ანთებითი ინდექსების როლი COVID-19 სიმწვავის პროგნოზირებისთვის
DOI:
https://doi.org/10.52340/jecm.2024.05.08საკვანძო სიტყვები:
COVID-19, SARS-CoV-2, neutrophil, lymphocyte, platelet, ratio, SIIანოტაცია
COVID-19-ის გლობალურმა პანდემიამ, რომელიც გამოწვეულია ახალი კორონავირუსით SARS-CoV-2-ით, ჯანმთელობის უპრეცედენტო დაზიანება და მრავალფეროვანი გართულებები გამოიწვია. COVID-19-ის მართვაში მნიშვნელოვანი დაბრკოლება დაავადების გამოვლინებისა და პროგრესირების სწრაფი ცვალებადობა და კომპლექსურობა აღმოჩნდა. ცნობილია, რომ ანთებითი მარკერების (NLR - ნეიტროფილებისა და ლიმფოციტების თანაფარდობა, PLR - თრომბოციტებისა და ლიმფოციტების თანაფარდობა, SII - სისტემური ანთების ინდექსი), დამაჯერებელ და მნიშვნელოვან როლს თამაშობს სხვადასხვა დაავადების (კიბო, ინფექციური და აუტოიმუნური დარღვევები) სიმძიმის, მათ შორის კოვიდ-19-ის პროგნოზირებაში. წინამდებარე რეტროსპექტული კვლევის მიზანი სწორედ ლაბორატორიულად დადასტურებულ 100 კოვიდ-19-ის მქონე პაციენტის ანთებითი მარკერებისა და დაავადების კლინიკური მიმდინარეობის კავშირის შესწავლა გახლდათ საქართველოს პოპულაციაში. პაციენტები დაყოფილ იქნა მსუბუქ, საშუალო და მძიმე კატეგორიებად, კლინიკურ-ლაბოლატორიული პარამეტრებისა და CT ქულის საფუძველზე. ანთებითი მარკერები (NLR, PLR, SII), სხვა ბიომარკერებთან ერთად, გაზომილი და გაანალიზებული იყო სტატიტიკური მეთოდებით. ანალიზის შედეგად გამოვლინდა, რომ C რეაქტიული ცილა, ფერიტინი და ლეიკოციტების რაოდენობა სტატიტიკურად სარწმუნოდ მატულობს მძიმე მიმდინარეობისას. განსაკუთრებით მნიშვნელოვანი სხვაობა დაფიქსირდა NLR, SII მაჩვენებლებში სხვადასხვა სიმძიმის კლინიკური მიმდინარეობისას (p<0.01). კვლევის შედეგად დადგინდა, რომ NLR, PLR და SII COVID-19-ის სიმძიმის მნიშვნელოვანი პრედიქტორია და სრულად ასახავს სისტემური ანთებითი პასუხის მასშტაბებს. ამდენად, ამ მარკერების გამოყენება კლინიკურ პრაქტიკაში კლინიკურად პაციენტების დამძიმების მქონე ჯგუფების გამოყოფის საშუალებას მოგვცემს, რაც საბოლოოდ ხელს შეუწყობს პაციენტების ადეკვატურ მკუნალობას და გააუმჯობესებს დაავადების გამოსავალს.
Downloads
წყაროები
Chan, J. F. W., Yuan, S., Kok, K. H., To, K. K. W., et al. (2020). A familial cluster of pneumonia associated with the 2019 novel coronavirus indicating person-to-person transmission: a study of a family cluster. The Lancet, 395(10223), 514-523.
Cakirca, G., Cakirca, T. D., Bindal, A., & Olcen, M. (2023). Inflammation-based Indices Predicting Mortality in COVID-19. J Coll Physicians Surg Pak, 33(1), 112-114.
Citu, C., Gorun, F., Motoc, A., Sas, I., Gorun, O. M., Burlea, B., Tuta-Sas, I., Tomescu, L., Neamtu, R., Malita, D., & Citu, I. M. (2022). The Predictive Role of NLR, d-NLR, MLR, and SIRI in COVID-19 Mortality. Diagnostics (Basel), 12(1), 122.
Ghobadi, H., Mohammadshahi, J., Javaheri, N., Fouladi, N., Mirzazadeh, Y., & Aslani, M. R. (2022). Role of leukocytes and systemic inflammation indexes (NLR, PLR, MLP, dNLR, NLPR, AISI, SIR-I, and SII) on admission predicts in-hospital mortality in non-elderly and elderly COVID-19 patients. Front Med (Lausanne), 9, 916453.
Gutiérrez-Pérez, I. A., Buendía-Roldán, I., Pérez-Rubio, G., Chávez-Galán, L., Hernández-Zenteno, R. J., Aguilar-Duran, H., Fricke-Galindo, I., Zaragoza-García, O., Falfán-Valencia, R., & Guzmán-Guzmán, I. P. (2022). Outcome predictors in COVID-19: An analysis of emergent systemic inflammation indices in Mexican population. Front Med (Lausanne), 9, 1000147.
Huang, C., Wang, Y., Li, X., Ren, L., Zhao, J., Hu, Y., ... & Cao, B. (2020). Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China. The Lancet, 395(10223), 497-506.
Karimi, A., Shobeiri, P., Kulasinghe, A., & Rezaei, N. (2021). Novel Systemic Inflammation Markers to Predict COVID-19 Prognosis. Front Immunol, 12, 741061.
Lagunas-Rangel, F. A. (2020). Neutrophil-to-lymphocyte ratio and lymphocyte-to-C-reactive protein ratio in patients with severe coronavirus disease 2019 (COVID-19): A meta-analysis. Journal of Medical Virology, 92(10), 1733-1734.
Liu, J., Liu, Y., Xiang, P., Pu, L., Xiong, H., Li, C., ... & Ge, J. (2020). Neutrophil-to-lymphocyte ratio predicts severe illness patients with 2019 novel coronavirus in the early stage. Journal of Translational Medicine, 18(1), 1-12.
McGonagle, D., Sharif, K., O'Regan, A., & Bridgewood, C. (2020). The role of cytokines including interleukin-6 in COVID-19 induced pneumonia and macrophage activation syndrome-like disease. Autoimmunity Reviews, 19(6), 102537.
Sayed, A. A. (2024). Assessing the Diagnostic Values of the Neutrophil-to-Lymphocyte Ratio (NLR) and Systematic Immunoinflammatory Index (SII) as Biomarkers in Predicting COVID-19 Severity: A Multicentre Comparative Study. Medicina (Kaunas), 60(4), 602.
Wang, D., Hu, B., Hu, C., Zhu, F., Liu, X., Zhang, J et al. (2020). Clinical characteristics of 138 hospitalized patients with 2019 novel coronavirus–infected pneumonia in Wuhan, China. JAMA, 323(11), 1061-1069.
Yılmaz, A., Taşkın, Ö., Demir, U., & Soylu, V. G. (2023). Predictive Role of Biomarkers in COVID-19 Mortality. Cureus, 15(1), e34173.
Zhou, F., Yu, T., Du, R., Fan, G., Liu, Y., Liu, Z. et al. (2020). Clinical course and risk factors for mortality of adult inpatients with COVID-19 in Wuhan, China: a retrospective cohort study. The Lancet, 395(10229), 1054-1062.
ჩამოტვირთვები
გამოქვეყნებული
როგორ უნდა ციტირება
გამოცემა
სექცია
