Прогностическое значение рентгенологических и лабораторных биомаркеров для оценки риска неблагоприятного исхода у пациентов с COVID-19

Цель: изучить взаимосвязи лабораторных и рентгенологических маркеров COVID-19, создать прогностическую модель ухудшения состояния и летального исхода у пациента с COVID-19. Материал и методы. Исследование включало 162 пациента с COVID-19, стратифицированных в соответствии с наличием или отсутствием ухудшения состояния за время госпитализации. Проанализированы данные компьютерной томографии (КТ) органов грудной клетки, оцененные эмпирически и с применением полуколичественной шкалы, показатели общего клинического анализа и биохимического анализа крови. Прогностическая модель построена с использованием градиентного бустинга и искусственной нейронной сети с сигмоидной активационной функцией. Результаты. С ухудшением состояния и его критериями сопряжены как КТ-параметры (симптом «булыжной мостовой», дилатация бронхов в зоне поражения, периферический характер распространения симптомов, отсутствие преобладающего характера распределения, степень и объем поражения), так и большинство лабораторных маркеров. Объем поражения при КТ показал положительные корреляции с уровнем лейкоцитов, нейтрофилов, мочевины, аспартатаминотрансферазы, лактатдегидрогеназы, креатинфосфокиназы, глюкозы, С-реактивного белка и отрицательные корреляции с концентрациями альбумина, кальция и количеством лимфоцитов. По итогам отбора и обучения классифицирующих моделей оптимальным для классификации пациентов с COVID-19 по признакам ухудшения состояния за время госпитализации, необходимости перевода в отделение реанимации и интенсивной терапии, проведения искусственной вентиляции легких и неблагоприятного исхода явился метод градиентного бустинга. Заключение. Полученная в исследовании прогностическая модель, основанная на комбинации рентгенологических и лабораторных параметров, позволяет с высокой достоверностью прогнозировать характер течения COVID-19.

Objective: to study associations between laboratory and radiological biomarkers of COVID-19, to develop prognostic model of deterioration and lethal outcome in a patient with COVID-19. Material and methods. The study included 162 patients with COVID-19 stratified according to the presence or absence of deterioration during hospitalization. We evaluated chest computed tomography (CT) data, assessed empirically and using a semi-quantitative scale, blood cell counts and parameters of biochemical blood test. The predictive model was built using gradient boosting and artificial neural network with sigmoid activation function. Results. Both CT signs (crazy-paving pattern, bronchial dilatation inside a lesion, peripheral distribution of symptoms, absence of a predominant distribution pattern, lesion grade and extent), and most of laboratory markers were associated with deterioration and its criteria. The CT severity index correlated positively with the levels of leukocytes, neutrophils, urea, aspartate aminotransferase, lactate dehydrogenase, creatine phosphokinase, glucose, C-reactive protein, and negatively with the concentrations of albumin, calcium and the number of lymphocytes. Based on the results of the selection and training of classifying models, the optimal method for stratifying patients with COVID-19 on the basis of deterioration during hospitalization, the need for transfer to the intensive care unit, mechanical ventilation, and adverse outcome was gradient boosting. Conclusion. The prognostic model obtained in our study, based on a combination of radiological and laboratory parameters, makes it possible to predict the nature of COVID-19 course with high reliability.