ПОКАЗНИКИ ГЕМОГРАМИ У ХВОРИХ З НЕГОСПІТАЛЬНОЮ ПНЕВМОНІЄЮ, СПРИЧИНЕНОЮ COVID-19 ЗАЛЕЖНО ВІД ІНДЕКСУ КОМОРБІДНОСТІ ЧАРЛСОНА

Гомелюк Т. М., Марущак М. І.

КЛІНІЧНА ТА ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНА МЕДИЦИНА

Наукова стаття

Вступ. Кілька досліджень продемонстрували вищу частоту важких випадків і смертності серед пацієнтів із COVID-19 із супутніми захворюваннями, такими як діабет, високий артеріальний тиск, ожиріння та серцево-судинні захворювання, порівняно з пацієнтами без супутніх захворювань. Це піднімає питання про те, як мультиморбідність – наявність 2 або більше хронічних супутніх захворювань – може вплинути на тяжкість захворювання та смертність пацієнтів з інфекцією SARS-CoV-2. Метою наших досліджень було дослідити показники гемограми у хворих з негоспітальною пневмонією, спричиненою COVID-19 залежно від індексу коморбідності Чарлсона. Об’єкт і методи дослідження. Було проведено ретроспективне неінтервенційне когортне дослідження медичних картах 208 пацієнтів, які були госпіталізовані з приводу позалікарняної пневмонії з негативним результатом дослідження мазка на вірус SARS-CoV-2, протягом середини січня до кінця квітня 2021 року. Основну групу склали пацієнти з ідентифікацією нуклеїнової кислоти SARS-CoV-2 та ознаками пневмонії при комп’ютерній томографії високої роздільної здатності. За тяжкістю пневмонії хворі були розподілені на три групи: ІІ група – пацієнти із пневмонією 2 категорії складності (n=124), III група – пацієнти із пневмонією 3 категорії складності (n=68), IV група – пацієнти із пневмонією 4 категорії складності (n=16). Ступінь тяжкості пневмонії розраховували за шкалою PORT. Групу порівняння склали пацієнти з ідентифікацією нуклеїнової кислоти SARS-CoV-2 та відсутність пневмонії при комп’ютерній томографії високої роздільної здатності. Проводилося визначення показників загального аналізу (еритроцити, гемоглобін, ШОЕ, тромбоцити) крові на автоматичному гематологічному аналізаторі «Yumizen H500 CT». Дані пацієнтів та інформацію про супутні захворювання були зібрані з медичних карт хворих. Індекс коморбідності (ССІ) Чарлсона (Charlson Comorbidity Index) для загального прогнозу летальності розраховували за спеціальною комп’ютерною програмою. Статистичний аналіз даних здійснено з використанням програмного забезпечення «STATISTICA 7.0». Порівняльний аналіз абсолютних показників здійснено з використанням параметричного тесту ANOVA. Результати. Встановлено, що у хворих на негоспітальну пневмонію, спричинену SARS-CoV-2 4 категорії складності виявлялися найнижчі показники еритроцитів, гемоглобіну, тромбоцитів та найвищі – швидкості осідання еритроцитів, стосовно даних у пацієнтів 2 і 3 категорії складності та групи порівняння. При цьому, ШОЕ була вірогідно нижча на 10,20% у ІІ групі стосовно даних ІІI групи, проте залишалася вірогідно вищою проти значень групи порівняння. Порівнюючи отримані дані індексу коморбідності Чарлсона у хворих на негоспітальну пневмонію, спричинену SARS-CoV-2 стосовно групи порівняння виявлено вірогідно вищі його показники у III (на 57,89 %) і IV (на 167,67 %) групах спостереження. Проведення аналізу рангових варіацій Краскела-Уолісса показало наявність статистично значущих відмінностей щодо окремих досліджуваних показників гемограми у пацієнтів з негоспітальною пневмонією різних категорій складності залежно від індексу коморбідності. Встановлено вірогідний вплив високої коморбідної обтяженості (CCI ≥3 балів) на рівень еритроцитів та ШОЕ у хворих на пневмонію 4 категорії складності стосовно групи порівняння, а також вплив низької коморбідної обтяженості (CCI 0-2 бали) на рівень колірного показника та ШОЕ у хворих на пневмонію 2 категорії складності стосовно групи порівняння. Варто відмітити, що серед хворих з низьким індексом коморбідності показник ШОЕ був вірогідно вищий у всіх досліджуваних групах стосовно групи порівняння, тоді як з високим ССІ даний показник в ІV групі був вірогідно вищий аналогічного показника в ІІ групі на 47,06%. При встановленні взаємозв’язку між досліджуваними параметрами гемограми та індексом коморбідності у на негоспітальну пневмонію, спричинену SARS-CoV-2 виявлено вірогідні слабкі негативні асоціації між зростанням ССІ та зниженням рівня еритроцитів, гемоглобіну, колірного показника і тромбоцитів. Висновки. Результати цього дослідження свідчать про найнижчі показники еритроцитів, гемоглобіну, тромбоцитів та найвищі – швидкості осідання еритроцитів у хворих на негоспітальну пневмонію, спричинену SARS-CoV-2 4 категорії складності стосовно даних у пацієнтів 2 і 3 категорії складності та групи порівняння. При цьому виявляється вірогідний вплив високої коморбідної обтяженості (CCI ≥3 балів) на рівень еритроцитів та ШОЕ у хворих на пневмонію 4 категорії складності стосовно групи порівняння, а також вплив низької коморбідної обтяженості (CCI 0-2 бали) на рівень колірного показника та ШОЕ у хворих на пневмонію 2 категорії складності стосовно групи порівняння.

SARS-CoV-2,пневмонія,індекс коморбідності Чарлсона,гемограма

1. Wang D, Hu B, Hu C, Zhu F, Liu X, Zhang J, et al. Clinical characteristics of 138 hospitalized patients with 2019 novel coronavirus-infected pneumonia in Wuhan, China. JAMA. 2020;323(11):1061-1069. DOI: 1001/jama.2020. 1585.
2. Huang C, Wang Y, Li X, Ren L, Zhao J, Hu Y, et al. Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China. Lancet. 2020;395(10223):497-506. DOI: 1016/S0140-6736(20)30183-5.
3. Fang L, Karakiulakis G, Roth M. Are patients with hypertension and diabetes mellitus at increased risk for COVID-19 infection? Lancet Respiratjry Medicine. 2020;8(4):e21. DOI: 1016/S2213-2600(20)30116-8.
4. Varga Z, Flammer AJ, Steiger P, Haberecker M, Andermatt R, Zinkernagel AS, et al. Endothelial cell infection and endotheliitis in COVID-19. Lancet. 2020;395(10234):1417-1418. DOI: 1016/s0140-6736(20)30937-5.
5. Hernández-Vásquez A, Azañedo D, Vargas-Fernández R, Bendezu-Quispe G. Association of Comorbidities With Pneumonia and Death Among COVID-19 Patients in Mexico: A Nationwide Cross-sectional Study. J Preventive Medicine & Public Health. 2020 Jul;53(4):211-219. DOI: 3961/jpmph. 20.186.
6. Lim WS, van der Eerden MM, Laing R, Boersma WG, Karalus N, Town GI, et al. Defining community acquired pneumonia severity on presentation to hospital: an international derivation and validation study. Thorax. 2003;58(5):377-82. DOI: 1136/thorax.58.5.377.
7. Haupt TH, Petersen J, Ellekilde G, Klausen HH, Thorball CW, Eugen-Olsen J, et al. Plasma suPAR level are associated mortality, admission time and Charlson Comorbidity Index in the acutely admitted medical patient: a prospective observation study. Critical Care. 2012;16:R130.
8. Quan H, Li B, Couris CM, Fushimi K, Graham P, Hider P, et al. Updating and Validating the Charlson Comorbidity Index and Score for Risk Adjustment in Hospital Discharge Abstracts Using Data From 6 Countries. Am. J. Epidemiol. 2011;173(6):676-682
9. Charlson ME, Pompei P, Ales KL, MacKenzie CR. A new method of classifying prognostic comorbidity in longitudinal studies: Development and validation. J. Chronic Dis. 1987;40:373-383. DOI: 1016/0021-9681(87) 90171-8.
10. Centers for Disease Control and Prevention. Coronavirus disease 2019 (COVID-19). 2019 [cited 2020 Apr 30]. Available from: https://www. cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/need-extra-precautions/groups-at-higher-risk.html.
11. Mo P, Xing Y, Xiao Y, Deng L, Zhao Q, Wang H, et al. Clinical characteristics of refractory COVID-19 pneumonia in Wuhan, China. Clinical Infectious Diseases. 2021 Dec 6;73(11):e4208-e4213. DOI: 1093/cid/ ciaa270.
12. Zheng Y, Zhang Y, Chi H, Chen S, Peng M, Luo L, et al. The hemocyte counts as a potential biomarker for predicting disease progression in COVID-19: a retrospective study. Clin Chem Lab Med. 2020;58:1106-15. DOI: 1515/cclm-2020-0377.
13. Fois AG, Paliogiannis P, Scano V, Gau S, Babudieri S, Perra R, et al. The systemic inflammation index on admission predicts in-hospital mortality in COVID-19 patients. Molecules. 2020;25(23):5725. DOI: 3390/molecules 25235725.
14. Lippi G, Plebani M, Henry BM. Thrombocytopenia is associated with severe coronavirus disease 2019 (COVID-19) infections: a metaanalysis. Clin Chim Acta. 2020;506:145-148. DOI: 1016/j.cca.2020.03.022.
15. Subramaniam S, Scharrer I. Procoagulant activity during viral infections. Front Biosci (Landmark Ed). 2018;23:1060-81. DOI: 2741/4633.
16. Bai B, Xu Z, Hu Y, Qu M, Cheng J, Luo S, et al. Patient hematology during hospitalization for viral pneumonia caused by SARS-CoV-2 and non-SARS-CoV-2 agents: a retrospective study. Eur J Med Res. 2021 May 14;26(1):45. DOI: 1186/s40001-021-00515-9.
17. Kurt C, Altunçeki Ç Yildirim A. Contribution of Erythrocyte Sedimentation Rate to Predict Disease Severity and Outcome in COVID-19 Patients. Can J Infect Dis Med Microbiol. 2022 Aug 11;2022:6510952. DOI: 1155/ 2022/6510952.
18. Ge LP, Li J, Bao QL, Chen P, Jiang Q, Zhu LR. Prognostic and predictive value of plasma D-dimer in advanced non-small cell lung cancer patients undergoing first-line chemotherapy. Clin Transl Oncol. 2015;17:57-64.
19. Xin T. Changes and clinical significance of serum levels of strem-1, fibrinogen and d-dimer in patients with severe pneumonia. J Clin Pulm. 2018;23:155-158.

«Вістник проблем біології і медицини» Випуск 1 (168), 2023 рік , 161-170 сторінки, код УДК 616.24-002-06:616.98:578.834.1]-074

10.29254/2077-4214-2023-1-168-161-170