Введение
Новая коронавирусная инфекция (COVID-19) вызвана вирусом SARS-CoV-2 и нередко сопровождается развитием тяжелого острого респираторного дистресс-синдрома. В марте 2020 г. распространенность COVID-19 достигла уровня пандемии, вирус SARS-CoV-2 привел к повторным волнам заболевания по всему миру. Коронавирусная болезнь имеет много проявлений системного заболевания и приводит к тяжелым последствиям для сердечно-сосудистой системы.
Установлено, что COVID-19 способствовал развитию сердечной недостаточности у 23% из 191 пациента, находившихся на стационарном лечении в Ухане (КНР) [1]. Но до конца остается неясным, является ли сердечная недостаточность следствием обострения ранее существовавшей дисфункции левого желудочка (ЛЖ) или новой кардиомиопатии. В настоящее время установлены клинические и лабораторные факторы, значительно влияющие на исходы COVID-19, основными из них являются пожилой и старческий возраст, сердечно-сосудистые заболевания в анамнезе, сахарный диабет, ожирение и ряд лабораторных показателей: низкие значения лимфоцитов, повышенные уровни С-реактивного белка (СРБ), лактатдегидрогеназы (ЛДГ), D-димера, тропонина, ферритина [2—4]. Однако информация о течении COVID-19 продолжает накапливаться, и выявляются новые предикторы неблагоприятного прогноза этой патологии. Учитывая незначительный объем оригинальных данных о влиянии COVID-19 на развитие и прогрессирование хронической сердечной недостаточности (ХСН), следует отметить необходимость более детального изучения данной темы.
Цель исследования — оценить роль клинико-лабораторных показателей в определении риска развития ХСН у пациентов, перенесших COVID-19.
Материал и методы
Ретроспективно отобраны истории болезни 151 пациента, находившихся на лечении в моноинфекционном госпитале в период с 03.11.20 по 10.02.21 с диагнозом COVID-19, подтвержденным путем обнаружения нуклеиновых кислот SARS-CoV-2 в мазках из зева методом полимеразной цепной реакции. Критерии включения: пациенты, госпитализированные в стационар с подтвержденным диагнозом, новая коронавирусная инфекция и пневмония. Критерии исключения: отказ от участия в исследовании, возраст моложе 18 лет. Сбор клинико-анамнестических и лабораторных данных осуществлялся путем анализа электронных историй болезни. Собираемые сведения включали информацию о возрасте, поле, индексе массы тела, курении. Оценивали наличие сопутствующей патологии: ожирения, артериальной гипертензии (АГ), сахарного диабета (СД), ишемической болезни сердца (ИБС), ХСН, хронической болезни почек (ХБП), перенесенного инфаркта миокарда, язвенной болезни (ЯБ) желудка и двенадцатиперстной кишки. Результаты лабораторных исследований включали: клинический и биохимический анализ крови, коагулограмму, исследование содержания острофазовых белков (C-реактивного белка (СРБ), лактатдегидрогеназы (ЛДГ), ферритина), прокальцитонина. Диагноз ХСН подтверждали наличием признаков и симптомов, показателями патологически повышенного уровня N-концевого фрагмента промозгового натрийуретического пептида (NTproBNP) и данными эхокардиографии (ЭхоКГ).
При проведении ЭхоКГ оценивали следующие структурно-функциональные показатели миокарда: фракцию выброса ЛЖ (ФВ ЛЖ, %), размер правого желудочка (ПЖ, мм), продольный размер правого (ПП, мм) и левого предсердия (ЛП, мм), толщину межжелудочковой перегородки (МЖП, мм) и задней стенки (ЗС, мм) ЛЖ, конечный систолический (КСР, мм) и конечный диастолический (КДР, мм) размер ЛЖ, объемные показатели ЛЖ — конечный диастолический (КДО, мл) и конечный систолический (КСО, мл). Массу миокарда ЛЖ (ММЛЖ, г), индекс массы миокарда левого желудочка (ИММЛЖ, г/м2), относительную толщину стенки ЛЖ (ОТС ЛЖ, мм) рассчитывали по общепринятым формулам. Диастолическую функцию ЛЖ оценивали по величине трансмитрального диастолического кровотока.
Пациенты получали терапию в соответствии с действовавшими на тот момент временными методическими рекомендациями1.
В качестве конечной точки исследования принимали развитие ХСН. Все пациенты подписывали информированное добровольное согласие на участие в исследовании и дальнейшее проспективное наблюдение, дающее право на обезличенную обработку данных. Проведение исследования одобрено локальным этическим комитетом (Выписка из протокола заседания №204 от 18.11.20).
Статистическая обработка осуществлена с использованием программно-прикладного пакета SPSS 23. Для оценки нормальности распределения количественных показателей использовали критерий Шапиро—Уилка. В связи с тем, что практически все количественные показатели не подчинялись закону нормального распределения, для их описания применены медиана и интерквартильный размах (Me [Q1; Q3]). Оценка различий между количественными показателями проведена с использованием критерия Манна—Уитни. Описание бинарных показателей производилось путем расчета долей (%). Для оценки различий и взаимосвязи между бинарными показателями построены таблицы сопряженности и проанализированы с использованием точного критерия Фишера. Статистически значимыми считались результаты при уровне значимости p<0,050.
На основе результатов предшествующих статистических оценок отобраны некоррелирующие клинико-лабораторные показатели, предположительно определяющие наличие ХСН. Для валидизации методики выборка разделена на обучающую и тестовую подгруппы. В связи с умеренно выраженным дисбалансом классов для качественного обучения классификатора проведен oversampling, позволивший компенсировать нехватку пациентов минорного класса в обучающей выборке. Важно, что oversampling не проводился для валидационной (тестовой) выборки пациентов с целью полного сохранения исходной структуры данных при валидизации методики. Оценка работы бинарного классификатора производилась с использованием таких метрик, как точность, чувствительность, специфичность. Для всех перечисленных метрик рассчитаны доверительные интервалы (ДИ 95%). Дополнительно с использованием средств языка программирования Python осуществлялось построение ROC-кривых с последующим определением площади (AUC) под ними. При количественном соответствии значений метрик для обучающей и тестовой выборок предполагалось, что полученная модель бинарной классификации является валидной и может быть использована для дальнейшего изучения с последующим внедрением в клиническую практику.
Результаты
Исследуемая выборка пациентов разделена на две группы в зависимости от наличия ХСН: в 1-ю группу вошли 46 пациентов с ХСН, во 2-ю группу 105 пациентов без ХСН. Медиана возраста составила 66,2 (50—92) года, преобладали женщины — 91 (60,3%). Преобладание женщин среди госпитализированных с COVID-19, вероятнее всего, связано не с гендерными особенностями этой инфекции, а с большей долей лиц женского пола в старшей возрастной категории и, возможно, с большей ответственностью женщин за свое здоровье. Исходная клинико-анамнестическая характеристика представлена в табл. 1.
Таблица 1. Исходная клинико-анамнестическая характеристика обследованных в зависимости от наличия хронической сердечной недостаточности
| Показатель | 1-я группа, с ХСН, n=46 | 2-я группа, без ХСН, n=105 | p |
| Пол (мужской/женский), n (%) | 18(39,1) / 28(60,9) | 42 (40)/63 (60) | 0,920 |
| Возраст, лет | 72,0 [66,8; 81,3] | 62,0 [57,0; 68,0] | <0,001 |
| Индекс массы тела, кг/м2 | 29,3 [27,0; 32,9] | 30,1 [26,9; 35,6] | 0,588 |
| Ожирение, n (%) | 22 (47,8) | 53 (50,5) | 0,764 |
| Сахарный диабет, n (%) | 16 (34,8) | 31 (29,5) | 0,521 |
| Артериальная гипертензия, n (%) | 43 (93,5) | 78 (74,3) | <0,001 |
| Онкологические заболевания в анамнезе, n (%) | 4 (8,7) | 6 (5,7) | 0,494 |
| Инфаркт миокарда в анамнезе, n (%) | 16 (34,8) | 0 (0) | <0,001 |
| Фибрилляция предсердий, n (%) | 22 (47,8) | 1 (1,0) | <0,001 |
| Хронические неспецифические заболевания легких, n (%) | 2 (4,3) | 4 (3,8) | 1,000 |
| Бронхиальная астма, n (%) | 4 (8,7) | 4 (3,8) | 0,247 |
| Острое нарушение мозгового кровообращения, n (%) | 6 (13) | 8 (7,6) | 0,290 |
| Язвенная болезнь желудка и двенадцатиперстной кишки, n (%) | 6 (13) | 5 (4,8) | 0,091 |
| Табакокурение, n (%) | 4 (8,7) | 16 (15,2) | 0,434 |
| Хроническая болезнь почек, n (%) | 34 (73,9) | 56 (53,3) | 0,020 |
| Анемия, n (%) | 13 (28,3) | 25 (23,8) | 0,562 |
| Индекс Чарлсона, баллов | 7,0 [6,0; 8,0] | 4,0 [3,0; 5,0] | <0,001 |
| Сатурация,% | 96,0 [93,0; 97,0] | 96,0 [93,0; 97,0] | 0,721 |
Примечание. ХСН — хроническая сердечная недостаточность.
Большинство показателей в группах статистически значимо не различались. Обращает на себя внимание значительная доля лиц с ХБП в 1-й группе пациентов — 73,9%, а во 2-й группе —53,3%, при этом различия между группами имели статистическую значимость. Исследуемые группы различались по индексу коморбидности Чарлсона, возрасту, наличию фибрилляции предсердий, инфаркта миокарда в анамнезе. Исследование показало, что в группе больных без ХСН преобладали пациенты в возрасте 50—59 и 60—69 лет (83,8%), тогда как в 1-й группе — в возрасте 70 лет и старше. Причем необходимо отметить, что доля лиц в возрасте 70—79 и старше 80 лет в группе с ХСН была в 4 раза больше, чем в группе без ХСН (p<0,001) (табл. 2).
Таблица 2. Возрастной состав пациентов с новой коронавирусной инфекцией
| Возраст, лет | 1-я группа, с ХСН, n=46 | 2-я группа, без ХСН, n=105 | ||
| n | % | n | % | |
| 50—59 | 4 | 8,7 | 35 | 33,3* |
| 60—69 | 11 | 23,9 | 53 | 50,5* |
| 70—79 | 21 | 45,7 | 11 | 10,5* |
| 80 и старше | 10 | 21,7 | 6 | 5,7* |
Примечание. * — статистическая значимость различий между группами p<0,001. ХСН — хроническая сердечная недостаточность.
Статистически значимые различия выявлены по количеству сопутствующих заболеваний: у пациентов 1-й группы — 4 [3; 5], у пациентов 2-й группы — в 2 раза меньше (p<0,001). Сопутствующие заболевания регистрировали у большинства пациентов 2-й (89,5%) группы и у всех пациентов 1-й группы. Так, у 63% пациентов 1-й группы (с ХСН) выявлено 4 сопутствующих заболевания и более, в то время как ни у одного пациента 2-й группы (без ХСН) не зарегистрировано более 4 заболеваний (рис. 1).
Рис. 1. Распределение пациентов в зависимости от количества сопутствующих заболеваний.
Степень тяжести заболевания была более высокой у пациентов 1-й группы (с ХСН) — 30,4% по сравнению с пациентами 2-й группы (без ХСН) — 6,7% (p<0,001). В то же время легкая степень тяжести преобладала в группе пациентов без ХСН (p<0,001) (рис. 2).
Рис. 2. Распределение степени тяжести заболевания у пациентов исследуемых групп.
Учитывая важность раннего выявления больных с риском развития ХСН, а также для устранения фактора влияния характера лечения на лабораторные показатели последние сравнивали между группами на момент поступления в стационар. Исходные лабораторные показатели включенных в исследование пациентов представлены в табл. 3.
Таблица 3. Сравнительная характеристика лабораторных показателей у пациентов исследуемых групп в зависимости от наличия хронической сердечной недостаточности
| Показатель | 1-я группа, с ХСН, n=46 | 2-я группа, без ХСН, n=105 | p |
| Лейкоциты, 109/л | 8,85 [6,15; 12,4] | 8,10 [6,50; 10,4] | 0,462 |
| Гемоглобин, г/л | 132 [121; 143] | 132 [124; 142] | 0,852 |
| Тромбоциты, 109/л | 198 [173; 243] | 249 [193; 309] | 0,003 |
| Нейтрофильно-лимфоцитарное отношение, % | 4,97 [2,70; 8,40] | 3,62 [2,26; 5,92] | 0,011 |
| Скорость оседания эритроцитов, мм/ч | 24,0 [11,5; 43,0] | 31,0 [16,5; 46,0] | 0,130 |
| Аспартатаминотрансфераза, ед/л | 32,5 [24,0; 46,0] | 33,0 [24,0; 43,0] | 0,985 |
| Аланинаминотрансфераза, ед/л | 32,0 [21,0; 52,3] | 33,0 [23,0; 46,0] | 0,714 |
| Креатинин, мкмоль/л | 110 [91,3; 135] | 101 [92,0; 117] | 0,017 |
| Билирубин, мкмоль/л | 12,8 [8,73; 17,4] | 10,3 [7,80; 13,0] | 0,019 |
| Лактатдегидрогеназа, Ед/л | 731 [657; 807] | 678 [584; 762] | 0,039 |
| С-реактивный белок, г/л | 51,3 [25,0; 73,0] | 42,0 [23,5; 61,0] | 0,036 |
| Натрийуретический пептид, пг/мл | 1395 [940; 1709] | 78,5 [32; 125] | <0,001 |
| Активированное частичное тромбопластиновое время, с | 30,0 [27,0; 33,0] | 30,0 [27,0; 33,0] | 0,543 |
| Международное нормализованное отношение | 1,26 [1,16; 1,50] | 1,17 [1,09; 1,29] | 0,017 |
| Прокальцитонин, нг/мл | 0,22 [0,06; 0,81] | 0,08 [0,04; 0,16] | <0,001 |
| Интервал QT на ЭКГ, мс | 416 [397; 439] | 404 [389; 419] | 0,032 |
Примечание. Данные представлены в виде медианы и интерквартильного размаха Me [Q1; Q3]; p — уровень значимости. ХСН — хроническая сердечная недостаточность; ЭКГ — электрокардиограмма.
Следует отметить, что лабораторные показатели, отражающие системную воспалительную реакцию (уровни СРБ, ЛДГ) и наличие сопутствующей бактериальной флоры (уровень прокальцитонина), статистически значимо различались между собой, а значения медиан для всех указанных показателей были выше у пациентов группы с ХСН. Схожая ситуация наблюдалась и в отношении показателей, свидетельствующих о наличии признаков полиорганной недостаточности (уровень креатинина и общего билирубина).
Помимо стандартного набора лабораторных показателей проанализировано нейтрофильно-лимфоцитарное отношение (NLR). Показатель продемонстрировал статистически значимые межгрупповые различия: у больных группы с ХСН медиана была выше и составила 4,97% [2,70; 8,40] по сравнению с 3,62% [2,26; 5,92] у больных группы без ХСН (p=0,011).
Пациенты обеих групп различались по уровню Nt-proBNP. У больных группы больных с ХСН концентрация Nt-proBNP составила 1395 [940; 1709] пг/мл, а у больных группы без ХСН — 78,5 [32; 125] пг/мл (p<0,001). В 1-ю группу больных входили пациенты с сохраненной (n=38) и слегка сниженной фракцией выброса левого желудочка (ФВ ЛЖ) (n=8). В данной группе отмечены статистически значимо более выраженные изменения показателей ЭхоКГ, отражающих функцию ЛЖ. Так, у больных группы с ХСН ФВ ЛЖ была статистически значимо ниже по сравнению с больными без ХСН, а показатели КДО, КСО выше в этой же группе. Диастолическая дисфункция выявлена у всех пациентов с ХСН. У 7 (15,2%) больных диагностирована ХСН I функционального класса (ФК) по классификации NYHA, у 37 (80,4%) — ХСН ФК II, у 2 (4,3%) — ХСН ФК III. У всех пациентов, включенных в исследование, уровни NT-proBNP превышали референсные значения (>125 пг/мл).
При оценке отношений шансов (ОШ) для показателей, статистически значимо различающихся между двумя группами, установлено, что наиболее значимыми предикторами, повышающими риск развития ХСН, являются: возраст ≥66 лет (ОШ=8,038 [3,405; 18,98]; p<0,001), уровень прокальцитонина ≥0,09 нг/мл, увеличивающий риск развития ХСН у больных в 3,8 раз (p<0,001), тромбоцитопения ≤220·109/л (p=0,010), соотношение NLR ≥4,11% (p=0,010), наличие ХБП в анамнезе (p=0,018) (рис. 3).
Рис. 3. Оценка отношения шансов развития хронической сердечной недостаточности.
NLR — нейтрофильно-лимфоцитарное отношение; МНО — международное нормализованное отношение; Вч-СРБ — высокочувствительный C-реактивный белок; ЛДГ — лактатдегидрогеназа; QTc — интервал QT на ЭКГ; ХБП — хроническая болезнь почек.
Несмотря на статистическую значимость рассмотренных факторов, для наиболее эффективной оценки риска развития ХСН у пациентов требуется их интегральный учет с использованием математических моделей.
Алгоритм оценки риска развития ХСН с использованием модели логистической регрессии включает несколько этапов. Значения всех предварительно определенных показателей, за исключением ХБП, приведены к единой стандартизованной форме с использованием эмпирически определенных значений (табл. 4).
Таблица 4. Экспериментальные значения для расчета стандартизованных значений количественных показателей
| № | Параметр | u | s |
| x1 | Возраст, лет | 66,205 | 9,3668 |
| x2 | Тромбоциты, 109/л | 238,10 | 85,247 |
| x3 | Нейтрофильно-лимфоцитарное отношение, % | 5,1358 | 4,5609 |
| x4 | Международное нормализованное отношение | 1,2961 | 0,3968 |
| x5 | Прокальцитонин, нг/мл | 0,3716 | 1,2113 |
| x6 | С-реактивный белок, г/л | 44,619 | 24,745 |
| x7 | Креатинин, мкмоль/л | 113,25 | 53,178 |
| x8 | Билирубин, мкмоль/л | 14,767 | 27,290 |
| x9 | Лактатдегидрогеназа, Ед/л | 681,41 | 120,92 |
| x10 | Интервал QT на ЭКГ, мс | 408,89 | 36,217 |
Примечание. ЭКГ — электрокардиограмма.
Формула для расчета стандартизованного значения показателя (с использованием данных табл. 4 для конкретного пациента выглядит следующим образом:
где ui, si — эмпирически определенные значения; xi — значение конкретного показателя у пациента.
При наличии ХБП значение переменной z11 составляет 0,8233. При отсутствии ХБП x11 — –1,2147. Все 11 значений показателей необходимо подставить в формулу логистического регрессионного уравнения:
y=–0,316+0,939·z1–0,625·z2–0,248·z3+0,738·z4+0,544·z5+0,357·z6+0,050·z7+1,119·z8+0,134·z9+0,725·z10+0,412·z11
Полученное по формуле второе значение используется для расчета вероятности риска развития ХСН у пациента. Значения вероятности определяются по следующей формуле:
При пороговом значении P, равном 0,5, риск развития ХСН высокий. Данная модель показывает хорошее качество классификации, о чем свидетельствуют значения метрик, рассчитанные для обучающей и валидационной (тестовой) выборок (табл. 5).
Таблица 5. Значения метрик классификации
| Метрика | Обучающая выборка | Тестовая выборка |
| Точность, % | 76,2 | 78,7 |
| Чувствительность, % | 76,2 | 83,7 |
| Специфичность, % | 76,2 | 66,7 |
Близость значений метрик указывает на отсутствие переобучения классификатора и на возможность его применения в клинической практике благодаря репрезентативности и воспроизводимости результатов.
Хорошее качество бинарной классификации подтверждается результатами ROC-анализа (рис. 4). Площадь под ROC-кривой составила 0,862 с чувствительностью 83,7% и специфичностью 66,7%.
Рис. 4. ROC-кривые для обучающей и тестовой выборок.
Обсуждение
Настоящее ретроспективное исследование представляет собой описание демографических, клинических характеристик, сопутствующих заболеваний и лабораторных показателей когорты пациентов (n=151), госпитализированных с COVID-19, а также анализ факторов, способствующих развитию ХСН.
Проанализированы независимые факторы риска, влияющие на частоту развития ХСН. Результаты показали, что наиболее важными прогностическими факторами являются возраст, уровень прокальцитонина и нейтрофильно-лимфоцитарное соотношение.
Установлено, что возраст 66 лет и старше является наиболее значимым предиктором развития ХСН в данной когорте пациентов. Аналогичные результаты получены и в других исследованиях [5, 6]. Схожие данные представлены китайскими коллегами [7], которые показали, что возраст является одним из наиболее важных предикторов тяжелых заболеваний и смертности. Так, F. Zhou и соавт. (2020) высказали предположение, что возрастные изменения иммунологических функций и продукции цитокинов 2-го типа, по-видимому, приводят к недостаткам в контроле репликации SARS-CoV-2 и провоспалительным реакциям [1].
В наше исследование включено большее число женщин, что отличается от данных некоторых китайских [8] и американских коллег [9], которые сообщили о преобладании мужчин среди госпитализированных пациентов.
В метаанализе J. Yang и соавт. (2020), основанном на данных 7 исследований в Китае, показано, что АГ, диабет, заболевания дыхательной системы и сердечно-сосудистые заболевания чаще встречались у тяжелых пациентов [10]. Мы показали, что среди пациентов с ХСН практически у каждого второго (47,8%) выявлены ожирение и фибрилляция предсердий в анамнезе. СД 2-го типа и перенесенный инфаркт миокарда диагностированы в 34,8% случаев. Но наиболее часто встречались АГ и ХБП — у 93,5 и 73,9% пациентов соответственно.
Взаимосвязь между сердечно-сосудистыми заболеваниями и инфекцией SARS-CoV-2 мало изучена, и механизмы, лежащие в основе этого взаимодействия, остаются неясными. Предполагается, что имеется двунаправленное влияние между сопутствующими сердечно-сосудистыми заболеваниями и более тяжелыми проявлениями COVID-19 [11].
В американском ретроспективном когортном исследовании показано, что примерно у 7% пациентов имеется ХСН в анамнезе. Установлено, что наличие ХСН связано с двухкратным увеличением риска смерти, трехкратным риском проведения искусственной вентиляции легких. При этом не отмечены существенные различия в клиническом течении и исходах у пациентов в зависимости от ФВ ЛЖ. Таким образом, получены убедительные данные, свидетельствующие о том, что пациенты с ХСН, независимо от ФВ ЛЖ, представляют собой группу больных с очень высоким риском неблагоприятных исходов при COVID-19 [12].
В исследовании итальянских коллег установлено, что у 13% пациентов, госпитализированных по поводу COVID-19, ранее диагностировали ХСН, в связи с чем у них отмечены повышенный риск смерти, прогрессирование ХСН, сепсис и развитие острой почечной и полиорганной недостаточности. Госпитальная смертность составила 41% среди пациентов с ХСН по сравнению с 21% пациентов без ХСН. Связь между ХСН и смертностью оставалась статистически значимой после корректировки переменных, связанных с COVID-19 [13].
Доля пациентов, госпитализированных по поводу COVID-19 с наличием ХСН, в других исследованиях колебалась от 3 до 10% [14, 15].
В более раннем исследовании, проведенном в Ухане (КНР) с участием 799 пациентов, ХСН была одним из наиболее часто наблюдаемых осложнений COVID-19. Частота ХСН составляла 24% среди всех пациентов и 49% у умерших пациентов. Повышенные уровни Nt-proBNP выявлены у 49% пациентов (из них 85% — умершие) [16].
По нашим данным, доля ХСН составляет 30,5%. Высокая распространенность ХСН в нашем исследовании может быть объяснена более старшим возрастом популяции и преимущественной госпитализацией пациентов вследствие наличия сопутствующих заболеваний.
Следует учитывать, что пациенты с COVID-19 чаще всего относятся к пожилому и старческому возрасту, имеют сопутствующие заболевания, такие как ИБС, АГ и диабет, которые способствуют повышенному риску неблагоприятных исходов, возникающих на фоне острого заболевания. В частности, у пожилых пациентов с диастолической дисфункцией во время течения COVID-19 может развиться сердечная недостаточность с сохраненной ФВ ЛЖ, вероятно, спровоцированные лихорадкой, тахикардией, избыточной гидратацией и нарушением функции почек [17].
Механизмы, лежащие в основе связи между сердечно-сосудистыми заболеваниями и COVID-19, остаются малоизученными, но они могут заключаться в ишемии миокарда вследствие инфекции, которая прогрессирует до повреждения миокарда, и/или вызванного вирусом «воспалительного шторма», влекущего за собой шок и последующее повреждение, обусловленное указанной ранее ишемией. Кроме того, может иметься прямая инвазия вируса в миокард, опосредованная рецепторами ангиотензинпревращающего фермента (АПФ2), а у некоторых пациентов наблюдается гиперкоагуляционное состояние с тромботическими нарушениями.
Не менее важным биомаркером воспаления при COVID-19-ассоциированной пневмонии является содержание прокальцитонина. По современным данным, прокальцитонин — это белок, состоящий из 116 аминокислот и имеющий молекулярную массу 14,5 кДа. У здорового человека прокальцитонин и кальцитонин обнаруживаются преимущественно в C-клетках щитовидной железы, где в физиологических условиях и происходит их биологический синтез под влиянием кальций-зависимых факторов. В норме синтез прокальцитонина начинается после транскрипции и активации специального гена в C-клетках щитовидной железы. При тяжелой системной инфекции в ответ на воздействие эндотоксинов и определенных бактериальных провоспалительных цитокинов прокальцитонин продуцируется тканями вне щитовидной железы [18].
В нашей работе продемонстрировано, что уровень прокальцитонина более 0,09 нг/мл увеличивает риск прогрессирования ХСН в 3,8 раза.
Анализ литературы показал, что динамическое нарастание нейтрофильно-лимфоцитарного соотношения в периферической крови может служить предиктором неблагоприятного прогноза, в частности летального исхода у пациентов, страдающих дилатационной кардиомиопатией. Для большего числа пациентов характерны лимфоцитопения и повышенное нейтрофильно-лимфоцитарное соотношение, что свидетельствует о значительном угнетении иммунного ответа [19].
С целью изучения возможного взаимодействия между клиническими, анамнестическими, лабораторными факторами риска тяжести COVID-19 предпринята попытка оценить риск прогрессирования ХСН у пациентов с COVID-19 с помощью алгоритма машинного обучения. В модели использован ограниченный размер выборки, но результаты ясно показали, что прогностические переменные, такие как возраст, уровень прокальцитонина, соотношение NLR ≥4,11%, тромбоцитопения (≤220·109/л), наличие ХБП в анамнезе являются предикторами прогрессирования ХСН.
Создана модель машинного обучения, включающая демографические, клинические и лабораторные переменные. Следует отметить, что наилучшие значения точности демонстрирует алгоритм Random Forest (88,5% на валидационной выборке), однако наиболее чувствительной оказалась математическая модель нейронной сети (90,0% на валидационной выборке).
Таким образом, выявленные закономерности свидетельствуют о необходимости мониторирования данных параметров, так как пациенты с COVID-19 представляют собой особую группу риска развития осложнений, в том числе ХСН.
Ограничения исследования. Данное исследование одноцентровое, носит ретроспективный характер. Кроме того, имеются гендерные различия (преобладают женщины) и небольшой объем выборки.
Заключение
Нами разработана прогнозная модель, включающая возраст, содержание прокальцитонина, креатинина, билирубина, С-реактивного белка, лактатдегидрогеназы, тромбоцитов, международное нормализованное отношение, нейтрофильно-лимфоцитарное соотношение, а также интервал QTc на электрокардиограмме и наличие хронической болезни почек в анамнезе. Установление факторов, тесно ассоциированных с риском развития хронической сердечной недостаточности у пациентов, перенесших COVID-19, позволит клиницистам заблаговременно определить когорту больных с высоким риском развития осложнений, нуждающихся в повышенном внимании и проведении более активных диагностических и лечебных мероприятий.
Участие авторов: концепция и дизайн исследования — А.В. Сваровская, А.О. Шабельский, П.А. Астанин, А.В. Левшин; сбор и обработка материала — А.В. Сваровская, А.О. Шабельский, Я.Е. Нуреева, А.Е. Колесова; статистический анализ данных — П.А. Астанин; написание текста, редактирование — А.В. Сваровская, А.О. Шабельский, П.А. Астанин, А.В. Левшин.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
1Временные методические рекомендации. Профилактика, диагностика и лечение новой коронавирусной инфекции (COVID-19). Версия 9 от 26.10.20. М.: Министерство здравоохранения Российской Федерации; 2020. Ссылка активна на 17.03.23. https://cr.minzdrav.gov.ru/?ysclid=lfc1rtbvmc540311824