ISSN: 2167-0870
Sen Yang, Le Ma, Yu-Lan Wang, Qiang Tong, De-Hua Yu, Sheng-Ming Dai, Ran Cui
Contexte : La maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) constitue une menace importante pour la santé publique mondiale. L'objectif de l'étude est d'explorer de manière exhaustive le facteur de risque d'événements graves de la maladie (soins intensifs, ventilation invasive ou décès) chez les patients atteints de COVID-19, et d'établir un système de notation pronostique.
Méthodes : Les patients atteints de COVID-19 confirmé en laboratoire admis à l'hôpital Leishenshan de Wuhan du 13 février au 14 mars 2020 ont été analysés rétrospectivement. Les données démographiques, les symptômes, les valeurs de laboratoire au départ, les comorbidités, les traitements et les résultats cliniques ont été extraits. Les modèles LASSO et de régression logistique multivariée ont été développés pour explorer les facteurs de risque d'événements critiques. Un modèle de risque a été établi via un nomogramme.
Résultats : 463 patients COVID-19 ont été inclus, dont 397 n'étaient pas gravement malades et 66 étaient gravement malades. L'étude LASSO a identifié quatre facteurs de risque (troponine cardiaque hypersensible I [cTnI], azote uréique du sang [BUN], hémoglobine et interleukine-6 [IL-6]) contribuant aux événements critiques. La régression multivariée a montré une augmentation des risques d'événements critiques à l'hôpital associés à une cTnI hypersensible supérieure à 0,04 ng/ml (OR, IC à 95 % : 20,98, 3,51-125,31), une urée sanguine supérieure à 7,6 mmol/l (OR, IC à 95 % : 5,22, 1,52-17,81), une diminution de l'hémoglobine (OR, IC à 95 % : 1,06, 1,04-1,10) et une augmentation de l'IL-6 (OR, IC à 95 % : 1,05, 1,02-1,08) à l'admission. Le modèle de risque construit à partir des quatre facteurs de risque sélectionnés a montré un calibrage élevé (Hosmer-Lemeshow, p = 1,00).
Conclusion : Une hypersensibilité accrue à la cTnI, à l'urée, à l'IL-6 et à la diminution de l'hémoglobine étaient des facteurs de risque d'événements critiques. Le modèle de risque pourrait aider les cliniciens à identifier précocement les patients atteints de COVID-19 qui évolueront vers une forme grave de la maladie.