Preview

Южно-Российский журнал терапевтической практики

Расширенный поиск

Связь показателей общего анализа крови с тяжестью течения COVID-19 у госпитализированных пациентов

https://doi.org/10.21886/2712-8156-2021-2-1-90-101

Содержание

Перейти к:

Аннотация

Цель: изучить связь показателей общего анализа крови с тяжестью течения COVID-19 у госпитализированных пациентов.

Материалы и методы: в исследование включены 165 пациентов (92 мужчины — 55,8%, и 73 женщины — 44,2%, средний возраст — 59,9 лет), проходивших лечение на базе МНОЦ МГУ в период с апреля по июнь 2020 г. с диагнозом COVID-19. Всем пациентам выполнены общий анализ крови, определение уровня С-реактивного белка (СРБ), компьютерная томография (КТ) легких. Тяжесть клинического состояния оценивалась по шкалам ШОКС-КОВИД и NEWS-2.

Результаты: более тяжёлое клиническое состояние пациентов и большая выраженность поражения легких при поступлении были статистически значимо ассоциированы со снижением количества эритроцитов и гемоглобина, а также с большей шириной распределения эритроцитов (RDW-SD). Скорость оседания эритроцитов (СОЭ) была статистически значимо связана с клиническим состоянием пациентов, оценённым по ШОКС-КОВИД (r=0,61, р<0,001) и маркером воспаления СРБ (r=0,55, р<0,001). Повышение абсолютного числа нейтрофилов (N), снижение абсолютного числа лимфоцитов (L) и, как следствие, увеличение индекса соотношения N/L были маркерами более тяжёлого течения заболевания. Именно индекс N/L имел максимальный коэффициент корреляции с наиболее часто используемым маркером системного воспаления СРБ (r=0,50, р<0,001). Снижение уровня СРБ к выписке было связано со статистически значимым снижением СОЭ (r=0,36, р<0,001), индекса соотношения уровней нейтрофилов и лимфоцитов (N/L) (r=0,39, р<0,001), увеличением ширины распределения эритроцитов (RDW-SD r=0,25, р<0,01; RDW-CV r=0,57, р<0,001).

Выводы: наиболее информативными показателями общего анализа крови при поступлении в стационар, позволяющими оценить тяжесть течения заболевания, являются ширина распределения эритроцитов, индекс соотношения нейтрофилов к лимфоцитам и СОЭ.

Для цитирования:


Губенко Н.С., Будко А.А., Плисюк А.Г., Орлова Я.А. Связь показателей общего анализа крови с тяжестью течения COVID-19 у госпитализированных пациентов. Южно-Российский журнал терапевтической практики. 2021;2(1):90-101. https://doi.org/10.21886/2712-8156-2021-2-1-90-101

For citation:


Gubenko N.S., Budko A.A., Plisyuk A.G., Orlova I.A. Association of general blood count indicators with the severity of COVID-19 in hospitalized patients. South Russian Journal of Therapeutic Practice. 2021;2(1):90-101. (In Russ.) https://doi.org/10.21886/2712-8156-2021-2-1-90-101

Введение

В условиях пандемии новой коронавирусной инфекции врачи нуждаются в инструментах, способных с высокой точностью оценивать тяжесть заболевания, прогноз, эффективность проводимой терапии. Эти инструменты должны не только обладать высокой чувствительностью и специфичностью, но и быть доступными, экономичными и удобными в применении.

Цель исследования — изучить связь показателей общего анализа крови с тяжестью течения COVID-19 у госпитализированных пациентов.

Материалы и методы

В исследование включены 165 пациентов (92 мужчины — 55,8%, и 73 женщины — 44,2%), проходивших лечение на базе МНОЦ МГУ в период с апреля по июнь 2020 г. с диагнозом COVID-19. Диагноз COVID-19 подтверждали путем забора мазка из ротоглотки с последующим ПЦРанализом на SARS-CoV-2. Возраст пациентов — от 24 до 96 лет, в среднем составил 59,9 лет (ИР = 46,9 – 66,9 лет).

Исследование уровня биохимических показателей крови выполняли на автоматическом биохимическом анализаторе AU480 Beckman Coulter, Германия. Общий анализ крови выполняли на гематологическом анализаторе XN 2000 Sysmex Corporation, Япония. Исследование показателей гемостаза проводили на автоматическом анализаторе гемостаза STA-Compact Diagnostica Stago SAS, Франция.

КТ легких и органов грудной клетки выполнялась на 32-рядном компьютерном томографе Somatom Scope производства компании Siemens (ФРГ). Исследования проводились с толщиной среза 1 мм.

При первом исследовании использовался стандартный протокол КТ с напряжением тока на трубке 120 кВ и автоматическим модулированием силы тока на трубке в диапазоне 200–400 мА, при повторных КТ применяли протокол низкодозной КТ с уменьшенными параметрами напряжения тока на трубке (100 или 110 кВ) и автоматической модуляцией тока на трубке в диапазоне 40–120 мА. При стандартном протоколе средняя лучевая нагрузка составляла 3,9±0,4 мЗв, при низкодозном — 0,9±0,2 мЗв. Исследования КТ выполнялись при поступлении и выписке пациента, в период госпитализации их повторяли по мере клинической необходимости, но не реже, чем один раз в 5 дней.

Все полученные изображения в формате DICOM хранились в радиологической информационной сети (PACS/RIS) МНОЦ МГУ. Для обработки и анализа КТ использовались рабочие станции Syngo.via (Siemens). При обработке и описании данных КТ использовалась полуколичественная шкала оценки объёма зон инфильтрации и консолидации лёгких, рекомендованная Временными методическими рекомендациями по профилактике, диагностике и лечению новой коронавирусной инфекции COVID-19 МЗ РФ 6–9-й версий (КТ1–КТ4), а также программы количественного анализа инфильтративных изменений лёгких при КОВИ-пневмониях «Мультивокс» (разработчик — компания «Гаммамед», Москва) и «Botkin.AI (разработчик – компания «Интелоджик», Москва).

Для объективизации тяжести клинического состояния и адекватной оценки эффектов проводимой терапии мы использовали две шкалы. Во-первых, оригинальную шкалу оценки клинического состояния больных с коронавирусной инфекцией (ШОКС-КОВИД), опубликованную ранее [1]. Эта шкала включает клиническую оценку тяжести заболевания, степень воспаления, риск тромбозов (D-димер) и тяжесть поражения лёгких, по данным КТ (табл. 1).

Таблица 1

Шкала Оценки Клинического Состояния больных с КОВИД-19 (ШОКС-КОВИД) (модификация Мареева В.Ю., 2020)

Во-вторых, шкалу тяжести дистресс-синдрома NEWS-2 (Reproduced from: 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), модернизированную для пациентов с COVID-19 (рис. 1) [2].


Рисунок 1. Шкала тяжести дистресс синдрома NEWS-2 (Reproduced from: 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), модернизированная для пациентов с COVID-19.

В качестве дополнительной меры оценки тяжести течения заболевания также определяли срок госпитализации.

Статистический анализ проведен с использованием пакета статистических программ GraphPad Prism (GraphPad Software, США). Для определения нормальности распределения использовали обобщённый тест Д'Агостино Пирсона. Поскольку распределение изучаемых показателей было признанным отличным от нормального, данные представляли как медиану (50%) и интерквартильный размах (25%; 75%). Для сравнения двух несвязанных совокупностей применяли тест Манна-Уитни, а для сравнения данных в двух связанных совокупностях — тест Вилкоксона. При проведении корреляционного анализа использовали тест Спирмана. Различия считали статистически значимыми при значении p менее 0,05.

Результаты

На первом этапе работы мы провели сравнительный анализ изменений показателей общего анализа крови на момент поступления пациента в стационар и на момент выписки из стационара. Данные представлены в табл. 2. Был выявлен ряд изменений, характерных для течения заболевания от момента госпитализации до выписки.

Таблица 2

Динамика лабораторных показателей госпитализированных пациентов с COVID-19


Выявленные изменения, с одной стороны, характеризуют процессы, происходящие в организме пациента под действием SARS-CoV-2, с другой стороны, они могут отражать динамику течения заболевания. Вероятно, оценка данных показателей в качестве мониторинга тяжести заболевания и эффективности лечения может быть целесообразна.

На следующем этапе работы были проанализированы клинико-лабораторные показатели, связанные с тяжестью состояния пациентов при поступлении в стационар. Данные представлены в табл. 3. Проведённый анализ позволил выделить параметры, которые на момент госпитализации были связаны со всеми критериями оценки степени тяжести заболевания, перечисленными выше (число эритроцитов, ширина распределения эритроцитов, число лимфоцитов и соотношение уровней нейтрофилов и лимфоцитов). Выявленные факторы обладают большим значением в оценке статуса пациента при поступлении в стационар.

Таблица 3

Связь лабораторных показателей пациентов, включённых в исследование, с тяжестью COVID-19 при поступлении в стационар

Нам также было важно оценить связь показателей общего анализа крови с уровнем C-реактивного белка (СРБ), выбранного в качестве маркера воспаления. CРБ положительно коррелировал с числом лейкоцитов, уровнем гемоглобина, шириной распределения эритроцитов, числом нейтрофилов, соотношением нейтрофилов и лимфоцитов; отрицательно — с числом эритроцитов, уровнем гематокрита, числом лимфоцитов, числом моноцитов и эозинофилов.

Таким образом, можно выделить параметры общего анализа крови, которые на момент госпитализации имели наибольшее значение в отношении прогноза заболевания: число эритроцитов, ширина распределения эритроцитов, число лимфоцитов, соотношение уровней нейтрофилов и лимфоцитов, скорость оседания эритроцитов (СОЭ).

На завершающем этапе работы была проанализирована связь между изменением изучаемых показателей за период госпитализации. Данные представлены в табл. 4. К сожалению, не удалось выявить ни одного фактора, изменявшегося в соответствии с динамикой параметров по модифицированной шкале NEWS-2. Несколько закономерностей были выявлены для шкалы ШОКСКОВИД и степени поражения легких, по данным КТ.

Таблица 4

Взаимосвязь динамики изучаемых показателей за время госпитализации


Важной представлялась оценка связи динамики показателей общего анализа крови с динамикой уровня C-реактивного белка, выбранного в качестве маркера воспаления. СРБ положительно коррелировал с динамикой соотношением нейтрофилов и лимфоцитов; отрицательно — с динамикой эритроцитов, гематокрита, среднего объема эритроцита, тромбоцитов, ширины распределения эритроцитов, лимфоцитов, моноцитов и базофилов.

Таким образом, в работе показана роль показателей общего анализа крови в оценке тяжести и прогнозировании течения COVID-19:

  • Более тяжелое клиническое состояние пациентов и большая выраженность поражения легких при поступлении были статистически значимо ассоциированы со снижением количества эритроцитов и гемоглобина, а также с большей шириной распределения эритроцитов (RDW-SD).
  • Скорость оседания эритроцитов (СОЭ) была достоверно связана с клиническим состоянием пациентов, оцененных по ШОКС-КОВИД (r=0,61, р<0,001) и маркером воспаления СРБ (r=0,55, р<0,001).
  • Уровень лейкоцитов при поступлении не был достоверно связан с тяжестью состояния пациентов в нашей выборке. Однако повышение абсолютного числа нейтрофилов (N), снижение абсолютного числа лимфоцитов (L) и, как следствие, увеличение индекса соотношения N/L были маркерами более тяжёлого течения заболевания. Именно индекс N/L имел максимальный коэффициент корреляции с наиболее часто используемым маркером системного воспаления СРБ (r=0,50, р<0,001).
  • Снижение уровня СРБ к выписке было связано с достоверным снижением СОЭ (r=0,36, р<0,001), индекса соотношения уровней нейтрофилов и лимфоцитов (N/L) (r=0,39, р<0,001), увеличением ширины распределения эритроцитов (RDW-SD r=0,25, р<0,01; RDW-CV r=0,57, р<0,001).

Обсуждение

Широкое распространение новой коронавирусной инфекции потребовало поиска клинических и лабораторных предикторов прогрессирования заболевания, развития тяжёлых форм и летальных исходов. Разработка таких предикторов позволила бы проводить стратификацию риска, направить интервенционные исследования на пациентов с повышенным риском развития тяжёлого течения заболевания, оптимизировать распределение ограниченных человеческих и технических ресурсов в условиях продолжающейся пандемии. Более того, определение лабораторных параметров, позволяющих различать тяжелые и нетяжелые случаи, а также случаи с высоким или низким риском летального исхода, позволит значительно улучшить не только маршрутизацию пациентов, но и клинические протоколы лечения [3, 4].

В числе потенциальных предикторов тяжести заболевания обсуждались уровень прокальцитонина и количество тромбоцитов периферической крови [5, 6]. Однако в дальнейшем накопление клинического объёма публикуемых данных о COVID-19 позволило провести более глубокий анализ лабораторных данных [4]. Значительный вклад в понимание гематологических, биохимических и иммунологических маркеров, ассоциированных с тяжестью течения заболевания и прогнозом выживаемости пациентов с COVID-19 внёс мета-анализ, проведенный Brandon M.H. et al. (2020) [6]. Всего было включено 21 исследование с участием 3377 пациентов и 33 лабораторных параметра. В то время как в 18 исследованиях (n=2984) сравнивали лабораторные данные между пациентами с тяжелой и нетяжелой формой COVID-19, в трех других (n=393) сравнивали выживших и не выживших после болезни. Согласно полученным данным, был выделен ряд показателей, ассоциированных с тяжелым течением COVID-19 и неблагоприятным исходом заболевания. В выборке выявлены близкие закономерности. Примечательно, что авторам удалось выявить несколько различий между когортами пациентов с тяжёлым течением заболевания и пациентов, погибших от COVID-19. У пациентов с тяжёлым заболеванием было только небольшое увеличение количества лейкоцитов (в среднем до 0,41 × 109/л), в то время как у умерших пациентов отмечалось более значимое увеличение этого параметра (в среднем до 4,15 × 109/л). Таким образом, у пациентов с тяжёлым заболеванием значительное увеличение лейкоцитов может означать клиническое ухудшение и повышенный риск неблагоприятного исхода, вероятно, вызванного присоединением бактериальной инфекции [4].

Примечательно, что увеличение количества лейкоцитов связано с повышенным содержанием нейтрофилов, так как для лимфоцитов, моноцитов и эозинофилов имела место обратная тенденция. Кроме того, у пациентов с тяжёлым течением заболевания наблюдается снижение как CD4, так и CD8-популяций. Была выдвинута гипотеза, что выживание пациентов может быть непосредственно связано со способностями организма к пополнению запасов лимфоцитов, которые уничтожаются вирусом [7]. Тем не менее, точность данного предиктора на сегодняшний день изучена недостаточно. Кроме того, влияние на уровень лейкоцитов периферической крови оказывают многие сопутствующие заболевания и состояния, зачастую присутствующие у пациентов с COVID-19, что затрудняет использование данного диагностического и прогностического признака в качестве единственного во многих непростых клинических ситуациях. В настоящем исследовании уровень лейкоцитов при поступлении не был достоверно связан с тяжестью состояния пациентов.

Вышеперечисленное диктует необходимость поиска новых клинико-лабораторных маркеров тяжести и прогноза COVID-19. Данные маркеры должны обладать высокой чувствительностью и специфичностью, а также быть доступными для определения в стационарах любого уровня и простыми в использовании. В качестве одного из таких маркеров может быть использована ширина распределения эритроцитов (RDW) по объёму (показатель диапазона изменения эритроцитов в своих размерах) — мера того, насколько равны в размере эритроциты в крови. Обычно RDW востребован для измерения вариации размера эритроцита и показателя его гетерогенности и используется в сочетании с различными лабораторными тестами для дифференциальной диагностики заболеваний гематологической системы [8]. Выявление у пациента RDW выше нормального диапазона отражают наличие анизоцитоза, вероятно, связанного с наличием малых и/или больших эритроцитов, тогда как снижение значения данного показателя, как правило, не имеет клинического значения [9]. Недавние исследования свидетельствуют о том, что определение RDW имеет важное значение у пациентов с сахарным диабетом, сердечнососудистыми заболеваниями, инфекционными заболеваниями и раком [8, 10]. Wang An-Yi et al. (2018) в своём исследовании убедительно продемонстрировали, что RDW является независимым прогностическим фактором смертности у пожилых пациентов с сепсисом. Кроме того, более высокие уровни RDW могут использоваться в качестве маркера неблагоприятных исходов у пациентов с оценкой органной недостаточности, связанной с сепсисом (qSOFA), менее 2 баллов [11]. Сходные результаты были продемонстрированы в исследованиях других авторов, подтвердивших возможность использования RDW в качестве прогностического маркера для оценки 28-дневной выживаемости пациентов с тяжелым сепсисом или септическим шоком [12, 13]. Следует отметить, что такие же данные получены и для неонатального сепсиса [14, 15]. Тем не менее, для подтверждения сделанных выводов необходимы дальнейшие исследования на более крупных выборках.

Оценка прогностической значимости определения RDW у пациентов с COVID-19 была проведена в ряде исследований. Lippi G. et al. [6] провели анализ данных трех исследований, в которые были включены 11445 пациентов с COVID-19 (2654 из них — с тяжёлым течением). Во всех исследованиях, включённых в анализ, RDW был выше у пациентов с тяжелым течением COVID-19, по сравнению с пациентами с лёгким течением (в среднем на 0,69%, 95% ДИ = 0,40-0,98%; p <0,001) [16].

Сходные данные были получены коллективом Lorente L. et al. в отношении 30-дневной выживаемости пациентов с COVID-19. Факторами, определяющими неблагоприятный прогноз, были возраст (p=0,004), высокий показатель RDW (p=0,001), уровень мочевины (p <0,001), оценка по APACHE-II (p <0,001) и SOFA (p <0,001), а также более низкое количество тромбоцитов (p=0,007) и pH крови (p=0,008). Анализ множественной бинарной логистической регрессии показал, что RDW является независимым фактором 30-дневной выживаемости пациентов после учета всех перечисленных выше факторов. Авторы, однако, не обнаружили значительных различий в прогностической способности между RDW и шкалой SOFA (p=0,66) или между RDW и шкалой APACHE-II (p=0,12) [17]. В настоящем исследовании RDW имела достоверную положительную связь с тяжестью пациентов при поступлении.

В ряде работ показано, что информативным критерием, позволяющим выявить больных с тяжелыми формами новой коронавирусной инфекции, является уровень лимфоцитов в общем анализе крови [18]. В настоящей работе снижение уровня лимфоцитов и повышение уровня нейтрофилов было ассоциировано с более тяжелым течением COVID-19. Но нейтрофильно-лимфоцитарный индекс (N/L), вычисляемый делением абсолютного количества нейтрофилов на абсолютное количество лимфоцитов [19], был в наибольшей степени связан с тяжестью клинического течения и уровнем СРБ. По данным ряда авторов, этот показатель также предсказывает не только выраженность воспаления, но и вероятность неблагоприятного клинического течения болезни уже при повышении более 3 единиц [20, 21], а также значимо коррелирует с поражением лёгких на МСКТ r=0,823; p<0,001 [22].

Скорость оседания эритроцитов (СОЭ) является одним из самых старых неспецифических маркеров количественного определения воспалительного процесса, однако в последнее время ценность этого параметра небезосновательно подвергалась сомнению. Это обусловлено выявлением ряда обстоятельств, не связанных напрямую с воспалением, которые могут быть причиной увеличения СОЭ (повышение агрегации эритроцитов, анемия и т.д.). В настоящей работе СОЭ была ассоциирована с тяжестью состояния пациента при поступлении, а также достоверно коррелировала с уровнем СРБ исходно и в динамике.

Ограничением данной работы является небольшой размер выборки. Кроме того, высокая выживаемость пациентов с COVID-19, госпитализированных в МНОЦ МГУ, не позволила провести анализ с твердыми конечными точками.

Заключение

В работе был проведен анализ изменений показателей общего анализа крови при поступлении и за время госпитализации в совокупности с оценкой воспалительного статуса (CРБ), данными лучевой диагностики и клиническими характеристиками пациентов с COVID-19, потребовавших лечения в условиях стационара.

Полученные результаты позволили определить наиболее информативные показатели общего анализа крови при поступлении в стационар, позволяющие оценить тяжесть течения заболевания, к которым относятся ширина распределения эритроцитов, индекс соотношения нейтрофилов к лимфоцитам и СОЭ. Мониторирование этих параметров в период госпитализации может быть полезным для оценки эффективности терапии.

Представленные данные могут лечь в основу создания доступного и экономичного метода оценки тяжести течения COVID-19 и эффективности лечения в реальной клинической практике. Однако для создания алгоритма стратификации риска прогрессирования новой коронавирусной инфекции на госпитальном этапе требуются дальнейшие исследования по определению пороговых значений параметров общего анализа крови и информативности комбинированных показателей.

Список литературы

1. Мареев В. Ю., Беграмбекова Ю.Л., Мареев Ю.В. Как оценивать результаты лечения больных с новой коронавирусной инфекцией (covid-19)? Шкала Оценки Клинического Состояния (ШОКС-КОВИД). Кардиология. 2020;60(11):35-41. DOI: 10.18087/cardio.2020.11.n1439

2. 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 Medicine. 2020;46(2):357-360. DOI: 10.1007/s00134-020-05954-2.

3. Mareev V.Y., Orlova Y.A., Pavlikova E.P., Matskeplishvili S.T., Krasnova T.N., Malahov P.S., et al. Steroid pulse -therapy in patients With coronavirus Pneumonia (COVID-19), systemic inflammation and risk of venous thrombosis and thromboembolism (WAYFARER Study). Kardiologiia. 2020; 60(6):15-29. DOI: 10.18087/cardio.2020.6.n1226.

4. Henry B.M., de Oliveira M.H., Benoit S., Plebani M., Lippi G. Hematologic, biochemical and immune biomarker abnormalities associated with severe illness and mortality in coronavirus disease 2019 (COVID-19): a meta-analysis. Clinical chemistry and laboratory medicine. 2020;58(7):1021-1028. DOI: 10.1515/cclm-2020-0369

5. Lippi G., Plebani M., Henry B.M. Thrombocytopenia is associated with severe coronavirus disease 2019 (COVID-19) infections: A meta-analysis. Clinica chimica acta. 2020; 506:145-148. DOI: 10.1016/j.cca.2020.03.022

6. Lippi G., Plebani M. Procalcitonin in patients with severe coronavirus disease 2019 (COVID-19): A meta-analysis. Clinica chimica acta. 2020;505:190-191. DOI: 10.1016/j.cca.2020.03.004

7. Henry B.M. COVID-19, ECMO, and lymphopenia: a word of caution. The Lancet. Respiratory medicine. 2020;8(4): e24. DOI: 10.1016/S2213-2600(20)30119-3

8. Alcaino H., Pozo J., Pavez M., Toledo H. Ancho de distribucion eritrocitaria como potencial biomarcador clini-co en enfermedades cardiovasculares. Revista medica de Chile. 2016;144(5):634-642. DOI: 10.4067/S0034-98872016000500012

9. Montagnana M., Cervellin G., Meschi T., Lippi G. The role of red blood cell distribution width in cardiovascular and thrombotic disorders. Clinical chemistry and laboratory medicine. 2011;50(4): 635-641 . DOI: 10.1515/cclm.2011.831

10. Sanaie S., Mahmoodpoor A., Yousefi B., Ghamari A.A., So-leimanpour H., Karimian A. Red Cell Distribution Width as a Novel Prognostic Marker in Multiple Clinical Studies. Indian journal of critical care medicine. 2020;24(1):49-54. DOI: 10.5005/jp-journals-10071-23328

11. Wang A-Y., Ma H-P., Kao W-F., Tsai S-H., Chang C-K. Red blood cell distribution width is associated with mortality in elderly patients with sepsis. The American journal of emergency medicine. 2018; 36(6):949-953. DOI: 10.1016/j.ajem.2017.10.056

12. Jo Y.H., Kim K., Lee J.H., Kang C., Kim T., Park H-M., et al. Red cell distribution width is a prognostic factor in severe sepsis and septic shock. The American journal of emergency medicine. 2013;31(3):545-548. DOI: 10.1016/j.ajem.2012.10.017

13. Varma S., Sharma N., Varma N., Bhalla A., Jandial A., Kumar S. Elevated red cell distribution width as a prognostic marker in severe sepsis: A prospective observational study.. Indian journal of critical care medicine. 2017;21(9):552-562. DOI: 10.4103/ijccm.IJCCM_208_17

14. Ramby A.L., Goodman D.M., Wald E.L., Weiss S.L. Red Blood Cell Distribution Width as a Pragmatic Marker for Outcome in Pediatric Critical Illness. PLoS One. 2015;10(6):e0129258. DOI: 10.1371/journal.pone.0129258

15. Said A.S., Spinella P.C., Hartman M.E., Steffen K.M., Jackups R., Holubkov R., et al. RBC Distribution Width: Biomarker for Red Cell Dysfunction and Critical Illness Outcome. Pediatric critical care medicine. 2017;18(2):134-142. DOI: 10.1097/PCC.0000000000001017

16. Henry B.M., Benoit J.L., Benoit S., Pulvino C., Berger B.A., Olivera M.H., et al. Red Blood Cell Distribution Width (RDW) Predicts COVID-19 Severity: A Prospective, Observational Study from the Cincinnati SARS-CoV-2 Emergency Department Cohort. Diagnostics. 2020;10(9):618-627. DOI: 10.3390/diagnostics10090618

17. Lorente L., Martin M.M., Argueso M., Sole-Violan J., Perez A., Marcos Y., et al. Association between red blood cell distribution width and mortality of COVID-19 patients. Anaesthesia, critical care & pain medicine. 2020;100777: 1-6. DOI: 10.1016/j.accpm.2020.10.013

18. Tan L., Kang X., Ji X., Li G., Wang Q., Li Y., et al. Validation of Predictors of Disease Severity and Outcomes in COV-ID-19 Patients: A Descriptive and Retrospective Study. Med. 2020;1(1):128-138. DOI: 10.1016/j.medj.2020.05.002

19. Liu J., Liu Y., Xiang P., Pu L., Xiong H., Li C., et al. Neutro-phil-to-lymphocyte ratio predicts critical illness patients with 2019 coronavirus disease in the early stage. Journal of Translational Medicine. 2020;18(1):206-218. DOI: 10.1186/s12967-020-02374-0

20. Imtiaz F., Shafique K., Mirza S., Ayoob Z., Vart P., Rao S. Neutrophil lymphocyte ratio as a measure of systemic inflammation in prevalent chronic diseases in Asian population. International Archives of Medicine. 2012;5(1):2-8. DOI: 10.1186/1755-7682-5-2

21. Yang A-P., Liu J., Tao W., Li H. The diagnostic and predictive role of NLR, d-NLR and PLR in COVID-19 patients. International Immunopharmacology. 2020;84: 106504. DOI: 10.1186/1755-7682-5-2

22. Zhang Y., Wu W., Du M., Luo W., Hou W., Shi Y., et al. Neu-trophil-to-Lymphocyte Ratio may Replace Chest Computed Tomography to Reflect the Degree of Lung Injury in Patients with Corona Virus Disease 2019 (COVID-19). Research Square. 2020;[Preliminary version of a manuscript]. DOI: 10.21203/rs.3.rs-23201/v1.2020.


Об авторах

Н. С. Губенко
ФГБОУ ВО Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова
Россия

Никита Сергеевич Губенко - студент 6 курса.

Москва



А. А. Будко
ФГБОУ ВО Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова
Россия

Антон Александрович Будко - ординатор 1-ого года.

Москва



А. Г. Плисюк
ФГБОУ ВО Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова
Россия

Плисюк Алина Геннадьевна - кандидат медицинских наук, врач-кардиолог.

Москва



Я. А. Орлова
ФГБОУ ВО Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова
Россия

Орлова Яна Артуровна - доктор медицинских наук, заведующий отделом возраст-ассоциированных заболеваний.

Москва



Рецензия

Для цитирования:


Губенко Н.С., Будко А.А., Плисюк А.Г., Орлова Я.А. Связь показателей общего анализа крови с тяжестью течения COVID-19 у госпитализированных пациентов. Южно-Российский журнал терапевтической практики. 2021;2(1):90-101. https://doi.org/10.21886/2712-8156-2021-2-1-90-101

For citation:


Gubenko N.S., Budko A.A., Plisyuk A.G., Orlova I.A. Association of general blood count indicators with the severity of COVID-19 in hospitalized patients. South Russian Journal of Therapeutic Practice. 2021;2(1):90-101. (In Russ.) https://doi.org/10.21886/2712-8156-2021-2-1-90-101

Просмотров: 30259


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2712-8156 (Print)