Русанов Александр Сергеевич – младший научный сотрудник, аспирант Института персонализированной онкологии Центра «Цифровой биодизайн и персонализированное здравоохранение» ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И. М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский Университет), г. Москва, Российская Федерация
ORCID:
Aleksandr S. Rusanov – Junior Research Assistant, Postgraduate Student of the Institute of Personalized Oncology Center «Digital Biodesign and Personalized Healthcare», Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University), Моscow, Russian Federation
ORCID:
Секачева Марина Игоревна – д.м.н., профессор, директор Института персонализированной онкологии Центра «Цифровой биодизайн и персонализированное здравоохранение» ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И. М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский Университет), г. Москва, Российская Федерация
ORCID:
Marina I. Sekacheva – Dr. Sci. (Medicine), Professor, Director of the Institute of Personalized Oncology Center «Digital Biodesign and Personalized Healthсare», Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University), Моscow, Russian Federation
ORCID:
Тяжельников Андрей Александрович – д.м.н., доцент, профессор кафедры общественного здоровья и здравоохранения им. акад. Ю. П. Лисицына педиатрического факультета ФГАОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н. И. Пирогова» Минздрава России, г. Москва, Российская Федерация
ORCID:
Andrey A. Tyazhelnikov – Dr. Sci. (Medicine), Associate Professor, Professor of the Department of Public Health and Health Care named after Academician Y. P. Lisitsyn, Faculty of Pediatrics of the Pirogov Russian National Research Medical University, Ministry of Health of Russian Federation, Моscow, Russian Federation
ORCID:
Цель исследования. Сравнить и оценить прогностический потенциал онлайн-инструмента оценки риска CORONET и индекса коморбидности Чарлсона в прогнозировании летальных исходов у онкологических пациентов c COVID-19.
Материалы и методы. Результаты основаны на данных 168 историй болезни онкологических пациентов, находившихся на стационарном лечении по поводу COVID-19 на базе Университетских клинических больниц Сеченовского Университета в период с марта 2020 г. по февраль 2022 г. Исследование проводилось в рамках программы Научно-исследовательского центра мирового уровня «Цифровой биодизайн и персонализированное здравоохранение» Сеченовского Университета, с участием в проекте ESMO-CoCARE Registry. В исследование были включены пациенты, имеющие в анамнезе солидные или гематологические злокачественные опухоли, срок их лечения до начала исследования составил не более 5 лет. Возраст варьировал от 37 до 100 лет, медиана возраста составила 69 лет. Для объективизации выраженности мультиморбидного статуса и прогноза летальных исходов у онкологических пациентов с COVID-19 использовали онлайн-инструмент оценки риска CORONET и индекс коморбидности Чарлсона.
Результаты. Было показано, что статистически значимое влияние на прогноз летального исхода у пациентов с онкологическими заболеваниями оказали: возраст, процент сатурации при поступлении, лечение в отделениях интенсивной терапии (ОИТ), балльная оценка шкалы тяжести дистресс-синдрома (National Early Warning Score 2 – NEWS2), оценка тяжести течения заболевания по данным компьютерной томографии (КТ), снижение уровня альбумина и тромбоцитов крови, а также рост уровня нейтрофилов крови как в категориальном формате, так и в формате непосредственного значения показателя. Кроме того, было определено, что с ростом числа сопутствующих заболеваний значимо повышается вероятность летального исхода – отношение шансов (ОШ) = 2,162 (ДИ 95 % 1,016–4,600; р = 0,045). Балльная оценка по калькулятору CORONET дает одно из самых высоких значений ОШ среди всех установленных статистически значимых предикторов – 20,410 (ДИ 95 % 4,894–85,113; р < 0,001). При онкопатологии у пациентов с COVID-19 балльная оценка по индексу Чарлсона показывает статистическую значимость в качестве предиктора летального исхода – ОШ =1,396 (ДИ 95 % 1,105–1,765; р = 0,005).
Заключение. Признаны убедительными полученные преимущества в использовании онлайн-инструмента поддержки принятия решений CORONET перед индексом коморбидности Чарлсона в прогнозировании летальных исходов у онкологических пациентов с COVID-19.
Purpose of the study. Сomparing and evaluating the prognostic potential of the CORONET online risk assessment tool and the Charlson Comorbidity Index in predicting mortality in cancer patients with COVID-19.
Materials and methods. The results are drawn from the data of 168 case histories of cancer patients who were undergoing inpatient treatment for COVID-19 at the University Clinical Hospitals of Sechenov University between March 2020 and February 2022. The study was conducted as part of the program of the world-class research center “Digital Biodesign and Personalized Healthcare” of Sechenov University, with participation in the ESMO-CoCARE Registry project. Patients with a history of solid or hematologic malignancies were included in the study; their treatment period before the study was 5 years or less. The age ranged from 37 to 100 years, the median age was 69 years. The CORONET online risk assessment tool and the Charlson comorbidity index were used to objectify the severity of multimorbidity status and prognosis of fatal outcomes in cancer patients with COVID-19.
Results. It was demonstrated that statistically significant effects on the prognosis of mortality in patients with cancer were: age, percentage of saturation on admission, treatment in intensive care units (ICU), National Early Warning Score 2 (NEWS2) distress syndrome severity scale score, computed tomography (CT) assessment of disease course severity, decreased blood albumin and platelet counts, and increased blood neutrophil counts in both categorical and immediate indicator value formats. In addition, it was determined that as the number of comorbidities increased, the probability of mortality increased significantly, odds ratio (OR) = 2.162 (CI 95 % 1.016–4.600; p = 0.045). The CORONET calculator score yields one of the highest OR values among all established statistically significant predictors, 20.410 (CI 95 % 4.894–85.113; p < 0.001). For oncopathology in COVID-19 patients, the Charlson index score shows statistical significance as a predictor of mortality, OR =1.396 (CI 9 5 % 1.105–1.765; p = 0.005).
Conclusion. The obtained advantages in using the CORONET online decision support tool over the Charlson comorbidity index in predicting mortality in cancer patients with COVID-19 are recognized as convincing.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.