SARS-CoV{1}} 감염에 대한 입원 중 급성 신장 손상이 불량한 예후의 표지자: 분류 위험 계층화에 대한 임상적 의미

더 많은 정보를 위해서. 연락하다tina.xiang@wecistanche.com

추상적인

배경/목표: 신종 중증급성호흡기증후군코로나바이러스 2(SARS-CoV-2)포함하여 광범위한 효과를 유발합니다.급성 신장 손상(AKI) 입원 환자의 최대 40%에서 발생합니다. 사이에 확립된 관계를 감안할 때AKl및 나쁜 예후, AK1이 SARS-CoV{1}} 감염으로 병원에 입원한 환자의 예후 지표일 수 있는지 여부는 이러한 환자의 직접적인 위험 계층화를 허용합니다.행동 양식: 2020년 2월 25일에서 4월 19일 사이에 San Raffaele Hospital(밀라노, IT)에 입원한 623명의 환자 데이터를 실험실에서 확인된 SARS-CoV-2 감염으로 분석했습니다. KDIGO 기준에 따라 정의된 AKI와 함께 입원 시 AK1의 발생률이 계산되었다. 다변수 Cox 회귀 모델은 AK1과 전체 사망률 및 중환자실(ICU) 입원 사이의 연관성을 평가했습니다.

결과: 전반적으로 1{14}}8(17%)의 환자가 SARS-CoV-2 감염으로 입원할 때 AKI를 앓았습니다. 14일(사분위수 범위: 8, 23)의 중앙값 추적 조사 후 123명의 환자가 사망했고 84명의 환자가 ICU에 입원했습니다. 교란 요인을 조정한 후, 입원 시 AK1이 있었던 환자는 AKI가 없는 환자에 비해 전체 사망 위험이 증가했습니다(위험 비율[HR]: 2.{11}};p{12}}.0004 ), AK1과 ICU 입원 사이의 연관성에 대한 증거는 찾지 못했습니다(HR: 0.95;p{16}}.9).

결론: 이러한 데이터는 AK1이 SARS-CoV-2 감염 환자의 나쁜 예후의 지표일 수 있음을 시사하며, 따라서 준비된 가용성을 감안할 때 입원 시 위험 계층화를 개선하는 데 사용될 수 있습니다.

키워드: 코로나바이러스 질병{0}}·중증급성호흡기증후군 코로나바이러스 2·비뇨기과·급성신장손상·위험계층화·분류

cistanche tubulosa 추출물의 이점에 대해 알아보려면 여기를 클릭하십시오.

소개

새로운 중증 급성 호흡기 증후군 코로나바이러스 2(SARS-CoV-2)는 경증의 자가 제한적인 호흡기 질환에서 중증 급성 호흡 곤란 증후군, 다발성 장기 부전 및 사망에 이르기까지 광범위한 영향을 일으킵니다. [{ {4}}]. 감염의 표적이 되는 다양한 장기와 시스템 중에서신장 침범SARS-CoV{2}} 감염으로 입원하는 동안 환자의 최대 20%가 급성 신장 손상(AKI)을 경험하는 흔한 합병증입니다[4]. 압도적인 증거가 AKI의 역할을 질병 중증도 및 생존의 지표로 평가했으며[3,4], SARS-CoV{7}} 감염 환자에서 신장 침범의 조기 진단이 이환율과 사망률을 줄이는 데 중요할 수 있음을 시사합니다. 불행히도 SARS-CoV-2 감염에 대한 입원에서 AKI의 역할은 조사된 적이 없습니다. 이러한 이유로 우리는 SARS-CoV{11}} 감염에 대한 입원 시 AKI가 불량한 예후를 예측할 수 있고 이러한 환자에 대한 분류 테스트로 사용될 수 있다는 가설을 테스트했습니다.

재료 및 방법

2020년 2월 25일과 4월 19일 사이에 실험실에서 확인된 SARS-CoV{3}} 감염에 대해 밀라노(이탈리아)의 San Raffaele 병원에 입원한 623명의 환자에 대한 임상 데이터를 분석했습니다(제외 기준은 온라인 서플라이에 설명되어 있습니다. 1, 모든 온라인 공급 자료는 www.karger.com/doi/10.1159/000518271 참조). 인구통계학적 특성(나이 및 성별), 임상 데이터(동반 질환 및 결과), 입원 중 실험실 소견은 전자 의무 기록에서 수집되었습니다. 입원 시 AKI 유무에 따라 환자를 분류하였고, AKI는 KDIGO 기준에 따라 정의하였다[5]. 모든 환자는 입원 당시 지역 기관의 표준 치료에 따라 lopinavir/ritonavir, hydroxy-chloroquine, azithromycin으로 관리하였다[6]. 산소 공급을 통한 지지 요법 및/또는 지속적인 기도 양압을 통한 비침습적 환기는 의사의 재량에 따라 제공되었습니다. 기준선에 대한 데이터신장 기능(병원 입원 전 1년 이내) 환자의 약 25%가 이용 가능했습니다(온라인 공급 표 1). 나머지 환자의 경우, 유사한 특성을 가진 3,319명의 환자 코호트에 대해 기준선 신장 기능을 예측하는 다변수 선형 회귀 모델에서 파생된 계수를 사용하여 기준선 혈청 크레아티닌을 추정했습니다(online sup-pl. 표 2). 급성 상황에서 기준선 기능의 역추정을 위한 최적의 방법론에 대한 논란이 있기 때문에[7], 기준선 혈청 크레아티닌의 보다 개별화된 계산을 보장하기 위해 우리의 접근 방식을 선택했습니다.

우리의 주요 목표는 SARS-CoV{1}} 감염 환자의 입원 시 AKI가 불량한 예후를 예측할 수 있고 따라서 분류 테스트로 사용될 수 있다는 가설을 테스트하는 것이었습니다. 우리의 주요 결과는 전체 사망률(OM)이었습니다. 2차 결과는 중환자실(ICU) 입원이었습니다.

우리는 먼저 입원 시 AKI에 의해 계층화된 우리 코호트의 특성을 설명했습니다. 그 후, 다변수 Cox 비례 위험 회귀 모델을 사용하여 AKI와 각 관심 결과 간의 관계를 평가했습니다. AKI와 관심 있는 각 결과 간의 관계에 영향을 줄 수 있는 요인을 조정하기 위해 우리 모델에는 연령, 성별, 기준선 크레아티닌, 만성 폐쇄성 폐질환, 관상동맥 질환 및 순차적 장기 부전 평가의 호흡 영역과 같은 공변량이 포함되었습니다. SOFA) 점수. OM이 관심의 결과였을 때 우리는 또한 시간에 따른 공변량으로 ICU에 입원하는 것을 포함했습니다.

결과

총 1{5}}8(17%) 환자가 SARS-CoV-2 감염으로 입원할 때 AKI를 앓았습니다. 우리 코호트의 인구 통계학적 특성은 AKI로 계층화된 온라인 보충 표 3에 설명되어 있습니다. 입원 당시 AKI가 있었던 환자는 AKI가 없는 환자보다 나이가 많고 기준선 크레아티닌이 더 나빴습니다. 동반질환 중 당뇨병, 고혈압, 만성폐쇄성폐질환, 관상동맥질환은 AKI군에서 더 많았다(allp 0.05 이하).

전체적으로 123명의 환자가 14일의 중앙값 추적 관찰 후 사망했습니다(사분위수 범위[IQR]:8,23). 입원 시 AKI가 있는 환자의 14일 생존 확률은 62%(95% 신뢰 구간[CI]:51%,71%)인 반면, 입원 시 AKI가 없는 환자의 14일 예측 전체 생존은 90이었습니다. 백분율(95% CI:86% ,93%, 그림 1). 총 84명의 환자가 중환자실에 입원했습니다. ICU에 입원하지 않은 환자의 중앙값(IQR) 추적 관찰 기간은 12(7,19)일이었습니다. AKI가 있거나 없는 환자가 병원에 ​​입원할 때 중환자실에 입원하지 않을 것으로 예상되는 7-일 확률은 88%(95% CI:79%,93%) 및 90%(95% CI:{28 }} 퍼센트 ,92 퍼센트 ), 각각(온라인 공급.그림 2).

교란 요인을 조정한 후, 입원 시 AKI가 있었던 환자는 AKI가 없는 환자에 비해 OM의 위험이 증가했습니다(위험 비율[HR]:2.{1}};95% CI:1.36,2.93;p =0.0004, 표 1). 위의 기존 수준의 통계적 유의성에도 불구하고 이러한 결과는 기준 혈청 크레아티닌에 대한 가용 데이터가 있는 146명의 환자 하위 그룹의 민감도 분석과 일치했습니다(HR:1.94,95% CI:0.98,3.85;p{19}} .059, 온라인 공급 표 4). 대조적으로, 우리는 입원 시 AKI와 ICU에 입원할 확률 사이의 연관성에 대한 증거를 찾지 못했습니다(HR:0.9595% CI0.51,1.77p=0.9).

토론/결론

우리는 SARS-CoV{1}} 감염에 대한 입원 시 AKI의 임상적 의미에 대한 주요 증거를 제공했으며, 이러한 구성과 관련된 불량한 예후를 감안할 때 AKI가 간단하고 쉬운 분류 테스트로 사용될 수 있음을 시사했습니다. - 환자를 계층화하는 매개변수를 계산합니다. 이는 SARS-CoV-2 감염이 주로 호흡기 질환이지만 신장을 포함한 다른 기관이 종종 영향을 받는다는 증거에 의해 뒷받침됩니다[2, 8]. 따라서 SARS-CoV-2 감염의 보다 공격적인 다기관 발병을 경험하는 환자는 최근 메타 분석에서 시사하는 바와 같이 불량한 예후의 위험이 더 높을 수 있다는 가능성이 있습니다[9]. 더욱이 이것은 AKI와 호흡 부전[10] 및 심혈관 사건[11] 사이의 관계 및 AKI가 이후의 신기능 회복에 대한 해로운 영향[12,13]과도 일치합니다.

우리의 연구에는 한계가 없습니다. AKI에 대한 현재 분류 ​​기준의 구성 요소인 소변 배출량에 대한 데이터는 분석에 사용할 수 없었습니다. 그럼에도 불구하고 우리는 KDIGO 기준에 포함된 다른 임상 매개변수를 사용한 AKI의 정의가 여전히 타당하다고 확신합니다. 또한 통계 모델이 사례 혼합에 맞게 조정되었지만 AKI와 관심 결과 사이의 관계에 영향을 미칠 수 있는 알려진 변수와 알려지지 않은 변수의 잔여 교란을 배제할 수 없습니다. 예를 들어, 이뇨제나 항고혈압제에 대한 데이터는 분석에 사용할 수 없었습니다. 또한 입원 전 정확한 SARS-CoV{1}} 감염 기간이 알려지지 않았습니다. 또한 SARS-CoV-2 대유행 초기 단계에서 병원이 부족을 겪었던 데이터를 분석했다는 점을 인정해야 합니다.

특히 ICU에서 사용 가능한 침대의 수. 이것은 입원 시 AKI와 ICU 입원 사이의 연관성에 대한 증거를 찾지 못했다는 사실을 설명할 수 있습니다. 마지막으로, 기준 크레아티닌에 대한 가용 데이터가 있는 환자는 기준 기능이 추정된 환자보다 건강 상태가 약간 나빴습니다. 그러나 AKI의 비율은 그룹 간에 차이가 없었습니다(온라인 공급 표 4). 또한, 우리 모델은 환자 특성과 SARS-CoV-2 호흡기 중증도 모두에 대해 조정되었으므로 이것이 결과에 영향을 미치지 않는다고 확신합니다. 이러한 한계에도 불구하고 우리 연구는 SARS-CoV{4}} 감염에 대한 입원 시 AKI의 임상적 의미를 평가하는 첫 번째 연구로, 이 질병의 자연사에 대한 적절한 통찰력을 제공하고 잠재적으로 이러한 환자의 관리를 개선합니다.

결론적으로 우리는 SARS-CoV{1}} 감염에 대한 입원 시 AKI와 생존 사이의 연관성을 발견했습니다. 따라서 우리의 데이터는 이러한 구성이 SARS-CoV-2 발병 기간 동안 분류 목적에 유용할 수 있음을 시사합니다.