TY – JOUR

T1 – Well-aerated Lung on Admitting Chest CT to Predict Adverse Outcome in COVID-19 Pneumonia

AU – Colombi, Davide

AU – Bodini, Flavio C.

AU – Petrini, Marcello

AU – Maffi, Gabriele

AU – Morelli, Nicola

AU – Milanese, Gianluca

AU – Silva, Mario

AU – Sverzellati, Nicola

AU – Michieletti, Emanuele

PY – 2020/8/1

Y1 – 2020/8/1

N2 – © RSNA, 2020. Základní informace: CT pacientů s onemocněním těžkým akutním respiračním syndromem způsobeným koronavirem 2 zobrazuje rozsah postižení plic při koronavirové pneumonii 2019 (COVID-19). Cíl: Určit hodnotu kvantifikace dobře provzdušněných plic (WAL) získané při přijímacím CT hrudníku pro stanovení prognózy u pacientů s pneumonií COVID-19. Materiál a metody: Retrospektivně byly analyzovány snímky pacientů přijatých na oddělení urgentního příjmu v období od 17. února do 10. března 2020, kteří podstoupili CT hrudníku. Pacienti s negativním výsledkem reverzní transkripční polymerázové řetězové reakce na přítomnost koronaviru 2 těžkého akutního respiračního syndromu při výtěru z nosohltanu, negativním nálezem na CT hrudníku a neúplnými klinickými údaji byli vyloučeni. CT snímky byly analyzovány pro kvantifikaci WAL vizuálně (%V-WAL), pomocí softwaru s otevřeným zdrojovým kódem (%S-WAL) a pomocí absolutního objemu (VOL-WAL). Klinické parametry zahrnovaly charakteristiku pacienta, komorbidity, typ a trvání symptomů, saturaci kyslíkem a laboratorní hodnoty. Logistická regrese byla použita k vyhodnocení vztahu mezi klinickými parametry a CT metrikami versus výsledek léčby pacienta (přijetí na jednotku intenzivní péče nebo úmrtí vs. nepřijetí na jednotku intenzivní péče nebo úmrtí). Pro určení výkonnosti modelu byla vypočtena plocha pod křivkou operačních charakteristik přijímače (AUC). Výsledky: Studie zahrnovala 236 pacientů (59 ze 123 byly ženy; medián věku 68 let). %V-WAL méně než 73 % (poměr šancí , 5,4; 95% interval spolehlivosti : 2,7, 10,8; P , .001), %S-WAL méně než 71 % (OR, 3,8; 95% CI: 1,9, 7,5; P , .001) a VOL-WAL méně než 2,9 L (OR, 2,6; 95% CI: 1,2, 5,8; P , .01) byly prediktory přijetí na JIP nebo úmrtí. Ve srovnání s klinickými modely obsahujícími pouze klinické parametry (AUC = 0,83) vykazovaly všechny tři kvantitativní modely lepší diagnostickou výkonnost (AUC = 0,86 pro všechny modely). Modely obsahující %V-WAL méně než 73 % a VOL-WAL méně než 2,9 L byly ve srovnání s modely obsahujícími pouze klinické parametry výkonnější (P = .04 pro oba modely). Závěr: U pacientů s potvrzeným koronavirovým onemocněním 2019 pneumonií byly vizuální nebo softwarová kvantifikace rozsahu abnormality CT plic prediktory přijetí na jednotku intenzivní péče nebo úmrtí.

AB – © RSNA, 2020. Východiska: V roce 2017 byla na základě výsledků studie provedené v rámci projektu „Intenzivní diagnostika a léčba RSN“ provedena diagnostika a léčba v rámci projektu „Intenzivní diagnostika a léčba“: CT pacientů s těžkým akutním respiračním syndromem s koronavirem 2 zobrazuje rozsah postižení plic při koronavirové pneumonii 2019 (COVID-19). Cíl: Určit hodnotu kvantifikace dobře provzdušněné plíce (WAL) získané při přijímacím CT hrudníku pro stanovení prognózy u pacientů s pneumonií COVID-19. Materiál a metody: Retrospektivně byly analyzovány snímky pacientů přijatých na oddělení urgentního příjmu v období od 17. února do 10. března 2020, kteří podstoupili CT hrudníku. Pacienti s negativním výsledkem reverzní transkripční polymerázové řetězové reakce na přítomnost koronaviru 2 těžkého akutního respiračního syndromu při výtěru z nosohltanu, negativním nálezem na CT hrudníku a neúplnými klinickými údaji byli vyloučeni. CT snímky byly analyzovány pro kvantifikaci WAL vizuálně (%V-WAL), pomocí softwaru s otevřeným zdrojovým kódem (%S-WAL) a pomocí absolutního objemu (VOL-WAL). Klinické parametry zahrnovaly charakteristiku pacienta, komorbidity, typ a trvání symptomů, saturaci kyslíkem a laboratorní hodnoty. Logistická regrese byla použita k vyhodnocení vztahu mezi klinickými parametry a CT metrikami versus výsledek léčby pacienta (přijetí na jednotku intenzivní péče nebo úmrtí vs. nepřijetí na jednotku intenzivní péče nebo úmrtí). Pro určení výkonnosti modelu byla vypočtena plocha pod křivkou operačních charakteristik přijímače (AUC). Výsledky: Studie zahrnovala 236 pacientů (59 ze 123 byly ženy; medián věku 68 let). %V-WAL méně než 73 % (poměr šancí , 5,4; 95% interval spolehlivosti : 2,7, 10,8; P , .001), %S-WAL méně než 71 % (OR, 3,8; 95% CI: 1,9, 7,5; P , .001) a VOL-WAL méně než 2,9 L (OR, 2,6; 95% CI: 1,2, 5,8; P , .01) byly prediktory přijetí na JIP nebo úmrtí. Ve srovnání s klinickými modely obsahujícími pouze klinické parametry (AUC = 0,83) vykazovaly všechny tři kvantitativní modely lepší diagnostickou výkonnost (AUC = 0,86 pro všechny modely). Modely obsahující %V-WAL méně než 73 % a VOL-WAL méně než 2,9 L byly ve srovnání s modely obsahujícími pouze klinické parametry výkonnější (P = .04 pro oba modely). Závěr: U pacientů s potvrzeným koronavirovým onemocněním 2019 pneumonií byly vizuální nebo softwarová kvantifikace rozsahu abnormality CT plic prediktory přijetí na jednotku intenzivní péče nebo úmrtí.

UR – http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=85088351786&partnerID=8YFLogxK

.