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. Háttérinformációk: A súlyos akut légzőszervi szindrómás coronavírus 2 betegségben szenvedő betegek CT-je a coronavírus 2019 (COVID-19) tüdőgyulladás tüdőérintettségének mértékét ábrázolja. Cél: Meghatározni a felvételi mellkasi CT-n kapott, jól levegőztetett tüdő (WAL) mennyiségi meghatározásának értékét a COVID-19 pneumóniában szenvedő betegek prognózisának meghatározásában. Anyagok és módszerek: A sürgősségi osztályon 2020. február 17. és március 10. között felvett, mellkasi CT-n átesett betegek képalkotását retrospektíven elemezték. Kizártuk azokat a betegeket, akiknél az orr-garat kenetvételnél negatív volt a reverz transzkripciós polimeráz láncreakció eredménye a súlyos akut légzőszervi szindróma 2-es koronavírusára, negatív volt a mellkas CT-lelet és hiányosak voltak a klinikai adatok. A CT-felvételeket a WAL mennyiségi meghatározására vizuálisan (%V-WAL), nyílt forráskódú szoftverrel (%S-WAL) és abszolút térfogattal (VOL-WAL) elemezték. A klinikai paraméterek közé tartoztak a beteg jellemzői, a társbetegségek, a tünetek típusa és időtartama, az oxigéntelítettség és a laboratóriumi értékek. Logisztikus regressziót alkalmaztunk a klinikai paraméterek és a CT-mérőszámok és a beteg kimenetele (intenzív osztályra való felvétel vagy halál vs. intenzív osztályra való felvétel vagy halál nélkül) közötti kapcsolat értékelésére. A modell teljesítményének meghatározásához kiszámították a vevői működési jelleggörbe alatti területet (AUC). Eredmények: A vizsgálatba 236 beteget vontak be (123 betegből 59 volt nő; a medián életkor 68 év). A 73%-nál kisebb %V-WAL (esélyhányados , 5,4; 95%-os konfidenciaintervallum: 2,7, 10,8; P , .001), 71%-nál kisebb %S-WAL (OR, 3,8; 95% CI: 1,9, 7,5; P , .001) és 2,9 L-nél kisebb VOL-WAL (OR, 2,6; 95% CI: 1,2, 5,8; P , .01) az intenzív osztályra való felvétel vagy halálozás előrejelzői voltak. A csak klinikai paramétereket tartalmazó klinikai modellekkel összehasonlítva (AUC = 0,83) mindhárom kvantitatív modell jobb diagnosztikai teljesítményt mutatott (AUC = 0,86 minden modell esetében). A 73%-nál kisebb %V-WAL-t és 2,9 L-nél kisebb VOL-WAL-t tartalmazó modellek jobb teljesítményt nyújtottak a csak klinikai paramétereket tartalmazó modellekhez képest (P = .04 mindkét modell esetében). Következtetés: A 2019. évi megerősített coronavírusos tüdőgyulladásban szenvedő betegeknél a CT-tüdőabnormalitás mértékének vizuális vagy szoftveres számszerűsítése az intenzív osztályra való felvétel vagy a halálozás előrejelzője volt.

AB – © RSNA, 2020. Háttérinformációk: A súlyos akut légzőszervi szindrómás coronavírus 2 betegségben szenvedő betegek CT-je ábrázolja a coronavírus betegség 2019 (COVID-19) pneumónia tüdőérintettségének mértékét. Cél: Meghatározni a felvételi mellkasi CT-n kapott jól levegőztetett tüdő (WAL) mennyiségi meghatározásának értékét a prognózis meghatározásában COVID-19 pneumóniában szenvedő betegeknél. Anyagok és módszerek: A sürgősségi osztályon 2020. február 17. és március 10. között felvett, mellkasi CT-n átesett betegek képalkotását retrospektíven elemezték. Kizártuk azokat a betegeket, akiknél az orr-garat kenetvételnél a súlyos akut légzőszervi szindróma 2-es koronavírusára vonatkozó reverz transzkripciós polimeráz láncreakció eredménye negatív volt, a mellkas CT leletei negatívak voltak, és a klinikai adatok hiányosak voltak. A CT-felvételeket a WAL mennyiségi meghatározására vizuálisan (%V-WAL), nyílt forráskódú szoftverrel (%S-WAL) és abszolút térfogattal (VOL-WAL) elemezték. A klinikai paraméterek közé tartoztak a beteg jellemzői, a társbetegségek, a tünetek típusa és időtartama, az oxigéntelítettség és a laboratóriumi értékek. Logisztikus regressziót alkalmaztunk a klinikai paraméterek és a CT-mérőszámok és a beteg kimenetele (intenzív osztályra való felvétel vagy halál vs. intenzív osztályra való felvétel vagy halál nélkül) közötti kapcsolat értékelésére. A modell teljesítményének meghatározásához kiszámították a vevői működési jelleggörbe alatti területet (AUC). Eredmények: A vizsgálatba 236 beteget vontak be (123 betegből 59 volt nő; a medián életkor 68 év). A 73%-nál kisebb %V-WAL (esélyhányados , 5,4; 95%-os konfidenciaintervallum: 2,7, 10,8; P , .001), 71%-nál kisebb %S-WAL (OR, 3,8; 95% CI: 1,9, 7,5; P , .001) és 2,9 L-nél kisebb VOL-WAL (OR, 2,6; 95% CI: 1,2, 5,8; P , .01) az intenzív osztályra való felvétel vagy halálozás előrejelzői voltak. A csak klinikai paramétereket tartalmazó klinikai modellekkel összehasonlítva (AUC = 0,83) mindhárom kvantitatív modell jobb diagnosztikai teljesítményt mutatott (AUC = 0,86 minden modell esetében). A 73%-nál kisebb %V-WAL-t és 2,9 L-nél kisebb VOL-WAL-t tartalmazó modellek jobb teljesítményt nyújtottak a csak klinikai paramétereket tartalmazó modellekhez képest (P = .04 mindkét modell esetében). Következtetés: A 2019. évi megerősített coronavírusos tüdőgyulladásban szenvedő betegeknél a CT-tüdőabnormalitás mértékének vizuális vagy szoftveres számszerűsítése az intenzív osztályra való felvétel vagy a halálozás előrejelzője volt.

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