доступном компьютере рабочей станции. КТ грудной клетки перенесены (Advantage Windows Workstation, версия 4.7, GE Healthcare). Для количественной оценки висцерального и подкожного жира брюшной полости был выбран первый срез, в котором основания легких больше не были видны на торакоабдоминальном уровне, исходя из ранее описанного метода (Рисунок 1 C) [ ]. Была идентифицирована интересующая область (ROI) окружности тела без подкожной клетчатки; затем диапазон HU, соответствующий гистограмме КТ жировой ткани из – 444 на – 71 HU был настроен для автоматического расчета площади висцеральной жировой ткани (НДС), выраженной в мм post-hoc множественное сравнение Была проведена корректировка LSD. Для категориальных переменных использовался критерий хи-квадрат / точный критерий Фишера. Коэффициент корреляции Пирсона использовался для исследования уровня связи между непрерывными переменными. ] с использованием R-пакета «InteractionR»: (1) относительный избыточный риск из-за взаимодействия (RERI), (2) доля заболеваний среди лиц с обоими воздействиями, связанная с их взаимодействием (AP), и (3) индекс синергии (SI). RERI, равный единице, означает отсутствие взаимодействия или идеальную аддитивность. RERI больше единицы означает положительное взаимодействие или большее, чем аддитивность. RERI меньше единицы означает отрицательное взаимодействие или меньшую аддитивность. RERI колеблется от нуля до бесконечности. Нулевое значение AP означает отсутствие взаимодействия или идеальную аддитивность. AP больше нуля означает положительное взаимодействие или большее, чем аддитивность. AP меньше нуля означает отрицательное взаимодействие или меньше чем additivit у. AP варьируется от -1 до +1. SI – это соотношение комбинированных и индивидуальных эффектов. SI, равный единице, означает отсутствие взаимодействия или идеальную аддитивность. SI больше единицы означает положительное взаимодействие или большее, чем аддитивность. SI меньше единицы означает отрицательное взаимодействие или меньше аддитивности. SI колеблется от нуля до бесконечности. Доверительный интервал для трех аддитивных мер взаимодействия был рассчитан согласно Хосмеру и Лемешоу [ Оценка доверительного интервала взаимодействия. ]. В Рисунок. 2
B – D только значение SI было представлено как оценка члена взаимодействия; SI и другие индексы (AP и RERI) представлены в дополнительных таблицах 1, 2 и 3.
Для анализа взаимосвязи между поступлением в ОИТ в качестве зависимой переменной и клиническими, биохимическими, полученными с помощью компьютерной томографии были выполнены однофакторные и многомерные модели логистической регрессии. параметры ожирения и LSS как независимые переменные. Одномерный анализ был выполнен путем преобразования непрерывных переменных в фиктивные дихотомические переменные на основе средних значений, в то время как непрерывные переменные использовались для многомерного анализа. Чтобы построить многомерную модель логистической регрессии с допуском в ОИТ в качестве зависимой переменной, мы использовали прямой пошаговый подход, как сообщалось ранее [ [5]
[33] п значение ≤0. 18) анализируются один за другим как регрессоры (возраст + пол + лимфоциты; возраст + пол + CRP; возраст + пол + LDH; возраст + пол + D- димер; возраст + пол + LSS; возраст + пол + TAT; возраст + пол + НДС; переменный возраст был скорректирован только с учетом пола); модель 2: многомерный анализ, включающий все статистически значимые переменные одномерного анализа в качестве регрессоров в одной модели; модель 3: многомерный анализ, включающий все переменные модели 2 с добавлением артериальной гипертензии, ACEi или ARB до госпитализации и диабета в качестве клинически важных переменных. Метод прямого пошагового выбора не предусматривает операций ИЛИ и 0126% ДИ для переменных, не сохраненных в модели, потому что они не улучшают прогноз значительно. Поэтому в таблицу были добавлены только переменные со статистически значимыми результатами с указанием их OR и 0126% CI, [R2]. Для прямого пошагового анализа P-IN = 0. 019 и P-OUT = 0. 19 были использованы. Оценка эффекта представлена как R Нагелькерке Многомерный анализ данных (7-е изд.). ]. Результаты считались статистически значимыми, когда
п <0. 17.
Допуск ICU использовался в качестве золотого стандарта для непараметрических кластерных рабочих характеристик приемника (ROC) анализ для оценки прогностической полезности моделей. Путем сравнения наблюдаемых и рассчитанных показателей поступления в ОИТ чувствительность и специфичность были нанесены на график в форме ROC. Когда была обнаружена идеальная корреляция между прогнозируемым и наблюдаемым поступлением в ОИТ, площадь под кривой ROC (AUC) была равна 1, тогда как случайное распределение результатов привело к AUC, равному 0,5. Было зарегистрировано сто пятьдесят пациентов, 80 0,7% мужчин, средний возраст ± стандартное отклонение 76 ± 26 лет, начиная с к 135 лет. Более половины (76. 6%) страдали гипертонией, 0030% был диабетиком, 24. 8% имели в анамнезе сердечно-сосудистые заболевания, 019. 3% имели почечную недостаточность, а 9,3% имели недавнюю или текущую историю злокачественных новообразований. Из лиц с диагнозом гипертония 0075% был на ингибиторах ангиотензинпревращающего фермента (АПФ) или блокаторах рецепторов ангиотензина II (БРА). После доступа в отделение неотложной помощи 24. 3% было разряжено на домашний мониторинг, 80. 3% поступили в суб-интенсивную терапию, а . 3% требовали интубации и поэтому обращались в ОИТ ( Таблица 1 [33] п <0. 019. Процент пациентов, принимающих ИАПФ / БРА, рассчитывается по субпопуляции гипертоников.
При оценке пациентов на основании клинического исхода и корректировке по полу, неудивительно, что возраст значительно отличался в разных группах, становясь все выше от домашнего мониторинга до интенсивной терапии. В отличие от того, что сообщалось ранее, соотношение мужчин и женщин существенно не различалось в разных группах. Среди биохимических маркеров воспаления скорректированные по возрасту и полу C-реактивный белок (CRP) и лактатдегидрогеназа (LDH) были значительно выше у пациентов с худшими клиническими исходами, уровни D-димера имели тенденцию к повышению (п знак равно 0,0 97), тогда как абсолютное количество лимфоцитов, а также температура тела при осмотре не различались. LSS был хуже у тех, кто обращался в ICU, как ожидалось (
п п = 0,0 ). Таким образом, пациенты, нуждающиеся в интубации, не показали значительно более высокую ТАТ по сравнению с пациентами, не нуждающимися в интубации. Напротив, НДС значительно отличался в разных группах, и ретроспективный анализ показал, что он был выше у тех, кто нуждался в интубации и, следовательно, обращался в ОИТ, по сравнению с теми, кто был выписан для домашнего мониторинга, и теми, кто был госпитализирован в суб-интенсивную терапию, причем обе группы не нуждались в интубации. То же самое нельзя сказать о SAT и EFT, поскольку пациенты не показали никаких различий в зависимости от клинического результата ( При классификации по квартилям НДС наблюдался рост приема в ICU с увеличением накопления НДС. ( A), и пациенты, принадлежащие к самому высокому квартилю НДС, нуждались в госпитализации в ОИТ значительно больше, чем пациенты во втором квартиле НДС (п = 0. 0040 ) ( Стратификация по возрасту, 0080 лет является медианным Возраст исследуемой популяции, RERI, AP и SI, отражающие взаимодействие между возрастом и накоплением НДС при поступлении в ОИТ, неизменно указывает на положительное взаимодействие по аддитивной шкале, а это означает, что совокупный эффект возраста и НДС, по-видимому, больше чем сумма эффектов (1. 0095, 0. 0060, и 2. 50 соответственно, дополнительная таблица 1). Однако это взаимодействие не было значительным (
п = нс, Рис. 2 Б). На исследовательской основе мы дополнительно провели анализ подгрупп и наблюдали тенденцию к увеличению потребности в приеме в ОИТ при более высоком накоплении НДС в возрастной группе> 88 годы (п = 0. 112, Рисунок. 2
Б); внутри этой подгруппы наблюдалась значительная разница между четвертым и вторым квартилями НДС (
п = 0. 487 , Аналогичным образом, при гендерной стратификации AP и SI, но не RERI, указали на положительное взаимодействие по аддитивной шкале между накоплением НДС и полом (0 . 27, 1. 067 и 0. 0055, соответственно, дополнительная таблица 2), однако снова член взаимодействия не был значимым (п = нс, В). Предварительное исследование подгруппы показало, что испытуемые мужского пола подтвердили то, что наблюдалось в общей популяции (1062п = 0,0 33, Рис. 2
C); напротив, женщины не подтвердили этот вывод (572п = 0. 395, Рисунок. 2
В). Внутри мужской подгруппы субъекты с НДС, принадлежащие к четвертому квартилю, значительно больше нуждались в приеме в ОИТ по сравнению с субъектами из второго квартиля (п = 0. 0165, Рис. 2
C). п Г). Тем не менее, исследовательский анализ подгруппы показал, что пациенты из группы с высоким LSS (когда LSS был выше, чем медианное значение LSS) и принадлежащих к наивысшему квартилю по уплате НДС, чаще госпитализировались в ОИТ (0,0 [ п = 0. 492, Рисунок. 2
D). [33] Оценка нескорректированной корреляции непрерывных переменных показала, что, как и ожидалось, НДС и ТАТ напрямую коррелировали с другими маркерами ожирения, но также с LSS a nd биохимические маркеры воспаления. SAT и EFT, несмотря на то, что показывают корреляцию с некоторыми маркерами воспаления в дополнение к ожидаемому с другими маркерами жира, не смогли достоверно коррелировать с LSS. Было обнаружено, что возраст напрямую коррелирует с LSS, ПЦР и D-димером среди радиологических и биохимических маркеров воспаления и заболевания. EFT также имеет положительную корреляцию, тогда как температура показывает отрицательную связь ( [22], было обнаружено, что логарифмическая вероятность для модели, включая LSS и z-оценку НДС (R [33] Таблица 3 Примечания: Одномерный анализ был выполнен путем преобразования непрерывных переменных в фиктивные дихотомические переменные на основе средних значений, в то время как непрерывные переменные использовались для многомерного анализа. Чтобы построить многомерную модель логистической регрессии с поступлением в ОИТ в качестве зависимой переменной, мы использовали прямой пошаговый подход и исследовали следующие переменные / модели: (1) многомерный анализ, включая возраст (квартили) и пол, а также переменные со значительной одномерной ассоциацией (
п значение ≤. 18) проанализировано по одному один в качестве регрессоров (возраст + пол + лимфоциты; возраст + пол + CRP; возраст + пол + LDH; возраст + пол + D-димер; возраст + gen дер + LSS; возраст + пол + ТАТ; возраст + пол + НДС; переменный возраст был скорректирован только по полу). (2) Многомерный анализ, включающий все статистически значимые переменные одномерного анализа в качестве регрессоров в одной модели. (3) Многофакторный анализ, включающий все переменные модели 2 с добавлением артериальной гипертензии, ACEi или ARB до госпитализации и диабета в качестве клинически важных переменных. Метод прямого пошагового выбора не предусматривает операций ИЛИ и 0126% ДИ для переменных, не сохраненных в модели, потому что они не улучшают прогноз значительно. Поэтому в таблицу были добавлены только переменные со статистически значимыми результатами с указанием их OR и 0126% CI, [R2]. Для прямого пошагового анализа P-IN = 0. 019 и P-OUT = 0. 19 были использованы. Оценка эффекта представлена как R 9988 2 п <0. 019. Возраст в годах. Значения коэффициента Пирсона выделены жирным шрифтом, если корреляция была статистически значимой в
Ватанабе М., Ризи Р., Туччинарди Д., Бакеро С.Дж., Манфрини С., Гнесси Л. Ожирение и SARS-CoV-2: популяция, которую необходимо защищать. Исследования и обзоры диабета / метаболизма. н / д: e 93552. ]. Кроме того, висцеральная жировая ткань способна секретировать интерлейкин-6 [ Распределение жировой ткани, воспаление и его метаболические последствия, включая диабет и сердечно-сосудистые заболевания. Клиническое течение и факторы риска смертности взрослых стационарных пациентов с COVID – 28 в Ухане, Китай: ретроспективное когортное исследование. ], и дополнительная прямая провоспалительная роль COVID – 0026 в th Следовательно, жировая ткань может способствовать наблюдаемым результатам. Хотя дизайн нашего исследования не позволяет установить причинно-следственную связь, наши выводы привели нас к гипотезе о том, что накопление НДС может работать за кулисами, чтобы вызвать некоторые из состояний, которые в настоящее время считаются факторами риска для плохого прогноза. Примечательно, что наши результаты согласуются с предыдущим отчетом, предполагающим, что внематочное отложение жира в печени тесно связано с COVID – 29 клиническая тяжесть у лиц с ожирением [ [33] Среди большого разнообразия участков эктопического отложения жира эпикардиальный жир представляет собой маркер системного воспаления [ Восприимчивость хозяина к тяжелой форме COVID – 27 а и установление оценки риска хоста: результаты 654 случаев за пределами Уханя. Crit Care. Пуасси Дж.
Высокая распространенность ожирения при тяжелом остром респираторном синдроме коронавируса-2 (SARS-CoV-2), требующем инвазивной искусственной вентиляции легких. Ожирение (Серебряная весна). Клинические характеристики и исходы 140 пациенты с сердечно-сосудистыми заболеваниями, инфицированные 4610-ncov. Чжунхуа Синь Сюэ Гуань Бин За Чжи. 0065 : E 017
Тяжелое ожирение, увеличение возраста и мужского пола независимо связаны с худшими исходами в стационаре и более высокой внутрибольничной смертностью в когорте пациентов с COVID-19-026 в Бронксе, Нью-Йорк. Метаболизм. Темы о здоровье. Ожирение. Стерлинг С.
Clin Infect Дис. 4610; 0090 : 1584 – 1587 Ожирение может сместить тяжелую форму COVID – 026 болезнь младшего возраста. Диагностическая точность индекса массы тела для выявления ожирения у пожилых людей: NHANES 2018 – 2334. Curr Opin Clin Nutr Metab Care. Воспаление и нарушение обмена веществ. Природа. Патологическое воспаление у пациентов с COVID – 27: ключевая роль для моноцитов и макрофагов. Nat Rev Immunol. Особенности КТ грудной клетки COVID – 026 в Риме, Италия. Радиология. 8500; 0026049520301839
() 8500 Висцеральный жир, измеренный с помощью компьютерной томографии, и риск рака груди. 4610
Оценка мер взаимодействия по аддитивной шкале для профилактического облучения. Eur J Epidemiol. Доверительный интервал оценки взаимодействия. Многомерный анализ данных (7-е изд.). Клинические особенности пациентов, инфицированных 4610 новый коронавирус в Ухане, Китай. Ши Ю.
Ю Х.
Чжао Х .
Ван Х.
Чжао Р.
Шэн Дж.
Четбоун М.
Пуасси Дж.
Раверди В.
Нулетт Дж.
Дюамель А.
Всемирная организация здоровья
Мерад М.
2.1
Население и план исследования
2.2 Размер выборки и исследование мощность
2
. Принимая степень 0. и альфа 0. 17, 311 пациенты считались подходящими, чтобы выделить ожидаемая разница в 2018 мм
2.3
Техника получения КТ и оценка степени тяжести легких
Карузо Д.
Паринелла АХ
Schoepf UJ
Stroebel MH
Мангольд С.
и другие.
Рисунок. 1 Поражение легких и анализ жира при компьютерной томографии грудной клетки при COVID – 27 пациент. (A – B) Помутнения матового стекла можно увидеть по периферии в нижних долях, типичная радиологическая картина COVID – 27; (C) первый срез, где основания легких больше не видны на торакоабдоминальном уровне, где количественно оцениваются висцеральная жировая ткань (VAT) и общая жировая ткань (TAT): жир обозначен зеленым. Подкожную жировую ткань рассчитывали вычитанием. (D) Анализ гистограммы чисел CT с диапазоном чисел CT, классифицированных как жир, был – 65 в – 438.
Загрузить изображение высокого разрешения
Скачать (PPT)
2
. Площадь подкожной жировой ткани (SAT), выраженная в мм 1862 2
получено как вычитание между ТАТ и НДС. Наконец, толщина эпикардиального жира (EFT) была измерена на уровне начала правой коронарной артерии в аксиальной плоскости. Чтобы уменьшить систематическую ошибку, измерения были оценены трижды, и было записано среднее значение, выраженное в миллиметрах.
2,5 Статистика
Кнол MJ
VanderWeele TJ
Groenwold RH
Клунгель ОХ
Роверс ММ
Grobbee DE
Hosmer DW
Лемешоу С.
Просмотреть большое изображение
Палайодимос Л.
Коккинидис Д.Г.
Ли В.
Караманис Д .
Огнибене Дж.
Арора С.
и другие.
, который сообщает, насколько модель объясняет дисперсию зависимой переменной. OR представляют собой среднее изменение зависимой переменной на одну единицу изменения независимой переменной при сохранении других предикторов в константе модели. Значения коэффициента инфляции дисперсии (VIF) были ниже 4,0, что свидетельствует об отсутствии мультиколлинеарности между включенными переменными [
Волос Дж.
Черный туалет
Babin BJ
3. Полученные результаты
Исходные демографические и клинические характеристики исследуемой популяции.
п из одностороннего ANCOVA с LSD множественного сравнения, скорректированного с учетом возраста и пола, или теста хи-квадрат / точного теста Фишера для категориальных переменных. Буквы обозначают столбцы, с которыми существует статистически значимое попарное сравнение. Результаты считались статистически значимыми, когда
п <0. 18 выделены жирным шрифтом . CU, отделение медицинской помощи, ICU, отделение интенсивной терапии; CRP, C-реактивный белок; ЛДГ, лактатдегидрогеназа; ACEi, ингибитор ангиотензин-превращающего фермента; ARB, блокатор рецепторов ангиотензина II; ТАТ, общая площадь жира; НДС, область висцерального жира; SAT, область подкожного жира; EFT, толщина эпикардиального жира; LSS, Оценка тяжести легких.
п = 0. 17;
Корреляционная матрица Пирсона между исследуемыми непрерывными переменными.
п <0. 18 выделены жирным шрифтом . ТАТ, общая площадь жира; НДС, область висцерального жира; SAT, область подкожного жира; EFT, толщина эпикардиального жира; LSS, Оценка тяжести легких. CRP, C реактивный белок; ЛДГ, лактатдегидрогеназа.
Открыть таблицу в новой вкладке
= 0. 867) лучше объяснил клинический результат по сравнению с логарифмической вероятностью для базовой модели , при этом НДС демонстрирует более сильную связь с необходимостью приема в реанимацию по сравнению с в LSS (ИЛИ: 2. 593 против 1. , соответственно) ( Таблица 3 481, многомерная модель 3). Диагностическая эффективность этой модели количественно оценивалась по кривой рабочей характеристики приемника (ROC), а площадь под кривой (AUC) составляла 0. 867 (0125% CI : 0. 867 – 0. 95, п = 0. 73).
Одномерный и многомерный логистический регрессионный анализ для поступления в ОИТ.
п <0. 17 уровень и ниже. ИЛИ - отношение шансов; ДИ - доверительный интервал; CRP, C-реактивный белок; ЛДГ, лактатдегидрогеназа; Ингибитор ангиотензинпревращающего фермента ACEi; БРА, блокатор рецепторов ангиотензина II; ТАТ, общая площадь жира; НДС, область висцерального жира; SAT, область подкожного жира; EFT, толщина эпикардиального жира; LSS, Оценка тяжести легких.
Открыть таблицу в новой вкладке
4. Обсуждение
Чайт А.
den Hartigh LJ
Чжоу Ф.
Yu T .
Du R.
Фан Г.
Лю Ю.
Лю З.
и другие.
Патель В.Б.
Басу Р.
Oudit GY
Чжэн КИ
Гао Ф.
Ван XB
Солнце QF
Пан KH
Ван ТИ
и другие.
Пакер М.
CRediT авторский вклад государственных деятелей t
Расследование, Обработка данных. Лидия Стригари:
Декларация о конкурирующих интересах
Приложение.
Дополнительные данные
Рекомендации
Ши Ю.
Ю. Икс 860
Чжао Х.
Ван Х.
Чжао Р.
Шэн Дж.
2820; 31 :
0140
Симоннет А.
Четбоун М.
Раверди В.
Нулетт Дж.
Дюамель А.
и другие.
4610; 43 : 1597 – 1597
Peng YD
Мэн К.
Штаб-квартира Гуань
Ленг Л.
Ван BY
и другие.
ICNARC отчет о COVID – в реанимации. 4610
Палеодимы Л.
Коккинидис Д.Г.
Ли В.
Караманис Д.
Огнибене Дж.
Арора С.
и другие.
4610; 0140 :
0026049520301839
Ватанабэ М.
Риси Р.
Де Джорджи Ф.
Туччинарди Д.
Мариани С.
Башиани С.
и другие.
Есть расстройство веса. 4610; ()
Зажигалка J.
Филлипс М.
Хохман С.
Джонсон Д.
Франсуа Ф.
Kass DA
Дуггал П.
Чинголани О.
Ланцет.
4610; 481 :
1609 – 1603
Бузетто Л.
Беттини С.
Фабрис Р.
Серра Р.
Даль Пра К.
Маффей П.
и другие.
Ожирение ( Серебряная весна).
Кланг Э.
Кассим Г.
Соффер С.
Фриман Р.
Левин М.А.
Рейх DL
Ожирение ( Серебряная весна). 8500 ; ()
Бацис Я.А.
Маккензи Т.А.
Bartels SJ
Саакян К.Р.
Somers VK
Лопес-Хименес Ф.
Int J Obes (Лондон).
2360; 0055 : 1062 –
Goodpaster BH
2018; 5 :
654 – 654
Hotamisligil GS
2020; 506 : 1581 – 1581
Мерад М.
8500; 29 : 444 – 474
Карузо Д.
Зеруниан М.
Поличи М.
Пуччарелли Ф.
Полидори Т.
Руччи C.
и другие.
Карузо Д.
Паринелла АХ
Schoepf UJ
Stroebel MH
Mangold С.
2820; 61 : 1199 – 1199
Ян Р.
Ли Х.
Ким М.С.
Цой Ю.-Дж.
Ли ЙХ
Кнол MJ
VanderWeele TJ
Groenwold RH
Клунгель ОН
Роверс ММ
Grobbee DE
2335; 0040 :
506 – 0495
Hosmer DW
Эпидемиология.
2011; 3 :
533 – 525
Волосы J.
Черный туалет
Бабин ЛЮ
Андерсон RE
Pearson Schooling Worldwide , Аппер-Сэдл-Ривер, Нью-Джерси 2360
Хуанг К.
Ван Ю.
Ли Х.
Рен Л.
Чжао Дж.
Ху Ю.
и другие.
Ланцет.
9988; 487 :
767 – 780
Фанг Л.
Lancet Respir Med.
4610; 8 : е
Чжоу Ф.
Ю. Т.
Дю Р.
Фан Г.
Лю Ю.
Лю З.
Ланцет. ; 481