Бендопноэ как предиктор декомпенсации ХСН у пациентов с ХБП и COVID-19

Цель исследования: изучить влияние наличия у пациентов с ХСН и/или ХБП или их симптомов на частоту заболеваемости и/или смертности от SARS-CoV-2.
Материалы и методы. Проведено ретроспективное исследование случай–контроль. в окончательный анализ были включены 165 пациентов. Для статистической обработки полученных данных использовали язык R, программную среду RStudio.
Результаты. Из всех включенных пациентов, только 18 переболели COVID-19. Методом кластерного анализа все пациенты были разделены на три кластера: 1-й составил 53,9% пациентов, 2-й – 21,2% и 3-й – 24,8%. Пациенты, перенесшие COVID, попали в первый кластер (12 пациентов), во втором кластере оказался всего 1 пациент, в третьем – 5 (X-squared=3,1, df=2, p-value=0,22). Для кластера 3 характерны изменения показателей Эхо-КГ сердца, продемонстрировавшие более высокие значения КСО, КДР, ЗС, МЖП и более низкую ФВ, чем в других кластерах (пациенты с тяжелой ХСН). Для кластера 2 характерна более низкая СКФ на протяжении всего периода наблюдения, а также отрицательная динамика показателей СКФ (45 [38, 35; 57, 65] мин/мин) в течение года (пациенты с тяжелой ХБП). Первый кластер представлен остальными пациентами. Изучая симптомы (одышка, оте-
ки, бендопноэ, асцит) у изучаемой когорты пациентов, были найдены значимые различия только в наличии симптома бендопноэ (p-value=0,015), и шанс заболевания COVID-19 был выше в группе пациентов с симптомом бендопноэ (ОШ=5,8 (1,2; 26,7).
Заключение. Таким образом, несмотря на высокий потенциальный риск заболевания и/или смерти от COVID-19 в кластерах 3 и 2 (т.е. группы тяжелых пациентов с выраженной сердечной недостаточность и ХБП соответственно) увеличения заболеваемости и/или смертности от COVID-19 выявлено не было. Напротив, частота заболеваемости в кластере 1, который по основным показателям включил пациентов с более благоприятными клиническими показателями, была выше, однако это не достигло статистической значимости, p=0,222. По-видимому, это связано с большей мобильностью пациентов данной категории пациентов по сравнению с пациентами кластеров 2 и 3.

Введение

С 2019 г. мир столкнулся с новой инфекцией, названной тяжелым острым респираторным синдромом (SARS-CoV-2), таким образом, к уже обычным проблемам хронических неинфекционных заболеваний, с которыми боролись врачи различных специальностей, добавилось воздействие инфекции SARS-CoV-2.

Особый интерес врачей терапевтических специальностей вызывает влияние коморбидной патологии на риск как заражения SARS-CoV-2, так и неблагоприятных исходов в этой когорте пациентов, у которых и без инфекционного поражения он достаточно высок.

Сердечно-сосудистые заболевания и их классические факторы риска являются частой сопутствующей патологией у пациентов с COVID-19 и связаны с плохим прогнозом [1]. Ранее проведенные исследования показали, что острые респираторные инфекции, например, такие как грипп, увеличивают частоту/риск декомпенсации у пациентов с ХСН [2]. В этом аспекте особый интерес приставляет именно группа пациентов с ХСН и ХБП, т.к. риск декомпенсации у них максимально выражен.

Таким образом, целью нашего исследования было изучить влияние наличия у пациентов с ХСН и/или ХБП или их симптомов на частоту заболеваемости и/или смертности от SARS-CoV-2.

Материалы и методы

Дизайн исследования и участники

В 2020 г. проведено ретроспективное исследование случай–контроль. В него были включены пациенты из регистра пациентов, наблюдавшихся в трех учреждениях Москвы (ГП-6, -64, ГКБ 4). Наблюдение за когортами пациентов осуществляется с 2017 г.

Методика отбора группы

Всего в исследование включен 251 пациент; из анализа были исключены 32 пациента, умершие до начала эпидемии COVID-19, и выбрана когорта пациентов, имевших подтвержденный диагноз ХСН, что составило 167 пациентов, у двух из них не удалось определить статус заболевания COVID-19 на момент проведения анализа. Таким образом, в окончательный анализ была включена группа пациентов из 165 человек, из которых 18 переболели COVID-19.

Методика оценки частоты заболеваемости, симптомов и основных клинических показателей пациентов

Эпидемиологические, демографические, клинические, лабораторные показатели, данные об исходах были извлечены из электронных медицинских карт пациентов, для их включения в анализ требовалась полнота данных в размере не менее 70% от всех изучаемых параметров. В связи с этим в таблицах частот представлены максимально собранные данные о пациентах, за исключением пропущенных параметров, которые не удалось извлечь из медицинской документации на момент сбора данных.

Определение пропущенных данных

Все данные были тщательно изучены командой из четырех кардиологов. Любые разногласия относительно классификации симптома и/или заболевания рассматривались всей командой, и окончательные решения принимались консенсусом. Особое внимание уделялось определению изучаемых параметров, на основе которых предполагалось делать статистические выводы, если, по мнению исследователей, данных было недостаточно или они по каким-либо причинам могли быть недостоверными, эти результаты не включались в анализ. В отношении некоторых частотных параметров допускалось сохранение наблюдения для дальнейшего описания группы, если изучение частоты данного параметра не входило в основную гипотезу исследования.

Определения исследования

...

Д.О. Драгунов, А.В. Соколова, Т.В. Латышев, Г.П. Арутюнов