Коморбидная патология у инфицированных SARS-CoV-2 в онкологической практике – предиктор тяжелых исходов при COVID-19. Прогностический онлайн-инструмент оценки риска COVID-19 в онкологии

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель. Оценить коморбидную патологию у инфицированных вирусом SARS-CoV-2 (Severe Acute Respiratory Syndrome CoronaVirus-2), являющимся возбудителем коронавирусной болезни (COVID-19), в онкологической практике как предиктор тяжелых исходов, апробировать в онкологии инструмент оценки риска COVID-19 CORONET в целях прогноза вероятной тяжести течения заболевания у онкологических пациентов (ОП), находящихся на стационарном лечении.

Материалы и методы. Проведен ретроспективный анализ 173 историй болезни ОП. Исследование осуществлено в рамках программы Научного центра мирового уровня «Цифровой биодизайн и персонализированное здравоохранение» ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И. М. Сеченова» (Сеченовский Университет) с участием в проекте ESMO-CoCARE (European Society for Medical Oncology COVID-19 and CAncerREgistry). На основе реестра ESMO-CoCARE, с учетом внесенной выборки пациентов (n=173), разработан CORONET – инструмент оценки риска COVID-19 в онкологии.

Результаты. Показано, что ОП с коморбидной патологией имеют повышенный риск тяжелого течения COVID-19. Прогноз вероятной тяжести исходов у ОП, инфицированных SARS-CoV-2, зависит от сопутствующих заболеваний. Наличие в анамнезе ≥3 коморбидных патологий выявлено у 106 (61,27%) больных COVID-19. В группу риска тяжелого течения заболевания из данной выборки по CORONET включены 15 больных (средний балл заключения CORONET – 2,44). При ретроспективном анализе получено фактическое подтверждение прогноза тяжелого течения заболевания пациентов исследуемой группы с последующим их смертельным исходом (71,42% всех умерших). Выявлено, что такие показатели, как низкий уровень альбумина, высокий уровень С-реактивного белка и нейтрофилов, обладают высокой прогностической значимостью в оценке вероятной тяжести течения COVID-19 у ОП, находящихся на стационарном лечении по поводу указанного заболевания. Уровень смертности пациентов, поступивших с COVID-19 и онкозаболеванием, составил 12,14%.

Заключение. Наиболее информативными предикторами тяжелых исходов при COVID-19 у ОП, находящихся на стационарном лечении, позволяющими прогнозировать тяжесть течения заболевания, являются число сопутствующих болезней, возраст, оценка по шкале NEWS2, оценка статуса активности пациента по шкале ECOG, уровень альбумина и C-реактивного белка, абсолютный уровень нейтрофилов. Выявленные преимущества использования онлайн-инструмента поддержки принятия решений CORONET признаны убедительными не только на этапе принятия решения о госпитализации, но и уже во время нахождения ОП на стационарном лечении.

Об авторах

Марина Игоревна Секачева

ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И. М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский Университет)

Email: sekacheva_m_i@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0003-0015-7094
SPIN-код: 4801-3742
Scopus Author ID: 24342526600

доктор мед. наук, проф., дир. Института

Россия, Москва

Александр Сергеевич Русанов

ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И. М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский Университет)

Автор, ответственный за переписку.
Email: rusanov_a_s@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0002-0658-9130
SPIN-код: 4785-2353
Scopus Author ID: 57244423900
ResearcherId: AEH-8251-2022

аспирант Института персонализированной онкологии Центра «Цифровой биодизайн и персонализированное здравоохранение»

Россия, Москва

Яна Юрьевна Кохановская

ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И. М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский Университет)

Email: kokhanovskaya_ya_yu@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0003-0716-0923
SPIN-код: 1346-6767

стажер-исследователь Института персонализированной онкологии Центра «Цифровой биодизайн и персонализированное здравоохранение»

Россия, Москва

Список литературы

  1. Bhogal T, Khan UT, Lee R, et al. Haematological malignancy and nosocomial transmission are associated with an increased risk of death from COVID-19: results of a multi-center UK cohort. Leuk Lymphoma. 2021;62(7):1682-91. doi: 10.1080/10428194.2021.1876865
  2. Coronavirus disease 2019 (COVID-19) Situation Report-46. Available at: http://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019. Accessed: 26.10.2021.
  3. Huang C, Wang Y, Li X, et al. Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China. Lancet. 2020;395(10223):497-506. doi: 10.1016/S0140-6736(20)30183-5
  4. Абдурахманов И.У., Умурзаков Ш. Э., Жамилова Г. К., и др. COVID-19 и коморбидная патология. The Scientific Heritage. 2021;68:56-64 [Abdurakhmanov I, Umurzakov Sh, Zhamilova G, et al. COVID-19 and comorbid pathology (literature review). The Scientific Heritage. 2021;68:56-64 (in Russian)].
  5. Zhou F, Yu T, Du R, et al. Clinical course and risk factors for mortality of adult inpatients with COVID-19 in Wuhan, China: a retrospective cohort study. Lancet. 2020; 395(10229):1054-62. doi: 10.1016/S0140-6736(20)30566-3
  6. Chen T, Wu D, Chen H, et al. Clinical characteristics of 113 deceased patients with coronavirus disease 2019: retrospective study. BMJ. 2020;368: m1091. doi: 10.1136/bmj.m1091
  7. Sanyaolu A, Okorie C, Marinkovic A. Comorbidity and its impact on patients with COVID-19. SN Compr Clin Med. 2020;2:1069-76. doi: 10.1007/s42399-020-00363-4
  8. Richardson S, Hirsch JS, Narasimhan M. Presenting Characteristics, Comorbidities, and Outcomes Among 5700 Patients Hospitalized with COVID-19 in the New York City Area. JAMA. 2020;323(20):2052-9. doi: 10.1001/jama.2020.6775
  9. Wang W, Tang J, Wei F. Updated understanding of the outbreak of 2019 novel coronavirus (2019-nCoV) in Wuhan, China. J Med Virol. 2020;92(4):441-7. doi: 10.1002/jmv.25689
  10. Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Evidence used to update the list of underlying medical conditions that increase a person’s risk of severe illness from COVID-19. Available at: https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/need-extra-precautions/evidence-table.html. Accessed: 06.10.2020.
  11. Myers LC, Parodi SM, Escobar GJ, Liu VX. Characteristics of Hospitalized Adults With COVID-19 in an Integrated Health Care System in California. JAMA. 2020; 323(21):2195-8. doi: 10.1001/jama.2020.7202
  12. Castelo-Branco L, Tsourti Z, Gennatas S, et al. COVID-19 in patients with cancer: first report of the ESMO international, registry-based, cohort study (ESMO-CoCARE). ESMO Open. 2022;7(3):100499. doi: 10.1016/j.esmoop.2022.100499
  13. Lee RJ, Wysocki O, Zhou C, et al. Establishment of CORONET, COVID-19 Risk in Oncology Evaluation Tool, to Identify Patients With Cancer at Low Versus High Risk of Severe Complications of COVID-19 Disease On Presentation to Hospital. JCO Clin Cancer Inform. 2022;6:e2100177. doi: 10.1200/CCI.21.00177
  14. COVID-19 Risk in Oncology Evaluation Tool. Available at: https://coronet.manchester.ac.uk. Accessed: 21.01.2023.
  15. Даниленко А.А., Шахтарина С. В., Фалалеева Н. А. COVID-19 у пациентов с онкогематологическими заболеваниями. Клиническая онкогематология. 2021;14(2):220-4 [Danilenko AA, Shakhtarina SV, Falaleeva NA. COVID-19 in Patients with Oncohematological Diseases. Clinical Oncohematology. 2021;14(2):220-4 (in Russian)]. doi: 10.21320/2500-2139-2021-14-2–220-224
  16. Liang W, Guan W, Chen R, et al. Cancer patients in SARS-CoV-2 infection: a nationwide analysis in China. Lancet Oncol. 2020;21(3):335-7. doi: 10.1016/S1470-2045(20)30096-6
  17. Dai M, Liu D, Liu M, et al. Patients with Cancer Appear More Vulnerable to SARS-CoV-2: A Multicenter Study during the COVID-19 Outbreak. Cancer Discov. 2020;10(6): 783-91. doi: 10.1158/2159-8290.CD-20-0422
  18. Kuderer NM, Choueiri TK, Shah DP, et al. Clinical impact of COVID-19 on patients with cancer (CCC19): a cohort study. Lancet. 2020;395(10241):1907-18. doi: 10.1016/S0140-6736(20)31187-9
  19. Royal College of Physicians. National Early Warning Score (NEWS) 2: Standardizing the assessment of cute-illness severity in the NHS. Updated report of a working party. London: RCP, 2017.
  20. Liao X, Wang B, Kang Y. Novel coronavirus infection during the 2019-2020 epidemic: preparing intensive care units – the experience in Sichuan Province, China. Intensive Care Med. 2020;46(2):357-60. doi: 10.1007/s00134-020-05954-2
  21. Бузиашвили Ю.И., Стилиди И. С., Асымбекова Э. У., и др. Комплексная оценка качества жизни у пациентов во время проведения неоадъювантной химиотерапии. Медицинский алфавит. 2022;(13):26-31 [Buziashvili JI, Stilidi IS, Asymbekova EU, et al. Comprehensive assessment of quality of life in patients during neoadjuvant chemotherapy. Medical Alphabet. 2022;(13):26-31 (in Russian)]. doi: 10.33667/2078-5631-2022-13-26-31
  22. Tian J, Yuan X, Xiao J, et al. Clinical characteristics and risk factors associated with COVID-19 disease severity in patients with cancer in Wuhan, China: a multicentre, retrospective, cohort study. Lancet Oncol. 2020;21(7):893-903. doi: 10.1016/S1470-2045(20)30309-0
  23. Gao YD, Ding M, Dong X, et al. Risk factors for severe and critically ill COVID-19 patients: A review. Allergy. 2021;76(2):428-55. doi: 10.1111/all.14657
  24. Wu C, Chen X, Cai Y, et al. Risk Factors Associated With Acute Respiratory Distress Syndrome and Death in Patients With Coronavirus Disease 2019 Pneumonia in Wuhan, China. JAMA Intern Med. 2020;180(7):934-43. doi: 10.1001/jamainternmed.2020.0994
  25. Guzik TJ, Mohiddin SA, Dimarco A, et al. COVID-19 and the cardiovascular system: implications for risk assessment, diagnosis, and treatment options. Cardiovasc Res. 2020;116(10):1666-87. doi: 10.1093/cvr/cvaa106
  26. Liu C, Zhao Y, Okwan-Duodu D, et al. COVID-19 in cancer patients: risk, clinical features, and management. Cancer Biol Med. 2020;17(3):519-27. doi: 10.20892/j.issn.2095-3941.2020.0289
  27. Chavez-MacGregor M, Lei X, Zhao H, et al. Evaluation of COVID-19 Mortality and Adverse Outcomes in US Patients With or Without Cancer. JAMA Oncol. 2022;8(1):69-78. doi: 10.1001/jamaoncol.2021.5148
  28. O’Driscoll M, Dos Santos GR, Wang L, et al. Age-specific mortality and immunity patterns of SARS-CoV-2. Nature. 2021;590(7844):140-5. doi: 10.1038/s41586-020-2918-0
  29. Jin J-M, Bai P, He W, et al. Gender Differences in Patients With COVID-19: Focus on Severity and Mortality. Front Public Health. 2020;29(8):152. doi: 10.3389/fpubh.2020.00152
  30. Li Q, Guan X, Wu P, et al. Early Transmission Dynamics in Wuhan, China, of Novel Coronavirus-Infected Pneumonia. N Engl J Med. 2020;382(13):1199-207. doi: 10.1056/NEJMoa2001316
  31. Buikema AR, Buzinec P, Paudel ML, et al. Racial and ethnic disparity in clinical outcomes among patients with confirmed COVID-19 infection in a large US electronic health record database. EClinicalMedicine. 2021;39:101075. doi: 10.1016/j.eclinm.2021.101075
  32. Bowen A, Miller AD, Zambrano LD, et al. Demographic and Clinical Factors Associated With Death Among Persons <21 Years Old With Multisystem Inflammatory Syndrome in Children – United States, February 2020 – March 2021. Open Forum Infect Dis. 2021;8(8):ofab388. doi: 10.1093/ofid/ofab388
  33. Popkin BM, Du S, Green WD, et al. Individuals with obesity and COVID-19: A global perspective on the epidemiology and biological relationships. Obes Rev. 2020;21(11):e13128. doi: 10.1111/obr.13128
  34. Elkrief A, Desilets A, Papneja N, et al. High mortality among hospital-acquired COVID-19 infection in patients with cancer: A multicentre observational cohort study. Eur J Cancer. 2020;139:181-7. doi: 10.1016/j.ejca.2020.08.017
  35. Garg S, Kim L, Whitaker M, et al. Hospitalization Rates and Characteristics of Patients Hospitalized with Laboratory-Confirmed Coronavirus Disease 2019 – COVID-NET, 14 States, March 1-30, 2020. MMWR Morb Mortal Wkly Rep. 2020;69(15):458-64. doi: 10.15585/mmwr.mm6915e3
  36. Айтбаев К.А., Муркамилов И. Т., Фомин В. В., и др. Легочный фиброз как последствие пандемии COVID-19. Бюллетень науки и практики. 2021;7(5):204-15 [Aitbaev K, Murkamilov I, Fomin V, et al. Fibrosis as a consequence of COVID-19 pandemic. Bulletin of Science and Practice. 2021;7(5):204-15 (in Russian)]. doi: 10.33619/2414-2948/66
  37. Чазова И.Е., Миронова О. Ю. COVID-19 и сердечно-сосудистые заболевания. Терапевтический архив. 2020;92(9):4-7 [Chazova IE, Mironova OI. COVID-19 and cardiovascular diseases. Terapevticheskii Arkhiv (Ter. Arkh.). 2020;92(9):4-7 (in Russian)]. doi: 10.26442/00403660.2020.09.000742
  38. Шепелькевич А.П., Дыдышко Ю. В. Ожирение и сахарный диабет как предикторы неблагоприятных исходов COVID-19. Мед. журн. 2021;1:36-48 [Shepelkevich AP, Dydyshko Yu V. Obesity and diabetes mellitus predictors of poor COVID-19 outcomes. Med. zhurn. 2021;1(75):36-48 (in Russian)].
  39. Шестакова М.В., Викулова О. К., Исаков М. А., Дедов И. И. Сахарный диабет и COVID-19: анализ клинических исходов по данным регистра сахарного диабета Российской Федерации. Проблемы Эндокринологии. 2020;66(1):35-46 [Shestakova MV, Vikulova OK, Isakov MА, 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 Russian)]. doi: 10.14341/probl12458
  40. Arefin S, Hernandez L, Ward LJ, et al. MO069 SARS-COV-2 receptor ACE-2, TMPRSS2 and soluble ACE-2 in patients with end stage kidney disease. Nephrology Dialysis Transplantation. 2021;36(Suppl. 1). doi: 10.1093/ndt/gfab078.005
  41. Bode B, Garrett V, Messler J, et al. Glycemic Characteristics and Clinical Outcomes of COVID-19 Patients Hospitalized in the United States. J Diabetes Sci Technol. 2020;14(4):813-21. doi: 10.1177/1932296820924469
  42. Chen Y, Yang D, Cheng B, et al. Clinical Characteristics and Outcomes of Patients With Diabetes and COVID-19 in Association With Glucoselowering Medication. Diabetes Care. 2020;43(7):1399-407. doi: 10.2337/dc20-0660
  43. Zhou Y, Yang Q, Chi J, et al. Comorbidities and the risk of severe or fatal outcomes associated with coronavirus disease 2019: A systematic review and meta-analysis. Int J Infect Dis. 2020;99:47-56. doi: 10.1016/j.ijid.2020.07.029
  44. Zarifkar P, Kamath A, Robinson C, et al. Clinical Characteristics and Outcomes in Patients with COVID-19 and Cancer: a Systematic Review and Meta-analysis. Clin Oncol (R Coll Radiol). 2021;33(3):e180-91. doi: 10.1016/j.clon.2020.11.006
  45. Wang Q, Berger NA, Xu R. Analyses of Risk, Racial Disparity, and Outcomes Among US Patients With Cancer and COVID-19 Infection. JAMA Oncol. 2021;7(2):220-7. doi: 10.1001/jamaoncol.2020.6178
  46. Grivas P, Khaki AR, Wise-Draper TM, et al. Association of clinical factors and recent anticancer therapy with COVID-19 severity among patients with cancer: a report from the COVID-19 and Cancer Consortium. Ann Oncol. 2021;32(6):787-800. doi: 10.1016/j.annonc.2021.02.024
  47. Ständiger Arbeitskreis der Kompetenz- und Behandlungszentren für Krankheiten durch hochpathogene Erreger am Robert Koch-Institut (STAKOB). Hinweise zu Erkennung, Diagnostik und Therapie von Patientenmit COVID-19. Available at: https://www.rki.de/covid-19-therapie. Accessed: 24.01.2023.
  48. Chinese COVID Management Guidelines-19, Version 7; published on 3/3/2020 by R.P.C. National Health Commission and the National Administration of Traditional Medicine of R.P.C. Available at: https://www.chinadaily.com.cn/pdf/2020/1.Clinical.Protocols.for.the.Diagnosis.and.Treatment.of.COVID-19.V7.pdf. Accessed: 24.01.2023.
  49. The Italian Society of Emergency Medicine (SIMEU). COVID-19 First Line Report PS/DEA management organizational structure as part of an epidemic or pre-epidemic outbreak. Available at: https://www.simeu.it/w/articoli/leggiArticolo/334/dir. Accessed: 24.01.2023.
  50. Временные методические рекомендации по профилактике, диагностике и лечению новой коронавирусной инфекции (COVID-19) Версия 17 (14.12.2022) Минздрава России. Режим доступа: https://nmrc.ru/wp-content/uploads/2022/12/ВМР_COVID-19_V17.pdf. Ссылка активна на 25.01.2023 [Vremennye metodicheskie rekomendatsii po profilaktike, diagnostike i lecheniiu novoi koronavirusnoi infektsii (COVID-19) Versiia 17 (14.12.2022) Minzdrava Rossii. Available at: https://nmrc.ru/wp-content/uploads/2022/12/VMR_COVID-19_V17.pdf. Accessed: 25.01.2023 (in Russian)].
  51. Dettorre GM, Dolly S, Loizidou A, et al. Systemic pro-inflammatory response identifies patients with cancer with adverse outcomes from SARS-CoV-2 infection: the OnCovid Inflammatory Score. J Immunother Cancer. 2021;9(3):e002277. doi: 10.1136/jitc-2020-002277
  52. Dettorre GM, Patel M, Gennari A, et al. The systemic pro-inflammatory response: targeting the dangerous liaison between COVID-19 and cancer. ESMO Open. 2021; 6(3):100-23. doi: 10.1016/j.esmoop.2021.100123
  53. Вечорко В.И., Аверков О. В., Гришин Д. В., Зимин А. А. Шкалы NEWS2, 4C Mortality Score, COVID-GRAM, Sequential Organ Failure Assessment Quick как инструменты оценки исходов тяжелой формы COVID-19 (пилотное ретроспективное когортное исследование). Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2022;21(3):3103 [Vechorko VI, Averkov OV, Grishin DV, Zimin AA. NEWS2, 4C Mortality Score, COVID-GRAM, Sequential Organ Failure Assessment Quick scales as outcomes assessment tools for severe COVID-19 (pilot retrospective cohort study). Cardiovascular Therapy and Prevention. 2022;21(3):3103 (in Russian)]. doi: 10.15829/1728-8800-2022-3103

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© ООО "Консилиум Медикум", 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
 


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».