TY – JOUR

T1 – Plămânul bine aerisit la admiterea la CT toracică pentru a prezice rezultatul advers în pneumonia COVID-19

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. Context: Tomografia computerizată a pacienților cu boală coronavirus 2 cu sindrom respirator acut sever descrie gradul de afectare a plămânilor în cazul pneumoniei coronavirus 2019 (COVID-19). Scop: Pentru a determina valoarea cuantificării plămânului bine aerisit (WAL) obținut la CT toracică de admitere pentru a determina prognosticul la pacienții cu pneumonie COVID-19. Materiale și metode: Au fost analizate retrospectiv imagistica pacienților internați la departamentul de urgență între 17 februarie și 10 martie 2020 care au fost supuși unei CT toracice. Au fost excluși pacienții cu rezultate negative ale reacției în lanț a polimerazei de polimerizare cu transcripție inversă pentru coronavirusul 2 al sindromului respirator acut sever la tamponarea nazo-faringiană, rezultate negative la CT toracică și date clinice incomplete. Imaginile CT au fost analizate pentru cuantificarea WAL în mod vizual (%V-WAL), cu un software open-source (%S-WAL) și cu volum absolut (VOL-WAL). Parametrii clinici au inclus caracteristicile pacientului, comorbiditățile, tipul și durata simptomelor, saturația oxigenului și valorile de laborator. Regresia logistică a fost utilizată pentru a evalua relația dintre parametrii clinici și metricile CT față de rezultatul pacientului (internare în unitatea de terapie intensivă sau deces vs. nicio internare în unitatea de terapie intensivă sau deces). Aria sub curba caracteristică de funcționare a receptorului (AUC) a fost calculată pentru a determina performanța modelului. Rezultate: Studiul a inclus 236 de pacienți (59 din 123 au fost femei; vârsta mediană, 68 de ani). Un %V-WAL mai mic de 73% (odds ratio , 5,4; interval de încredere 95% : 2,7, 10,8; P , .001), %S-WAL mai mic de 71% (OR, 3,8; 95% CI: 1,9, 7,5; P , .001), și VOL-WAL mai mic de 2,9 L (OR, 2,6; 95% CI: 1,2, 5,8; P , .01) au fost factori predictivi ai admiterii la terapie intensivă sau decesului. În comparație cu modelele clinice care conțin doar parametri clinici (AUC = 0,83), toate cele trei modele cantitative au prezentat o performanță de diagnostic mai bună (AUC = 0,86 pentru toate modelele). Modelele care conțin %V-WAL mai mică de 73% și VOL-WAL mai mică de 2,9 L au fost superioare din punct de vedere al performanței în comparație cu modelele care conțin doar parametri clinici (P = 0,04 pentru ambele modele). Concluzie: La pacienții cu pneumonie confirmată cu coronavirus 2019, cuantificarea vizuală sau software a amplorii anomaliilor pulmonare CT au fost predictori ai admiterii în unitatea de terapie intensivă sau ai decesului.

AB – © RSNA, 2020. Context: CT a pacienților cu sindrom respirator acut sever al bolii coronavirus 2 descrie amploarea implicării pulmonare în pneumonia coronavirus disease 2019 (COVID-19). Scop: Pentru a determina valoarea cuantificării plămânului bine aerisit (WAL) obținut la CT toracică de admitere pentru a determina prognosticul la pacienții cu pneumonie COVID-19. Materiale și metode: Au fost analizate retrospectiv imagistica pacienților internați la departamentul de urgență între 17 februarie și 10 martie 2020 care au fost supuși unei CT toracice. Au fost excluși pacienții cu rezultate negative ale reacției în lanț a polimerazei de polimerizare cu transcripție inversă pentru coronavirusul 2 al sindromului respirator acut sever la tamponarea nazo-faringiană, rezultate negative la CT toracică și date clinice incomplete. Imaginile CT au fost analizate pentru cuantificarea WAL în mod vizual (%V-WAL), cu un software open-source (%S-WAL) și cu volumul absolut (VOL-WAL). Parametrii clinici au inclus caracteristicile pacientului, comorbiditățile, tipul și durata simptomelor, saturația oxigenului și valorile de laborator. Regresia logistică a fost utilizată pentru a evalua relația dintre parametrii clinici și metricile CT față de rezultatul pacientului (internare în unitatea de terapie intensivă sau deces vs. nicio internare în unitatea de terapie intensivă sau deces). Aria sub curba caracteristică de funcționare a receptorului (AUC) a fost calculată pentru a determina performanța modelului. Rezultate: Studiul a inclus 236 de pacienți (59 din 123 au fost femei; vârsta mediană, 68 de ani). Un %V-WAL mai mic de 73% (odds ratio , 5,4; interval de încredere 95% : 2,7, 10,8; P , .001), %S-WAL mai mic de 71% (OR, 3,8; 95% CI: 1,9, 7,5; P , .001), și VOL-WAL mai mic de 2,9 L (OR, 2,6; 95% CI: 1,2, 5,8; P , .01) au fost factori predictivi ai admiterii la terapie intensivă sau decesului. În comparație cu modelele clinice care conțin doar parametri clinici (AUC = 0,83), toate cele trei modele cantitative au prezentat o performanță de diagnostic mai bună (AUC = 0,86 pentru toate modelele). Modelele care conțin %V-WAL mai mică de 73% și VOL-WAL mai mică de 2,9 L au fost superioare din punct de vedere al performanței în comparație cu modelele care conțin doar parametri clinici (P = 0,04 pentru ambele modele). Concluzie: La pacienții cu pneumonie confirmată cu coronavirus 2019, cuantificarea vizuală sau prin software a amplorii anomaliilor pulmonare CT au fost factori predictivi ai admiterii în unitatea de terapie intensivă sau ai decesului.

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