Un nouvel article décrivant cette rétrospective, observationnel, analyse de cohorte multicentrique, "Développement et validation d'un modèle de risque de mortalité pronostique à 40 jours chez les patients hospitalisés atteints de COVID-19, " a été récemment publié dans PLOS UN , un comité de lecture, revue scientifique en libre accès.
Le modèle considère six facteurs de risque :l'âge, taux de respiration et d'oxygénation, et les conditions préexistantes telles que l'hypertension artérielle, maladie de l'artère coronaire, ou une maladie rénale chronique qui joue un rôle dans les décès dus au COVID-19. Il a été déterminé que l'âge avancé était le meilleur prédicteur de décès, selon les dossiers de santé des patients hospitalisés avec COVID-19 dans un grand réseau de santé du New Jersey entre le 1er mars 2020 et 22 avril, 2020.
La mort de chaque personne décédée du COVID-19 a été une énorme tragédie humaine, et nous travaillons à prévenir la mortalité future due à la pandémie grâce à la vaccination, des soins optimaux et la recherche de nouvelles thérapeutiques. Cette nouvelle analyse pour prédire la mortalité chez certains patients atteints de COVID-19 a été réalisée pour mieux comprendre qui est le plus à risque pour ce résultat afin de faire tout son possible pour sauver la vie des personnes les plus vulnérables aux complications de cette infection virale. »
Ihor S. Sawczuk, MARYLAND, FACS, président de région, Directeur de la recherche, Marché nordique de Hackensack Meridian Health
« Il est significatif que la maladie COVID-19 sévère se soit produite principalement chez les personnes souffrant de comorbidités préexistantes, dit Andrew Ip, MARYLAND, Division de la recherche sur les résultats et la valeur, John Theurer Cancer Center au centre médical de l'université Hackensack, Hackensack NJ.
« Des modèles de mortalité bien validés intégrant les comorbidités et présentant des caractéristiques, similaires aux modèles utilisés pour pronostiquer la survie des patients dans les unités de soins intensifs ont fait défaut pour COVID-19, " a ajouté le Dr Stuart Goldberg, Professeur agrégé de médecine à la Hackensack Meridian School of Medicine.
"L'âge est de loin le facteur de risque le plus important dans notre étude, le risque de mortalité augmentant avec le cube de l'âge, " a déclaré Donald A. Berry, Doctorat, un statisticien chez Berry Consultants. Il ajouta, « Il reste à voir si cette relation est maintenue pour la variante delta désormais dominante du coronavirus SARS-CoV-2. »
Un rapport des Centers for Disease Control and Prevention des États-Unis a noté que 38% des patients COVID-19 avaient une ou plusieurs conditions sous-jacentes. Les patients présentant des comorbidités sont plus susceptibles de nécessiter une hospitalisation et un soutien en soins intensifs par rapport aux personnes sans facteurs de risque supplémentaires. De plus, des taux de létalité élevés ont été signalés en particulier chez les personnes âgées et les personnes qui résident dans des maisons de soins infirmiers.
Les chercheurs ont développé et validé un modèle de mortalité pronostique qui incorporait à la fois des comorbidités préexistantes et des caractéristiques de présentation chez les personnes hospitalisées pour la maladie COVID-19. Jusqu'au 22 avril, 2020 Le réseau de 13 hôpitaux de Hackensack Meridian Healthcare dans le New Jersey a soigné plus de 3, 000 patients COVID-19 et avaient connu plus de 700 décès. En utilisant cette cohorte, les chercheurs ont présenté un nouveau modèle qui quantifie le risque de mortalité dans les 40 jours suivant l'hospitalisation pour la maladie COVID-19.
Les auteurs ont examiné rétrospectivement les dossiers de santé électroniques des patients hospitalisés dans un réseau de 13 hôpitaux du New Jersey entre le 1er mars. 2020 et 22 avril, 2020 avec des résultats positifs de la réaction en chaîne de la polymérase pour le SRAS-CoV-2, le virus responsable de la maladie COVID-19, avec suivi jusqu'au 29 mai, 2020. Avec le décès ou la sortie de l'hôpital au jour 40 comme critère d'évaluation principal, ils ont utilisé des modèles de risque proportionnel univarié suivi de plusieurs variables par étapes pour développer un score de risque sur la moitié de l'ensemble de données, validé sur le reste, et converti le score de risque en une probabilité prédictive de mortalité à 40 jours au niveau du patient.
La population étudiée était composée de 3123 patients COVID-19 hospitalisés; âge médian 63 ans; 60% étaient des hommes; 42% avaient> 3 conditions coexistantes. 713 (23 %) patients sont décédés dans les 40 jours suivant l'hospitalisation pour COVID-19. A partir de 22 candidats potentiels, 6 facteurs se sont avérés être des prédicteurs indépendants de la mortalité et ont été inclus dans le score de risque :âge, fréquence respiratoire ≥25/minute lors de la présentation à l'hôpital, oxygénation <94% sur présentation hospitalière, et les comorbidités pré-hospitalières de l'hypertension, maladie de l'artère coronaire, ou une maladie rénale chronique. Le score de risque était hautement pronostique de mortalité dans un ensemble d'entraînement et un ensemble de confirmation, donnant dans l'ensemble de données combiné un risque relatif de 1,80 (intervalle de confiance à 95 % 1,72, 1,87) pour une augmentation d'une unité du score de risque. Un calculateur en ligne de ce score de risque de mortalité COVID-19 sur 40 jours est disponible sur www.HackensackMeridianHealth.org/CovidRS
Les facteurs de risque ont été pris en compte dans l'élaboration du modèle de score de risque de mortalité, avec 17 facteurs passant la première étape en démontrant un niveau statistiquement significatif. Ces facteurs ont été entrés dans le modèle de risque, et après avoir éliminé les facteurs les moins significatifs, 6 facteurs sont restés dans le modèle de risque de mortalité :âge, fréquence respiratoire ≥25/minute lors de la présentation à l'hôpital, oxygénation <94% sur présentation hospitalière, et les comorbidités pré-hospitalières de l'hypertension, maladie de l'artère coronaire, ou une maladie rénale chronique.
« La capacité de prédire la mort ou la survie des patients atteints d'une infection grave au COVID-19, à l'entrée à l'hôpital, sur la base de comorbidités préexistantes et de caractéristiques présentant, permettrait aux équipes de soins d'élaborer des stratégies de planification de traitement individuel, évaluer plus précisément l'efficacité des nouvelles thérapies, et aider à l'allocation des ressources de santé publique, " a déclaré Brett E. Lewis, MARYLAND, un auteur de l'étude qui est radio-oncologue au John Theurer Cancer Center du Hackensack University Medical Center, Hackensack NJ.
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