Type 2 diabetes mellitus in combination with COVID-19: clinical and metabolic characteristics of patients and prediction of mortality risk

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

BACKGROUND: In the context of the coronavirus pandemic, patients with diabetes are a special risk group. Diabetes mellitus aggravates the disease course. The characterization of comorbidities and the search for available mortality predictors is an urgent problem.

AIM: To assess the clinical and metabolic parameters of comorbidities and determine prognostically significant risk factors for the development of unfavorable outcomes.

MATERIAL AND METHODS: The study included 169 patients with type 2 diabetes mellitus and COVID-19. The patients were divided into two groups: the group 1 included patients who were discharged from the hospital (survivors; n=82), and the group 2 included those who died from COVID-19 (n=87). A comparative assessment of baseline clinical and metabolic parameters in patients of both groups was conducted, and their mortality risk factors were determined.

RESULTS: For several indicators, no statistically significant differences were found between the groups in terms of age, total cholesterol, activated partial thromboplastin time, and fibrinogen. Peculiarities were revealed for other indicators, such as the volume of lung tissue damage, level of oxygen saturation, fasting glycemia, leukocytes, alanine transaminase, aspartate aminotransferase, procalcitonin, ferritin, C-reactive protein, D-dimer, and lymphocytes. Factors that can rapidly predict the risk of death from COVID-19 in patients with type 2 diabetes included saturation <90.12%, area of lung damage >45.8%, and fasting glycemia >7 mmol/L.

CONCLUSION: The results obtained make it possible to assess the condition of patients with type 2 diabetes mellitus and COVID-19, and the identified risk factors of mortality allow the attending physician to form risk groups for patients, conduct constant monitoring, and provide individualized therapeutic measures.

作者简介

Tatyana Demicheva

Perm State Medical University named after Academician E.A. Wagner

编辑信件的主要联系方式.
Email: demich-perm@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5422-8700
SPIN 代码: 3743-3914

MD, Cand. Sci (Med.), associate professor

俄罗斯联邦, 26 Petropavlovskaya street, 614990 Perm

参考

  1. Singh AK, Gupta R, Ghosh A, Misra A. Diabetes in COVID-19: prevalence, pathophysiology, prognosis and practical considerations. Diabetes Metab Syndr. 2020;14(4):303–310. doi: 10.1016/j.dsx.2020.04.004
  2. Мarkova TN, Ponomareva AA, Samsonova IV, et al. Risk factors for fatal outcome in patients with type 2 diabetes mellitus and a new coronavirus infection. Endocrinology. News. Opinions. Training. 2022;11(1):8–16. (In Russ). doi: 10.33029/2304-9529-2022-11-1-8-16
  3. Huang I, Lim MA, Pranata R. Diabetes mellitus is associated with increased mortality and severity of disease in COVID-19 pneumonia — a systematic review, meta-analysis, and meta-regression. Diabetes Metab Syndr. 2020;14(4):395–403. doi: 10.1016/j.dsx.2020.04.018
  4. Вelikina DV, Nekrasova TA, Malysheva ES, et al. COVID-19 and diabetes mellitus: features of the course, outcomes, the role of inflammatory and glycemic disorders. Medical Almanac. 2021;(2): 33–40. (In Russ).
  5. Wu Z, McGoogan JM. Characteristics of and important lessons from the coronavirus disease 2019 (COVID-19) outbreak in China: summary of a report of 72314 cases from the Chinese Center for Disease Control and Prevention. JAMA. 2020;323(13):1239–1242. doi: 10.1001/jama.2020.2648
  6. Shestakova MV, Vikulova OK, Isakov MA, Dedov II. Diabetes and COVID-19: analysis of the clinical outcomes according to the data of the russian diabetes registry. Problems of Endocrinology. 2020;66(1):35–46. (In Russ). doi: 10.14341/probl12458
  7. Dedov II, Shestakova MV, Mayorov AYu, editors. Standards of specialized diabetes care. 10th edition (updated). Diabetes Mellitus. (In Russ). doi: 10.14341/DM12802
  8. Hussain A, Bhowmik B, do Vale Moreira NC. COVID-19 and diabetes: knowledge in progress. Diabetes Res Clin Pract. 2020;162:108–142. doi: 10.1016Zj.diabres.2020.108142
  9. Ilyas R, Wallis R, Soilleux EJ, et al. High glucose disrupts oligosaccharide recognition function via competitive inhibition: a potential mechanism for immune dysregulation in diabetes mellitus. Immunobiology. 2011;216(1-2):126–131. doi: 10.1016/j.imbio.2010.06.002
  10. Petrie JR, Guzik TJ, Touyz RM. Diabetes, hypertension, and cardiovascular disease: clinical insights and vascular mechanisms. Can J Cardiol. 2018;34(5):575–584. doi: 10.1016/j.cjca.2017.12.005
  11. Philips BJ, Meguer JX, Redman J, Baker EH. Factors determining the appearance of glucose in upper and lower respiratory tract secretions. Intensive Care Med. 2003;29(12):2204–2210. doi: 10.1007/s00134-003-1961-2
  12. Hill MA, Mantzoros C, Sowers JR. Commentary: COVID-19 in patients with diabetes. Metabolism. 2020;107:154217. doi: 10.1016/j.metabol.2020.154217
  13. Shi S, Qin M, Shen B, et al. Association of cardiac injury with mortality in hospitalized patients with COVID-19 in Wuhan, China. JAMA Cardiol. 2020;5(7):802–810. doi: 10.1001/jamacardio.2020.0950
  14. Patent RUS N 2783058 C1/11/8/2022. Demicheva TP. A method for rapid prediction of the risk of death in patients with type 2 diabetes mellitus in combination with a new coronavirus infection. (In Russ).

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Eco-Vector, 2023


 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».