予後不良のマーカーとしての SARS-CoV-2 感染による入院時の急性腎障害: トリアージリスク層別化のための臨床的意義
Jul 20, 2022
詳細については。 コンタクトtina.xiang@wecistanche.com
概要
背景・狙い: 新しい重症急性呼吸器症候群コロナウイルス2(SARS-CoV-2)など、幅広い効果をもたらします。急性腎障害(AKI) は入院患者の最大 40% に見られます。 間の確立された関係を考えると、AKlAK1 が SARS-CoV-2 感染のために入院した患者の予後指標になるかどうかは、これらの患者の直接的なリスク層別化を可能にします。メソッド: 2020 年 2 月 25 日から 4 月 19 日までの間にサン ラッファエレ病院 (イタリア、ミラノ) に入院した 623 人の患者のデータを分析し、検査で SARS-CoV-2 感染が確認されました。 ＫＤＩＧＯ基準に従ってＡＫＩを定義して、入院時のＡＫ１の発生率を計算した。 多変量 Cox 回帰モデルにより、AKI と全死亡率および集中治療室 (ICU) への入院との関連性が評価されました。
結果: 全体で、108 人 (17%) の患者が、SARS-CoV-2 感染による入院時に AKI を発症しました。 生存者の追跡期間中央値 14 日 (四分位範囲: 8、23) の後、123 人の患者が死亡し、84 人の患者が ICU に入院しました。 交絡因子を調整した後、入院時に AKI を持っていた患者は、AKI を持っていなかった患者と比較して、全死亡率のリスクが高かった (ハザード比 [HR]: 2.00;p=0.0004 ）、一方、AK1 と ICU 入院との関連の証拠は見つかりませんでした（HR: 0.95;p=0.9）。
結論: これらのデータは、AK1 が SARS-CoV-2 感染患者の予後不良の指標である可能性があることを示唆しています。
キーワード: コロナウイルス病-19·重症急性呼吸器症候群コロナウイルス 2·泌尿器科·急性腎障害·リスク層別化·トリアージ
序章
新しい重症急性呼吸器症候群コロナウイルス 2 (SARS-CoV-2) は、軽度の自己制限的な気道疾患から、重症急性呼吸窮迫症候群、多臓器不全、および死亡に至るまで、幅広い影響を引き起こします [{ {4}}]。 感染の標的となるさまざまな臓器やシステムの中で、腎臓の関与は頻繁な合併症であり、SARS-CoV-2 感染による入院中に最大 20% の患者が急性腎障害 (AKI) を経験しています [4]。 疾患の重症度と生存率のマーカーとしての AKI の役割を評価した圧倒的な証拠 [3,4] は、SARS-CoV-2 感染患者における腎病変の早期診断が、罹患率と死亡率を低下させるために重要である可能性があることを示唆しています。 残念ながら、SARS-CoV-2 感染による入院における AKI の役割は調査されていません。 このため、SARS-CoV-2 感染による入院時の AKI は予後不良の予測因子であり、これらの患者のトリアージ テストとして使用される可能性があるという仮説を検証しました。
材料および方法
2020 年 2 月 25 日から 4 月 19 日までの間に、SARS-CoV-2 感染が検査室で確認されたために、ミラノ (イタリア) のサン ラッファエッレ病院に入院した 623 人の患者の臨床データを分析しました (除外基準はオンライン サプリメントに記載されています。図1; すべてのオンライン補足資料については、www.karger.com/doi/10.1159/000518271 を参照してください)。 人口統計学的特徴 (年齢と性別)、臨床データ (合併症と転帰)、および入院中の検査所見は、電子カルテから収集されました。 患者は、入院時の AKI の有無に応じて層別化され、AKI は KDIGO 基準に従って定義されました [5]。 すべての患者は、入院時に現地の施設標準治療に従って、ロピナビル/リトナビル、ヒドロキシクロロキン、およびアジスロマイシンで管理された[6]。 医師の裁量により、酸素補給および/または持続的気道陽圧による非侵襲的換気による支持療法が提供されました。 ベースラインのデータ腎機能(入院前 1 年以内) 約 25% の患者が利用できた (オンライン suppl。表 1)。 残りの患者については、同様の特徴を持つ 3,319 人の患者のコホートのベースライン腎機能を予測する多変数線形回帰モデルから導出された係数を使用して、ベースラインの血清クレアチニンを推定しました (オンライン sup-pl. 表 2)。 急性の状況におけるベースライン機能の逆推定の最適な方法論については論争が存在するため [7]、ベースライン血清クレアチニンのより個別化された計算を確実にするために、私たちのアプローチが選択されました.
私たちの主な目標は、SARS-CoV-2 感染患者の入院時の AKI が予後不良の予測因子となり、トリアージ テストとして使用される可能性があるという仮説を検証することでした。 私たちの主要な結果は、全体的な死亡率 (OM) でした。 副次的な結果は、集中治療室 (ICU) への入院でした。
最初に、入院時のAKIによって層別化されたコホートの特徴について説明しました。 その後、多変数コックス比例ハザード回帰モデルを使用して、AKI と関心のある各結果との関係を評価しました。 AKI と関心のある各結果との関係に影響を与える可能性のある要因を調整するために、モデルには次の共変量が含まれていました: 年齢、性別、ベースライン クレアチニン、慢性閉塞性肺疾患、冠動脈疾患、および逐次臓器不全評価の呼吸ドメイン ( SOFA) スコア。 OM が関心のある結果であったとき、時変共変量として ICU への入院も含めました。
結果
合計 108 人 (17%) の患者が、SARS-CoV-2 感染による入院時に AKI を発症しました。 私たちのコホートの人口統計学的特徴は、AKIによって層別化されたオンラインの補足表3に記載されています。 入院時に AKI を発症した患者は、AKI を発症していない患者よりも年齢が高く、ベースラインのクレアチニン値が低かった. 合併症のうち、糖尿病、高血圧、慢性閉塞性肺疾患、および冠動脈疾患は、AKI群でより多く見られました(allpが0.05以下)。
全体として、14 日間の生存者の追跡調査の中央値 (四分位範囲 [IQR]:8,23) の後に、123 人の患者が死亡しました。 入院時の AKI 患者の 14 日生存率は 62% (95% 信頼区間 [CI]: 51%、71%) であったのに対し、入院時に AKI のない患者の 14 日時点での予測全生存率は 90 でした。パーセント (95 パーセント CI:86 パーセント、93 パーセント ; 図 1)。 合計 84 人の患者が ICU に入院しました。 ICU に入院しなかった患者の追跡期間の中央値 (IQR) は 12(7,19) 日でした。 入院時に AKI の有無にかかわらず患者が ICU に入院しなくなる可能性が予測される 7- 日は、88% (95% CI: 79% ,93% ) および 90% (95% CI:{{28 }}パーセント、92パーセント）、それぞれ（オンライン補足図2）。
交絡因子を調整した後、入院時に AKI を発症した患者は、AKI を発症しなかった患者と比較して OM のリスクが高かった (ハザード比 [HR]:2.00;95% CI:1.36,2.93;p =0.0004; 表 1)。 統計的有意性は従来の水準を上回っていますが、これらの結果は、ベースラインの血清クレアチニンに関するデータが入手可能な 146 人の患者のサブグループにおける感度分析と一致していました (HR:1.94,95% CI:0.98,3.85;p=0 .059; オンライン補足表 4)。 対照的に、入院時の AKI と ICU への入院の確率との間に関連性の証拠は見つかりませんでした (HR:0.9595% CI0.51,1.77p=0.9)。
考察/結論
SARS-CoV-2 感染による入院時の AKI の臨床的意味に関する重要な証拠を提供し、そのような構造に関連する予後不良を考えると、AKI は単純で簡単なトリアージ テストとして使用できる可能性があることを示唆しています。 -患者を階層化するためのパラメータを計算します。 これは、SARS-CoV-2 感染は主に呼吸器疾患ですが、腎臓を含む他の臓器が影響を受けることが多いという証拠によって裏付けられています [2、8]。 したがって、最近のメタ分析で示唆されているように、SARS-CoV-2 感染のより攻撃的な多臓器発症を経験している患者は、予後不良のリスクが高い可能性があると考えられます [9]。 さらに、これは、AKI と呼吸不全 [10] および心血管イベント [11] との関係、およびその後の腎機能の回復に対する AKI の有害な影響 [12,13] と一致しています。
私たちの研究には制限がないわけではありません。 AKI の現在の分類基準の構成要素である尿量に関するデータは、分析には利用できませんでした。 それでも、KDIGO 基準に含まれる他の臨床パラメーターを使用した AKI の定義は、依然として健全であると確信しています。 さらに、統計モデルはケースミックスに合わせて調整されていますが、AKI と関心のある結果との関係に影響を与える可能性のある既知および未知の変数からの残留交絡を排除することはできません。 たとえば、利尿薬や降圧薬に関するデータは分析に利用できませんでした。 さらに、入院前のSARS-CoV-2感染の正確な期間は不明でした。 また、SARS-CoV-2 パンデミックの初期段階で病院が不足していたデータを分析したことも認めなければなりません。-2
特に ICU で利用可能なベッドの数。 これは、入院時の AKI と ICU 入院時の関連性の証拠が見つからなかったという事実を説明している可能性があります。 最後に、ベースラインのクレアチニンに関するデータが入手可能な患者は、ベースラインの機能が推定された患者よりも健康状態がわずかに悪かった. ただし、AKI の発生率はグループ間で差はありませんでした (オンライン補足表 4)。 さらに、私たちのモデルは患者の特徴と SARS-CoV-2 呼吸器の重症度の両方に合わせて調整されているため、これが結果に影響しなかったと確信しています。 これらの制限にもかかわらず、私たちの研究は、SARS-CoV-2 感染症の入院時の AKI の臨床的意味を評価した最初の研究であり、この疾患の自然史に関連する洞察を提供し、これらの患者の管理を改善する可能性があります。
結論として、SARS-CoV-2 感染による入院時の AKI と生存率との間に関連性があることを発見しました。 したがって、私たちのデータは、そのような構造が SARS-CoV-2 アウトブレイク中のトリアージの目的で有益である可能性があることを示唆しています。