Predicting the risk of death in patients with COVID-19 infection

Cite in English in Vancouver style: Andrusovych IV. Predicting the risk of death in patients with COVID-19 infection. Experimental and Clinical Medicine. 2024;93(2):8p. In press. DOI: 10.35339/ekm.2024.93.2.aiv. Archived: https://doi.org/10.5281/zenodo.12569086 Abstract The article presents the associations of clinical, laboratory, and clinical and instrumental features of patients with COVID-19 with increased risks of death and survival. The final model for predicting the risks of developing a lethal outcome in COVID-19 was determined, which has high classification qualities (optimal threshold value of the calculated model is equal to -1.6149; sensitivity – 97.1%; and specificity – 82.6%. The purpose of our study was to determine the risks of developing fatal outcomes in patients with COVID-19 based on their clinical, laboratory and instrumental features. The study was performed at the Department of Infectious and Pediatric Infectious Diseases, Parasitology, Phthisiology and Pulmonology of the Kharkiv National Medical University in accordance with the current bioethical norms and rules. All patients signed informed consent. 179 patients with COVID-19 aged 20–88 years (average age was [58.75±13.82] years) were observed. Medical and statistical calculations were performed using the IBM SPSS 25.0 software package. The associations of indicators with the binomial dependent variable were calculated using multiple logistic regression analysis with the calculation of β coefficients. The significance of differences was determined using the Mann-Whitney U-test with a threshold of statistical significance p=0.05. Based on the results, the final prognostic model of the risk of developing a lethal outcome of COVID-19 indicates an increased risk of death in COVID-19 with increasing age (by 13.9%), leukocyte count (by 14.4%), D-dimers (by 0.001%) on day 5–7. According to the model, an increase in the probability of survival in COVID-19 was significantly proved with an increase in hemoglobin (by 6.1%) at the day of hospitalization, monocyte count (by 17.1%) on day 5–7 and the use of ceftriaxone (by 87.8%). Keywords: prognostication, thromboelastography, clinical and laboratory characteristics.   Цитуйте українською у стилі Ванкувер: Андрусович ІВ. Прогнозування ризиків летального наслідку у хворих із інфекцією COVID-19. Експериментальна і клінічна медицина. 2024;93(2):8c. In press. DOI: 10.35339/ekm.2024.93.2.aiv. [Англійською]. Архівовано: https://doi.org/10.5281/zenodo.12569086 Абстракт В статті надано асоціації клініко-лабораторних та клініко-інструментальних особливостей хворих на COVID-19 із збільшеними ризиками летального наслідку захворювання та виживання. Визначено фінальну модель прогнозування ризиків розвитку летального наслідку при COVID-19, яка має високі класифікаційні якості (оптимальне граничне значення розрахованої моделі становить -1,6149; чутливість – 97,1 %; та специфічність – 82,6 %. Метою нашого дослідження було визначення ризиків розвитку летальних наслідків хворих із COVID-19 на основі клінічних, лабораторних та інструментальних їх особливостей. Проведене дослідження виконано на кафедрі інфекційних і дитячих інфекційних хвороб, паразитології, фтизіатрії та пульмонології Харківського національного медичного університету згідно з дотриманням діючих біоетичних норм та правил. Усі пацієнти приймали участь у дослідженні добровільно та підписали інформовану згоду. Було обстежено 179 хворих на COVID-19 віком 20–88 років (середнього віку [58,75±13,82] років), яких лікували у Харківській обласній інфекційній лікарні. Медико-статистичний розрахунки виконані у SPSS 25.0 (IBM, США). Обраховано асоціації показ­ників із біноміальною залежною змінною за допомогою множинного логістичного регресійного аналізу із розрахунком коефіцієнтів β. Вірогідність відмінностей визначали за допомогою U-тесту Мана-Уітні з пороговою величиною статистичної значущості 0,05 (р=0,05). За результатами було вирахувано фінальну прогностичну модель ризиків розвитку летального наслідку COVID-19, яка вказує на збільшені ризики смерті при COVID-19 при збільшенні віку (на 13,9 %), кількості лейкоцитів (на 14,4 %) і Д-Дімерів (на 0,001 %) та ін. при госпіталізації, палочкоядерних нейтрофілів (на 7,4 %) на 5–7 добу. Згідно з моделлю достовірно доведено збільшення вірогідності виживання при COVID-19 при підвищенні значень гемоглобіну (на 6,1 %) та швидкості утворення тромбу (на 9,4 %) на момент госпіталізації; кількості моноцитів (на 17,1 %) на 5–7 добу й застосування цефтріаксону (на 87,8 %). Ключові слова: модель ризику, тромбоеластографія, клініко-лабораторні характеристики.采用温哥华格式英文引用： Andrusovych IV. 新型冠状病毒肺炎（COVID-19）患者死亡风险预测。《实验与临床医学》（Experimental and Clinical Medicine）。2024;93(2):8页。待刊。DOI: 10.35339/ekm.2024.93.2.aiv。存档链接：https://doi.org/10.5281/zenodo.12569086 摘要 本文阐述了新型冠状病毒肺炎（COVID-19）患者的临床、实验室检查及临床-仪器检查特征与死亡及存活风险升高的相关性。本研究确定了预测新型冠状病毒肺炎致死结局风险的最终模型，该模型具备优异的分类性能（计算模型的最优阈值为-1.6149；灵敏度为97.1%；特异度为82.6%）。 本研究旨在基于新型冠状病毒肺炎患者的临床、实验室及仪器检查特征，明确其发生致死结局的风险。研究于哈尔科夫国立医科大学感染与儿童感染病、寄生虫病、结核病与肺病学系开展，严格遵循现行生物伦理规范与准则。所有患者均签署了知情同意书。共纳入179例年龄20~88岁的新型冠状病毒肺炎患者（平均年龄为[58.75±13.82]岁）。采用IBM SPSS 25.0统计软件包进行医学统计计算。采用多重logistic回归分析（multiple logistic regression analysis）计算β系数，以明确各指标与二分类因变量的相关性。采用曼-惠特尼U检验（Mann-Whitney U-test）确定差异的统计学显著性，显著性阈值设为p=0.05。 研究结果显示，新型冠状病毒肺炎致死结局风险预测最终模型表明：患者年龄每升高13.9%、发病第5~7天的白细胞计数每升高14.4%、D-二聚体水平每升高0.001%，其死亡风险均显著升高。此外，该模型证实，入院时血红蛋白水平每升高6.1%、发病第5~7天的单核细胞计数每升高17.1%，以及使用头孢曲松（ceftriaxone），均可显著提升新型冠状病毒肺炎患者的存活概率。 关键词：预后预测，血栓弹力图（thromboelastography），临床与实验室检查特征。 采用温哥华格式乌克兰语引用： Андрусович ІВ. 新型冠状病毒肺炎（COVID-19）患者致死结局风险预测。《实验与临床医学》（Experimental and Clinical Medicine）。2024;93(2):8c。待刊。DOI: 10.35339/ekm.2024.93.2.aiv。[英文版本]。存档链接：https://doi.org/10.5281/zenodo.12569086 摘要 本文阐述了新型冠状病毒肺炎（COVID-19）患者的临床-实验室及临床-仪器检查特征与疾病致死结局及存活风险升高的相关性。本研究确定了预测新型冠状病毒肺炎致死结局风险的最终模型，该模型具备优异的分类性能（计算模型的最优阈值为-1.6149；灵敏度为97.1%；特异度为82.6%）。 本研究旨在基于新型冠状病毒肺炎患者的临床、实验室及仪器检查特征，明确其发生致死结局的风险。研究于哈尔科夫国立医科大学感染与儿童感染病、寄生虫病、结核病与肺病学系开展，严格遵循现行生物伦理规范与准则。所有患者均自愿参与研究并签署了知情同意书。共纳入179例年龄20~88岁的新型冠状病毒肺炎患者（平均年龄为[58.75±13.82]岁），这些患者均在哈尔科夫区域感染病医院接受治疗。采用SPSS 25.0软件（IBM，美国）进行医学统计计算。采用多重logistic回归分析计算β系数，以明确各指标与二分类因变量的相关性。采用曼-惠特尼U检验确定差异的统计学显著性，显著性阈值设为p=0.05。 研究结果显示，新型冠状病毒肺炎致死结局风险预测最终模型表明：患者年龄每升高13.9%、白细胞计数每升高14.4%、D-二聚体水平每升高0.001%，以及入院时的中性杆状核粒细胞计数每升高7.4%，其死亡风险均显著升高。此外，该模型证实，入院时血红蛋白水平每升高6.1%、血栓形成速率每升高9.4%，发病第5~7天的单核细胞计数每升高17.1%，以及使用头孢曲松，均可显著提升新型冠状病毒肺炎患者的存活概率。 关键词：风险模型，血栓弹力图，临床-实验室检查特征。