Онлайн-инструмент оценки риска CORONET и индекс коморбидности Чарлсона в прогнозировании летальных исходов у онкологических пациентов с COVID-19

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.

1. Попова К. Н., Жуков А. А., Зыкина И. Л., Трощанский Д. В., Тюрин И. Н., Проценко Д. Н. Шкала NEWS2 в практике работы инфекционного госпиталя для больных COVID-19. Внедрение и результаты. Вестник анестезиологии и реаниматологии. 2021;18(1):7–16. https://doi.org/10.21292/2078-5658-2021-18-1-7-16

2. Coronavirus disease 2019 (COVID-19) Situation Report–46. [Internet] Available at: https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/situation-reports/20200306-sitrep-46-covid-19.pdf Accessed 20.06.2023

3. Huang C, Wang Y, Li X, Ren L, Zhao J, Hu Y, et al. Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China. Lancet. 2020 Feb 15;395(10223):497-506. https://doi.org: 10.1016/S0140-6736(20)30183-5

4. 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;11:35–41. https://doi.org/10.18087/cardio.2020.11.n1439

5. Bakin EA, Stanevich OV, Chmelevsky MP, Belash VA, Belash AA, Savateeva GA, et al. A Novel Approach for COVID-19 Patient Condition Tracking: From Instant Prediction to Regular Monitoring. Front. Med. 2021;8:744652. https://doi.org/10.3389/fmed.2021.744652

6. Вечорко В. И., Аверков О. В., Гришин Д. В., Зимин А. А. Шкалы NEWS2, 4C Mortality Score, COVID-GRAM, Sequential Organ Failure Assessment Quick как инструменты оценки исходов тяжелой формы COVID-19 (пилотное ретроспективное когортное исследование). Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2022;21(3):3103. https://doi.org/10.15829/1728-8800-2022-3103

7. Сваровская А. В., Шабельский А. О., Левшин А. В. Индекс коморбидности Чарлсона в прогнозировании летальных исходов у паци¬ентов с COVID-19. Российский кардиологический журнал. 2022;27(3):4711. https://doi.org/10.15829/1560-4071-2022-4711

8. Liang W, Liang H, Ou L, Chen B, Chen A, Li C, et al. China Medical Treatment Expert Group for COVID-19. Development and Validation of a Clinical Risk Score to Predict the Occurrence of Critical Illness in Hospitalized Patients With COVID-19. JAMA Intern Med. 2020 Aug 1;180(8):1081-1089. https://doi.org/10.1001/jamainternmed.2020.2033

9. Dettorre GM, Dolly S, Loizidou A, Chester J, Jackson A, Mukherjee U, et al. Systemic pro-inflammatory response identifies patients with cancer with adverse outcomes from SARS-CoV-2 infection: the OnCovid Inflammatory Score. Journal for ImmunoTherapy of Cancer 2021;9:e002277. https://doi.org/10.1136/jitc-2020-002277

10. Castelo-Branco L, Tsourti Z, Gennatas S, Rogado J, Sekacheva M, Viñal D, et al. COVID-19 in patients with cancer: first report of the ESMO international, registry-based, cohort study (ESMO-CoCARE). ESMO Open. 2022 Jun;7(3):100499. https://doi.org/10.1016/j.esmoop.2022.100499

11. Lee RJ, Wysocki O, Zhou C, Shotton R, Tivey A, Lever L, et al. Establishment of CORONET, COVID-19 Risk in Oncology Evaluation Tool, to Identify Patients With Cancer at Low Versus High Risk of Severe Complications of COVID-19 Disease On Presentation to Hospital. JCO Clin Cancer Inform. 2022 May;6: e2100177. https://doi.org/10.1200/CCI.21.00177

12. National Early Warning Score (NEWS) 2. [Internet] Available at: https://www.mdcalc.com/calc/10083/national-early-warning-score-news-2 Accessed 20.06.2023

13. Charlson Comorbidity Index (CCI) [Internet] Available at: https://www.mdcalc.com/calc/3917/charlson-comorbidity-index-cci Accessed 21.06.2023

14. COVID-19 Risk in Oncology Evaluation Tool. [Internet] Available at: https://coronet.manchester.ac.uk/ Accessed 23.06.2023

15. 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. https://doi.org/10.1007/s00134-020- 05954-2

16. Бузиашвили Ю.И., Стилиди И.С., Асымбекова Э.У., Мацкеплишвили С.Т., Тугеева Э.Ф., Ахмедярова Н.К. и др. Комплексная оценка качества жизни у пациентов во время проведения неоадъювантной химиотерапии. Медицинский алфавит. 2022;(13):26-31. https://doi.org/10.33667/2078-5631-2022-13-26-31

17. Zaki N, Alashwal H, Ibrahim S. Association of hypertension, diabetes, stroke, cancer, kidneydisease, andhigh-cholesterol with COVID-19 diseases everity and fatality: A systematic review. Diabetes Metab Syndr. 2020;14(5):1133-42. https://doi.org/10.1016/j.dsx.2020.07.005

18. Williamson EJ, Walker AJ, Bhaskaran K, Bacon S, Bates C, Morton CE, et al. Factors associated with COVID-19-related death using OpenSAFELY. Nature. 2020 Aug;584(7821):430-436. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2521-4

19. Grivas P, Khaki AR, Wise-Draper TM, French B, Hennessy C, Hsu CY, et al. Association of clinical factors and recent anticancer therapy with COVID-19 severity among patients with cancer: a report from the COVID-19 and Cancer Consortium. Ann Oncol. 2021 Jun;32(6):787-800. https://doi.org/10.1016/j.annonc.2021.02.024

20. Knight SR, Ho A, Pius R, Buchan I, Carson G, Drake TM, et al. Risk stratification of patients admitted to hospital with covid-19 using the ISARIC WHO Clinical Characterisation Protocol: development and validation of the 4C Mortality Score BMJ 2020;370:m3339 https://doi.org/10.1136/bmj.m3339

21. Giannakoulis VG, Papoutsi E, Siempos II. Effect of Cancer on Clinical Outcomes of Patients With COVID-19: A Meta-Analysis of Patient Data. JCO Glob Oncol. 2020 Jun;6:799-808. https://doi.org/10.1200/GO.20.00225

22. Soh CH, Ul Hassan SW, Sacre J, Maier AB. Morbidity Measures Predicting Mortality in Inpatients: A Systematic Review. J Am Med Dir Assoc. 2020;21(4):462-468.e7. https://doi.org/10.1016/j.jamda.2019.12.001

23. Huntley AL, Johnson R, Purdy S, Valderas JM, Salisbury C. Measures of multimorbidity and morbidity burden for use in primary care and community settings: a systematic review and guide. Ann Fam Med. 2012;10(2):134-141. https://doi.org/10.1370/afm.1363

24. Lee ES, Koh HL, Ho EQ, Teo SH, Wong FY, Ryan BL, et al. Systematic review on the instruments used for measuring the association of the level of multimorbidity and clinically important outcomes. BMJ Open. 2021;11(5):e041219. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2020-041219

25. Oemrawsingh A, Swami N, Valderas JM, Hazelzet JA, Pusic AL, Gliklich RE, et al. Patient-Reported Morbidity Instruments: A Systematic Review. Value Health. 2020 Jun;23(6):791-811. https://doi.org/10.1016/j.jval.2020.02.006