Sự phối hợp điều trị COVID-19 và mối can hệ với tỷ lệ tử vong trong một hệ thống chăm nom sức khỏe đa điểm lớn
COVID-19 treatment combinations and associations with mortality in a large multi-site healthcare system
Dagan Coppock , Michael Baram, Anna Marie Chang, Patricia Henwood, Alan Kubey, Ross Summer, John Zurlo, Michael Li, Bryan Hess
PLoS ONE 16(6): e0252591. Published: June 11, 2021 https://doi.org/10.1371/journal.pone.0252591
Dịch bởi: BS. Đặng Thanh Tuấn – BV Nhi Đồng 1
tóm lược
Giới thiệu
Trong những tháng đầu của đại dịch COVID-19, tỷ lệ tử vong can dự đến căn bệnh này đã giảm ở Hoa Kỳ. Tiêu chuẩn săn sóc cho các can thiệp dược lý đã phát triển trong thời kỳ này khi các phương pháp điều trị mới và thay thế được dùng một mình và phối hợp. dù rằng các loại thuốc này đã được nghiên cứu riêng lẻ, nhưng dữ liệu còn hạn chế về tác động tương đối của các kết hợp thuốc khác nhau. đích của nghiên cứu này là đánh giá mối can hệ giữa tỷ lệ tử vong liên can đến COVID-19 và sự kết hợp thuốc được quan sát và xác định xem liệu những thay đổi trong mô hình thực hành liên tưởng đến thuốc và các đặc điểm của bệnh nhân được đo lường, chỉ giảng giải sự giảm tỷ lệ tử vong được thấy sớm trong đại dịch COVID- 19.
Phương pháp
Một nghiên cứu thuần tập hồi cứu được thực hành tại một hệ thống chăm sóc sức khỏe đa bệnh viện khám phá mối hệ trọng giữa tỷ lệ tử vong và sự phối hợp của remdesivir, corticosteroid, thuốc chống đông máu, tocilizumab và hydroxychloroquine. Hồi quy logistic đa biến được dùng để xác định các yếu tố dự báo tử vong cho cả dân số tổng thể và dân số được phân tầng theo trông nom đặc biệt và nhập viện không chăm sóc đặc biệt. Một mô hình riêng biệt được tạo ra để kiểm soát sự thay đổi của các biến không được đo lường theo thời gian.
Kết quả
Đối với sờ soạng bệnh nhân, bốn kết hợp điều trị có can hệ đến tỷ lệ tử vong thấp hơn: Chỉ chống đông (OR 0,24, p <0,0001), chống="" đông="" và="" remdesivir="" (or="" 0,25,="" p="0,026)." corticosteroid="" 0,53,="" đông,="" 0,42,="" đối="" với="" bệnh="" nhân="" không="" thuộc="" đơn="" vị="" chăm="" sóc="" đặc="" biệt,="" các="" phối="" hợp="" tương="" tự="" có="" liên="" quan="" đáng="" kể="" đến="" tỷ="" lệ="" tử="" vong="" thấp="" hơn.="" những="" được="" đưa="" vào="" phòng="" chỉ="" là="" loại="" điều="" trị="" duy="" nhất="" việc="" giảm="" vong.="" khi="" chỉnh="" theo="" khẩu="" học,="" điểm="" lâm="" sàng="" tất="" cả="" kết="" trị,="" đã="" tuyệt="" 2,5%="" giữa="" giai="" đoạn="" đầu="" cuối="" của="" nghiên="" cứu.="" tuy="" nhiên,="" bao="" gồm="" một="" kiểm="" soát="" bổ="" sung="" thay="" đổi="" biến="" đo="" lường="" ngoài="" giờ,="" 5,4%.<="p">
Kết luận
Nghiên cứu này cho thấy rằng kháng đông là phương pháp điều trị quan trọng nhất để giảm tỷ lệ tử vong liên tưởng đến COVID. Chỉ chống đông máu là loại điều trị độc nhất vô nhị có liên tưởng đến việc giảm đáng kể tỷ lệ tử vong cho cả bệnh nhân chăm sóc đặc biệt và không coi ngó đặc biệt. kết hợp điều trị bao gồm thêm corticosteroid và/hoặc Remdesivir cũng có hệ trọng đến việc giảm tỷ lệ tử vong, Mặc dù chỉ trong phân tầng trông nom không đặc biệt. Hơn nữa, chúng tôi nhận thấy rằng các nhân tố khác ngoài những thay đổi được đo lường về nhân khẩu học, đặc điểm lâm sàng hoặc can thiệp dược lý đã làm giảm thêm tỷ lệ tử vong liên can đến COVID19 theo thời kì.
Giới thiệu
Tính đến tháng 7 năm 2020, tỷ lệ tử vong liên tưởng đến COVID-19 đã giảm ở Hoa Kỳ [1]. Điều này có thể do đổi thay chiến lược điều trị, thay đổi đặc điểm bệnh nhân hoặc kết hợp cả hai [2–4]. Vào thời điểm đó, các loại thuốc mới hoặc thuốc thay thế, chẳng hạn như remdesivir, corticosteroid, hydroxychloroquine và tocilizumab được sử dụng, một mình hoặc phối hợp, trong một tiêu chuẩn coi ngó ngày càng phát triển để điều trị COVID-19 [5-9].
Khi đại dịch tiến triển, remdesivir, tocilizumab, và corticosteroid tiếp chuyện được chú ý vì ích tiềm năng của chúng đối với tỷ lệ tử vong [5,10,11]. Tuy nhiên, dữ liệu thể nghiệm từ Tổ chức Y tế Thế giới cho thấy ít lợi. từ việc dùng remdesivir trong COVID-19 [12]. na ná, có những thử nghiệm lâm sàng không chứng minh được lợi. tử vong của tocilizumab [13–15]. Hơn nữa, Mặc dù các thử nghiệm lâm sàng cho thấy ích lợi tử vong do dexamethasone ở những bệnh nhân bị bệnh nặng [5], các thể nghiệm đối với các corticosteroid khác, bao gồm hydrocortisone và methylprednisolone, không cho thấy ích lợi na ná [16–18].
Ngoài những loại thuốc này, vai trò chống đông máu trong COVID-19 đã được quan hoài lâm sàng đáng kể. COVID-19 có thể khiến người bệnh mắc bệnh huyết khối do một số cơ chế [19]. Do đó, dù được dùng để phòng ngừa hay điều trị, kháng đông đều có can dự đến việc giảm tỷ lệ tử vong ở bệnh nhân COVID-19 [20,21].
Giống như các tổ chức khác, hệ thống coi ngó sức khỏe của chúng tôi đã quan sát thấy sự sụt giảm tỷ lệ tử vong can dự đến COVID-19 trong những tháng đầu của đại dịch. Do đổi thay mô hình thực hành trong điều trị COVID-19, chúng tôi đã tìm cách khám phá tác động của các cách kết hợp thuốc khác nhau đối với tỷ lệ tử vong. dùng dữ liệu thu được từ hệ thống đa bệnh viện lớn của chúng tôi, chúng tôi đã rà mối liên hệ giữa tỷ lệ tử vong do COVID-19 và các phương pháp điều trị phối hợp và riêng lẻ khác nhau, bao gồm thuốc chống đông máu, remdesivir, corticosteroid, hydroxychloroquine và tocilizumab.
Phương pháp
Đạo đức
Nghiên cứu này đã được duyệt y bởi Hội đồng Đánh giá Thể chế của Đại học Jefferson (IRB) (chuẩn y giao thức # 20E.846). Nó đã nhận được sự từ bỏ cho sự đồng ý của IRB Đại học Jefferson.
Thiết lập và dân số nghiên cứu
Nghiên cứu được thực hiện như một nghiên cứu thuần tập quan sát, hồi cứu tại Jefferson Health, một hệ thống chăm sóc sức khỏe bao gồm 11 cơ sở nội trú ở đông nam Pennsylvania và nam New Jersey. Nhóm nghiên cứu bao gồm những bệnh nhân dương tính với COVID-19 được nhập viện từ ngày 1 tháng 3 năm 2020 đến ngày 31 tháng 7 năm 2020. Tình trạng dương tính với COVID-19 được xác định bằng sự hiện diện của ít ra một trong những điều sau: (1) xét nghiệm dương tính với COVID-19 kết quả trong hoặc trong vòng hai mươi mốt ngày kể từ ngày nhập viện; (2) Nhiễm COVID-19 được thêm vào danh sách sự cố điện tử của bệnh nhân trong hoặc trong vòng hai mươi mốt ngày kể từ ngày nhập viện; (3) mã ICD-10 U07.1 được liệt kê là một trong những chẩn đoán rút cục của bệnh nhân khi nhập viện.
Kết quả
Tỷ lệ tử vong trong quá trình nhập viện được đánh giá là kết quả chính. Chúng tôi khám phá điều này trong hai bối cảnh. trước nhất, chúng tôi đã thẩm tra mối can hệ tổng thể của tỷ lệ tử vong trong bối cảnh phơi nhiễm chính của chúng tôi — các mô hình điều trị bằng thuốc. Để thực hành điều này, chúng tôi đã tạo ra một mô hình kiểm soát bít tất các biến số bệnh nhân có sẵn, bao gồm nhân khẩu học, thuốc thang, đặc điểm nhập viện, chừng độ chăm nom, tương trợ hô hấp và bệnh đi kèm.
Thứ hai, chúng tôi khám phá sự thay đổi tỷ lệ tử vong theo thời gian. Đối với điều này, chúng tôi đã dùng mô hình, như được tả ở trên, để tâm tính tỷ lệ tử vong dự đoán cho các thời đoạn "sớm" và "muộn" của đại dịch. Đưa vào nghiên cứu thời đoạn đầu được định nghĩa là vớ các kỳ nhập viện diễn ra từ ngày 1 tháng 3 năm 2020 đến ngày 30 tháng 4 năm 2020, trong khi đưa vao nghiên cứu giai đoạn sau được định tức thị hết thảy các kỳ nhập viện diễn ra từ ngày 1 tháng 5 năm 2020 đến ngày 31 tháng 7 năm 2020. Việc phân chia các thời đoạn này dựa trên Ngày 1 tháng 5 năm 2020 cấp phép sử dụng khẩn cấp của Cơ quan Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ cho remdesivir [22].
Định nghĩa thuốc dùng
Đối với định nghĩa dùng thuốc chính, một số loại thuốc đã được đánh giá về mối liên tưởng của chúng với tỷ lệ tử vong. Những loại thuốc này bao gồm remdesivir, corticosteroid, tocilizumab, thuốc chống đông máu và hydroxychloroquine. dùng thuốc chống đông máu và corticosteroid được định nghĩa là việc dùng một loại thuốc trong nhóm thuốc tương ứng trong thời gian nhập viện bất kể chỉ định. Trong trường hợp dùng thuốc chống đông máu, điều này bao gồm bất kỳ việc sử dụng thuốc chống đông máu nào, bất kể thuốc được sử dụng để đề phòng hay điều trị toàn thân.
Để miêu tả phác đồ điều trị được áp dụng cho một bệnh nhân khăng khăng trong thời kì nhập viện, một biến số "phối hợp điều trị" được tạo ra dựa trên cách sử dụng của năm loại thuốc - thuốc chống đông máu, corticosteroid, hydroxychloroquine, remdesivir và tocilizumab. Để tránh đa cộng tuyến, mỗi bệnh nhân chỉ được chỉ định vào một loại phối hợp điều trị. quờ các danh mục phối hợp điều trị có số trường hợp nhỏ hơn năm mươi được nhóm vào một danh mục độc nhất, được gắn nhãn “quơ các phối hợp khác”.
Các biến số quan hoài khác bao gồm nhân khẩu học của bệnh nhân, cụ thể là tuổi, giới tính và chủng tộc; đặc điểm nhập viện, bao gồm thời kì tạm trú và mức độ coi sóc; tương trợ hô hấp/oxy hóa, bao gồm thở máy, sử dụng áp lực đường thở dương liên tục - sức ép đường thở dương 2 mức áp lực, sử dụng ống thông mũi lưu lượng cao (HFNC), và oxy hóa màng ngoài cơ thể; và, các bệnh đi kèm, bao gồm bệnh mạch vành/nhồi máu cơ tim, suy tim sung huyết, bệnh huyết quản ngoại vi, bệnh mạch máu não, sa sút trí tuệ, bệnh phổi mạn tính, bệnh gan nhẹ, bệnh gan vừa hoặc nặng, bệnh tiểu đường có biến chứng, bệnh tiểu đường không có biến chứng, bệnh thận, ung thư, ung thư biểu mô di căn và nhiễm vi rút suy giảm miễn nhiễm ở người.
Để ước lượng tác động của các biến không đo lường được theo thời gian, một biến "khoảng thời gian" nhị phân đã được tạo. Biến số bao gồm hai loại - nhập viện trong thời kỳ đầu và nhập viện trong thời kỳ sau, với các khoảng thời kì được xác định như trên.
phân tách thống kê
Thống kê biểu thị (công cụ và tỷ lệ) được dùng để đánh giá các đặc điểm của bệnh nhân trong giai đoạn nghiên cứu. phân tích lưỡng biến được thực hiện để kiểm tra mối liên can giữa tỷ lệ tử vong với các biến quan hoài bằng cách sử dụng kiểm định Chi-square cho các biến phân loại và kiểm định t cho các biến liên tục.
Hồi quy logistic đa biến được dùng để xác định các nhân tố dự báo tử vong cho tất cả dân số. Để đánh giá tỷ lệ tử vong cho bệnh nhân theo mức độ nghiêm trọng của bệnh tật, chúng tôi đã chạy mô hình hậu cần cho cả trường hợp nhập viện không chăm chút đặc biệt (ICU) và nhập viện ICU. Các mô hình được tạo bằng cách dùng quy trình lựa chọn ngược cho các hiệp biến. thảy các loại phối hợp điều trị đều được đưa vào mô hình, bất kể ý nghĩa thống kê. “Không điều trị” được sử dụng làm giá trị tham chiếu cho biến kết hợp điều trị. Độ mạnh liên kết của vớ các biến độc lập được trình diễn.# dưới dạng ước lượng tỷ lệ chênh lệch (OR), khoảng tin (CI) 95% và giá trị p. Để giải quyết các ý nghĩa sai từ nhiều thí điểm, chúng tôi đã tính hạnh các giá trị p đã điều chỉnh bằng cách dùng phương pháp Bonferroni giảm dần và phương pháp Benjamini và Hochberg theo từng bước. Ý nghĩa thống kê được đặt ở mức p <0,05. sự="" phù="" hợp="" được="" đánh="" giá="" bằng="" cách="" sử="" dụng="" bài="" kiểm="" tra="" hosmerlemeshow.="" ngoài="" tỷ="" lệ="" tử="" vong="" chưa="" điều="" chỉnh,="" đã="" chỉnh="" tính="" toán="" cho="" cả="" giai="" đoạn="" đầu="" và="" cuối="" hai="" phiên="" bản="" của="" mô="" hình="" đa="" biến="" cùng="" —="" một="" bao="" gồm="" khoảng="" thời="" gian="" làm="" yếu="" tố="" dự="" đoán="" không.="" tất="" các="" phân="" tích="" thống="" kê="" thực="" hiện="" sas="" 9.4="" (sas="" institute="" inc.,="" cary,="" nc).<="p">
Kết quả
Trong thời gian nghiên cứu, 4.351 bệnh nhân nhập viện với COVID-19, trong đó 664 bệnh nhân tử vong và 3.687 bệnh nhân xuất viện còn sống. Tỷ lệ tử vong nội trú trung bình trong cả tuổi là 15,3%. Tuy nhiên, tỷ lệ tử vong chung đã giảm đáng kể từ 21,3% vào tháng 3 năm 2020 xuống 8,8% vào tháng 7 năm 2020 (Hình 1). Tỷ lệ giảm cho cả bệnh nhân ICU và không nhận ICU và bệnh nhân dưới sáu mươi lăm tuổi và sáu mươi lăm tuổi trở lên.
trong thời gian nghiên cứu, tỷ lệ tử vong nói chung trong hệ thống trông nom sức khỏe đã giảm. Sự suy giảm cũng được nhìn thấy bất kể phân tầng theo độ tuổi hoặc mức độ chăm chút.
Bảng 1 cung cấp sự so sánh giữa những bệnh nhân sống sót và những người đã chết. Một phân tích lưỡng biến về tỷ lệ tử vong được thực hiện dựa trên các biến số nhân khẩu học và lâm sàng chính. Tuổi trung bình của bệnh nhân sống sót là 62,5, trong khi tuổi trung bình của bệnh nhân tử vong là 74,3 tuổi (p-value <0,0001). đối="" với="" những="" bệnh="" nhân="" sống="" sót,="" thời="" gian="" điều="" trị="" nội="" trú="" trung="" bình="" là="" 8,2="" ngày="" (độ="" lệch="" chuẩn="" 9,0="" ngày).="" người="" đã="" chết,="" lưu="" 9,8="" 9,3="" khả="" năng="" sót="" có="" liên="" quan="" đáng="" kể="" đến="" giới="" tính,="" độ="" tuổi="" trẻ="" hơn,="" chủng="" tộc="" da="" trắng="" và="" đen="Người" mỹ="" gốc="" phi,="" dân="" tây="" ban="" nha="Latino.
Hình 1. khuynh hướng tử vong khi nhập viện COVID-19.
Nhìn chung, những bệnh nhân tử vong có tỷ lệ bệnh tim, phổi, gan và huyết quản cao hơn. Về điều trị, việc sử dụng kháng đông và sử dụng remdesivir không có sự khác biệt đáng kể giữa những người đã chết và những người sống sót. Tuy nhiên, việc sử dụng corticosteroid, hydroxychloroquine, và tocilizumab cao hơn đáng kể trong nhóm bệnh nhân tử vong.
Đối với phân tích đa biến, mười ba loại điều trị được tạo dựa trên các mô hình điều trị quan sát được như trong Bảng 2. Theo số lượng trường hợp, ba kết hợp điều trị hàng đầu là “chỉ chống đông máu” với 1.753 trường hợp (40,3%), “chống đông máu và Hydroxychloroquine” với 803 ca (18,5%) và “chống đông và Corticoid” với 434 ca (10,0%). Mười kết hợp điều trị chứa ít hơn năm mươi bệnh nhân và được thu gọn vào một danh mục duy nhất— “hết thảy các phối hợp khác”. Nhóm “Không điều trị” có 258 trường hợp bệnh nhân (5,9%). Mười ba hạng mục điều trị là độc quyền và chứa một khối lượng đủ để phân tách.
Các giả định chính của hồi quy logistic đa biến đã được đáp ứng, dựa trên các biến phụ thuộc nhị phân và thiếu đa cộng tuyến giữa toàn bộ các biến độc lập. Các nguyên tố lạm phát phương sai đều dưới 2. Thống kê C, giống với diện tích bên dưới đường ROC và đo lường khả năng phân biệt của mô hình, ở mức cao là 0,921. Các thử nghiệm của Hosmer và Lemeshow đã chứng minh rằng mô hình tử vong của bệnh nhân nội trú có Chi-bình phương là 11,4 và giá trị p cao là 0,183, cho thấy rằng mô hình đã được hiệu chỉnh tốt và thích hợp với dữ liệu.
Bảng 1. Đặc điểm nhân khẩu học và lâm sàng của bệnh nhân dương tính với COVID theo tình trạng tử vong.
Bảng 2. Các kết hợp thuốc được dùng để điều trị COVID-19.
Dân số nghiên cứu được đánh giá, cả tổng thể và phân tầng theo chừng độ chăm sóc, cho các yếu tố dự báo tử vong (Bảng 3). Đối với dân số tổng thể, bốn loại thuốc có ước tính tương quan nghịch đáng kể về tỷ lệ tử vong: chỉ chống đông (OR 0,24, p <0,0001), chống="" đông="" và="hoặc" remdesivir="" (or="" 0,25,="" p="0,026)." corticosteroid="" 0,53,="" ,="" 0,42,="" kết="" hợp="" điều="" trị="" bao="" gồm="" tocilizumab="" hydroxychloroquine="" không="" có="" ý="" nghĩa="" thống="" kê.<="p">
Tỷ lệ tử vong cũng được đánh giá dựa trên chừng độ coi ngó - bệnh nhân không ICU so với bệnh nhân ICU (Bảng 3). Tỷ lệ tử vong ở bệnh nhân ICU cao hơn nhiều so với bệnh nhân không ICU - ứng là 40,9% so với 6,3%. Như trong mô hình của tất tật bệnh nhân nội trú, mô hình không ICU cho thấy rằng bốn sự kết hợp điều trị giống nhau có liên quan đến tỷ lệ tử vong thấp hơn: chỉ chống đông (OR 0,2, p <0,0001); chống="" đông="" và="hoặc" remdesivir="" (or="" 0,07,="" p="0,0231).
Bảng 4 đưa ra đánh giá định lượng về tác động của các nhân tố không giảng giải được đối với sự giảm tỷ lệ tử vong theo thời kì. sử dụng các tham số ước tính của mô hình và dữ liệu bệnh nhân trong hai khoảng thời gian, chúng tôi đã tính hạnh tỷ lệ tử vong dự đoán cho các khoảng thời gian sớm và muộn. Trong hàng một của Bảng 4, tỷ lệ tử vong quan sát được được ít trong khoảng thời gian sớm và muộn mà không cần điều chỉnh rủi ro cho bất kỳ hiệp biến quan hoài nào.
Bảng 3. phân tích đa biến các yếu tố dự báo tử vong ở bệnh nhân COVID-19.
Tỷ lệ tử vong quan sát được giảm từ 19,9% xuống 10,1%. Trong hàng hai, tỷ lệ tử vong được dự đoán trong hai khoảng thời kì dựa trên mô hình đa biến sau khi điều chỉnh cho tất cả các hiệp biến quan tâm, bao gồm nhân khẩu học, đặc điểm lâm sàng và phối hợp điều trị. Tỷ lệ tử vong được điều chỉnh theo rủi ro trong hai tuổi tuần tự là 7,4% và 4,9%, diễn đạt mức giảm tuyệt đối 2,5% so với tỷ lệ tử vong dự đoán. Khi thêm biến khoảng thời gian vào mô hình đa biến, tỷ lệ tử vong được dự đoán giữa hai khoảng thời gian giảm tuyệt đối là 5,4%.
Bảng 4. đổi thay tỷ lệ tử vong được điều chỉnh giữa các khoảng thời kì.
bàn luận
Kể từ khi đại dịch COVID-19 đến Hoa Kỳ, các nhà cung cấp dịch vụ chăm chút sức khỏe và các nhà nghiên cứu đã tiến hành một phản ứng mau chóng [23]. Trong một môi trường lâm sàng luôn thay đổi, việc đo lường kết quả, chẳng hạn như tỷ lệ tử vong, và các nhân tố dự báo của chúng có thể là một thách thức, đặc biệt là trước sự phát triển chóng vánh của các chiến lược điều trị [24,25]. ưng chuẩn nghiên cứu này, chúng tôi đã điều tra tỷ lệ tử vong bằng cách sử dụng dữ liệu từ một hệ thống chăm nom sức khỏe lớn được thu thập trong những tháng đầu của đại dịch. Dữ liệu có sẵn không chỉ bao gồm nhân khẩu học và đặc điểm lâm sàng của bệnh nhân mà còn bao gồm các chi tiết liên tưởng đến các mô hình điều trị bằng thuốc.
Dựa trên quan sát của chúng tôi, thuốc chống đông máu, dù được sử dụng để phòng ngừa hay điều trị, là những loại thuốc quan trọng nhất để giảm tỷ lệ tử vong ở COVID-19. Điều này hợp với cách hiểu hiện tại về COVID-19 là trạng thái tăng đông - một dạng có liên quan đến huyết khối, do đó, có thể trực tiếp dẫn đến tử vong [26,27]. Trong nghiên cứu này, chỉ chống đông là loại điều trị độc nhất có liên tưởng đến việc giảm tỷ lệ tử vong ở cả bệnh nhân ICU và không nhập viện ICU. Hơn nữa, trong khi các phối hợp bao gồm remdesivir và/hoặc corticosteroid có hệ trọng đến tỷ lệ tử vong thấp hơn trong dân số chung, các ước tính điểm về tỷ lệ tử vong kém hơn so với chỉ dùng kháng đông. Khi dùng tocilizumab và/hoặc hydroxychloroquine trong phác đồ, bất kể sự phối hợp nào, không có ích lợi thống kê đối với tỷ lệ tử vong.
Giống như các tổ chức khác, chúng tôi đã quan sát thấy sự đổi thay trong mô hình điều trị và nhân khẩu học bệnh nhân trong đại dịch COVID-19. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã điều chỉnh ước lượng tỷ lệ tử vong của mình không chỉ đối với các mô hình điều trị và đặc điểm của bệnh nhân mà còn cả về khoảng thời kì. Khi được điều chỉnh rủi ro cho toàn bộ các nguyên tố nhân khẩu học và lâm sàng sẵn có, mô hình của chúng tôi dự đoán tỷ lệ tử vong giảm tuyệt đối là 2,5%. Tuy nhiên, chúng tôi lo ngại rằng có những yếu tố khác có thể góp phần vào sự thay đổi tỷ lệ tử vong. Để giải quyết mối lo ngại này, chúng tôi đã đưa một biến khoảng thời gian vào mô hình đã điều chỉnh theo rủi ro. Khi thêm biến khoảng thời kì vào mô hình, tỷ lệ tử vong được dự đoán tuyệt đối giảm thêm 2,9%. Biến khoảng thời kì có ý nghĩa thống kê, cho thấy rằng có những yếu tố khác, không được đo lường trong nghiên cứu của chúng tôi, đã đổi thay trong đại dịch và đã ảnh hưởng đến tỷ lệ tử vong.
Những nhân tố không được đo lường này ảnh hưởng đến tỷ lệ tử vong có thể lấy bệnh nhân làm trọng điểm, nhà cung cấp dịch vụ làm trọng tâm hoặc hệ trọng đến những đổi thay của vi rút theo thời kì. Về nhân tố bệnh nhân, dân số nhập viện sớm trong đại dịch có thể khác với dân số nhập viện muộn trong đại dịch. Không rõ sự dị biệt này đáng kể, mặc dầu các khía cạnh không thể đo lường được của sức khỏe, đặc biệt là những khía cạnh can hệ đến tình trạng kinh tế xã hội hoặc năng lực chức năng, có thể góp phần, toàn bộ hoặc một phần, làm giảm tỷ lệ tử vong. Về nhân tố nhà cung cấp dịch vụ, đã có một số thay đổi trong tiêu chuẩn trông nom, những thay đổi này không được đưa vào làm biến số trong nghiên cứu của chúng tôi. tỉ dụ, các phác đồ xử trí ủng hộ HFNC và thông khí không xâm lấn hơn là đặt nội khí quản sớm có thể đã góp phần cải thiện tỷ lệ tử vong [28,29]. phong thái nằm sấp của bệnh nhân, cả khi sử dụng và không dùng máy thở, cũng có thể là một nguyên tố [30,31]. Trong khi nghiên cứu của chúng tôi đánh giá nghiêm nhặt sự hiện diện hoặc không có của các phương pháp điều trị, có những thành phần khác của việc quản lý điều trị đã thay đổi theo tiến trình của đại dịch. Ví dụ, các thuật toán cải tiến về chống đông máu [32] có thể góp phần làm giảm tỷ lệ tử vong. Hơn nữa, sự sẵn lòng gia tăng của các nhà cung cấp dịch vụ vào phòng bệnh nhân có thể dẫn đến việc để ý nhiều hơn đến các chi tiết, phát hiện sớm hơn sự suy giảm lâm sàng và dẫn đến những thay đổi trong điều trị.
Có một số hạn chế trong nghiên cứu của chúng tôi. Mặc dù chúng tôi đã cố kỉnh nắm bắt gián tiếp các yếu tố gây nhiễu không được đo lường, nhưng đây là một nghiên cứu quan sát không bao gồm một số biến số bệnh nhân quan trọng. Đáng để ý, tập dữ liệu của chúng tôi không bao gồm dữ liệu nhân khẩu học chi tiết như nghề nghiệp, thu nhập hộ gia đình, hàm trong môi trường tụ họp như viện dưỡng lão hoặc tình trạng kinh tế từng lớp. Hơn nữa, nó không bao gồm các biến số lâm sàng như thời gian bệnh nhân có các triệu chứng tại thời điểm xuất hiện, chừng độ thiếu oxy của họ hoặc các giá trị xét nghiệm của họ, chẳng hạn như protein phản ứng C hoặc D-dimer, quờ đều có thể dự đoán tỷ lệ tử vong ở Tuyển sinh can hệ đến COVID [33–36].
Hơn nữa, phân tích của chúng tôi về các phối hợp điều trị rất rộng. Nó chỉ chứa giá trị nhị phân của điều trị ít ra một lần trong quá trình nhập viện. Trong bộ dữ liệu của chúng tôi, không có thông báo nào liên hệ đến liệu trình điều trị, liều lượng hoặc thời gian. Có những hạn chế đặc biệt can dự đến phân tách của chúng tôi về việc sử dụng thuốc chống đông máu và corticosteroid. Theo nghiên cứu của chúng tôi, chống đông máu bao gồm nhiều loại thuốc và liều lượng. Hơn nữa, thuốc kháng đông được kê đơn theo sự phối hợp của các chỉ dẫn của cơ sở và sự tùy ý của người kê đơn, điều này có thể góp phần làm đổi thay liều lượng. Các chiến lược dùng thuốc chống đông máu nhà nước vẫn đang được hoàn thiện dựa trên dữ liệu thử nghiệm hiện có [37]. Tương tự như vậy, việc dùng corticosteroid, theo định nghĩa của nghiên cứu của chúng tôi, cũng chứa các corticosteroid khác nhau với các hiệu lực khác nhau. Liều corticosteroid được sử dụng cho những bệnh nhân cụ thể có thể không tương đương với liều dexamethasone đã trở nên tiêu chuẩn săn sóc cho COVID-19. Các nghiên cứu trong tương lai sẽ cần khám phá các phương pháp điều trị riêng lẻ chi tiết hơn.
Tóm lại, chúng tôi đã mô tả một phân tích hồi cứu về tỷ lệ tử vong can hệ đến COVID-19 ở những bệnh nhân nhập viện trong một hệ thống săn sóc sức khỏe lớn ở đông bắc Hoa Kỳ. Trong thời đoạn đầu của đại dịch, tỷ lệ tử vong ở Hoa Kỳ, nói chung và trên toàn Jefferson Health, cụ thể là đã giảm. Để hiểu được sự suy giảm này, chúng tôi đã tạo ra các mô hình để rà các yếu tố dự đoán tỷ lệ tử vong ở bệnh nhân nhập viện. Nghiên cứu này phát hiện ra rằng chống đông máu là một đóng góp quan yếu vào sự sống còn của những bệnh nhân nhập viện với COVID-19. Hơn nữa, nghiên cứu này gợi ý rằng việc bổ sung remdesivir và corticosteroid, dù đơn lẻ hoặc kết hợp, để chống đông máu có thể làm tăng tỷ lệ tử vong ở những bệnh nhân nhập viện ICU. Hơn nữa, việc bổ sung tocilizumab vào thuốc chống đông máu tuồng như làm vô hiệu hóa ích có ý nghĩa thống kê của thuốc kháng đông đối với tỷ lệ tử vong trong nhóm thuần tập của chúng tôi. Điều này tương trợ các thí điểm lâm sàng chống lại hiệu quả của phương pháp điều trị này. Mặc dù sự sụt giảm tỷ lệ tử vong của hệ thống săn sóc sức khỏe của chúng tôi một phần có thể liên hệ đến các nguyên tố nhân khẩu học và lâm sàng được khám phá trong nghiên cứu này, nhưng có nhiều yếu tố bổ sung đã góp phần làm giảm tỷ lệ tử vong. Những điều này sẽ cần được khám phá duyệt các phân tích trong mai sau về dân số bệnh nhân của chúng tôi.
References
1.Centers for Disease Control and Prevention: NCHS Mortality Surveillance Data. https://wwwcdcgov/coronavirus/2019ncov/covid-data/covidview/07102020/nchs-mortality-reporthtml. Accessed 3/29/2021.
2.Asch DA, Sheils NE, Islam MN, Chen Y, Werner RM, Buresh J, et al. Variation in US Hospital Mortality Rates for Patients Admitted With COVID-19 During the First 6 Months of the Pandemic. JAMA internal medicine. 2020:e208193. pmid:33351068.
3.Boehmer TK DJ, Caruso E, et al. Changing Age Distribution of the COVID-19 Pandemic—United States, May–August 2020. MMWR Morbidity and mortality weekly report. ePub: 23 September 2020.
4.Rosenthal N, Cao Z, Gundrum J, Sianis J, Safo S. Risk Factors Associated With In-Hospital Mortality in a US National Sample of Patients With COVID-19. JAMA Network Open. 2020;3(12):e2029058–e. pmid:33301018
5.Dexamethasone in Hospitalized Patients with Covid-19—Preliminary Report. New England Journal of Medicine. 2020. pmid:32678530
6.Radbel J, Narayanan N, Bhatt PJ. Use of Tocilizumab for COVID-19-Induced Cytokine Release Syndrome: A Cautionary Case Report. Chest. 2020;158(1):e15–e9. Epub 2020/04/25. pmid:32343968.
7.Beigel JH, Tomashek KM, Dodd LE, Mehta AK, Zingman BS, Kalil AC, et al. Remdesivir for the Treatment of Covid19—Preliminary Report. N Engl J Med. 2020. Epub 2020/05/24. pmid:32445440; PubMed Central PMCID: PMC7262788.
8.Geleris J, Sun Y, Platt J, Zucker J, Baldwin M, Hripcsak G, et al. Observational Study of Hydroxychloroquine in Hospitalized Patients with Covid-19. The New England journal of medicine. 2020;382(25):2411–8. Epub 2020/05/08. pmid:32379955; PubMed Central PMCID: PMC7224609.
9.Li M, Yoo EJ, Baram M, McArthur M, Skeehan C, Awsare B, et al. Tocilizumab in the Management of COVID-19: A Preliminary Report. Am J Med Sci. 2021;361(2):208–15. Epub 2020/12/29. pmid:33358502; PubMed Central PMCID: PMC7649658.
10.Beigel JH, Tomashek KM, Dodd LE, Mehta AK, Zingman BS, Kalil AC, et al. Remdesivir for the Treatment of Covid19—Preliminary Report. New England Journal of Medicine. 2020. pmid:32445440
11.Tocilizumab in patients admitted to hospital with COVID-19 (RECOVERY): preliminary results of a randomised, controlled, open-label, platform trial. https://wwwmedrxivorg/content/101101/2021021121249258v1. Accessed 3/29/21.
12.Repurposed antiviral drugs for COVID-19 –interim WHO SOLIDARITY trial results. https://wwwmedrxivorg/content/101101/2020101520209817v1. Accessed 10/25/2020.
13.Stone JH, Frigault MJ, Serling-Boyd NJ, Fernandes AD, Harvey L, Foulkes AS, et al. Efficacy of Tocilizumab in Patients Hospitalized with Covid-19. The New England journal of medicine. 2020;383(24):2333–44. Epub 2020/10/22. pmid:33085857; PubMed Central PMCID: PMC7646626.
14.Hermine O, Mariette X, Tharaux PL, Resche-Rigon M, Porcher R, Ravaud P. Effect of Tocilizumab vs Usual Care in Adults Hospitalized With COVID-19 and Moderate or Severe Pneumonia: A Randomized Clinical Trial. JAMA internal medicine. 2021;181(1):32–40. Epub 2020/10/21. pmid:33080017; PubMed Central PMCID: PMC7577198.
15.Salvarani C, Dolci G, Massari M, Merlo DF, Cavuto S, Savoldi L, et al. Effect of Tocilizumab vs Standard Care on Clinical Worsening in Patients Hospitalized With COVID-19 Pneumonia: A Randomized Clinical Trial. JAMA internal medicine. 2021;181(1):24–31. Epub 2020/10/21. pmid:33080005; PubMed Central PMCID: PMC7577199.
16.Angus DC, Derde L, Al-Beidh F, Annane D, Arabi Y, Beane A, et al. Effect of Hydrocortisone on Mortality and Organ Support in Patients With Severe COVID-19: The REMAP-CAP COVID-19 Corticosteroid Domain Randomized Clinical Trial. Jama. 2020;324(13):1317–29. Epub 2020/09/03. pmid:32876697.
17.Dequin PF, Heming N, Meziani F, Plantefève G, Voiriot G, Badié J, et al. Effect of Hydrocortisone on 21-Day Mortality or Respiratory Support Among Critically Ill Patients With COVID-19: A Randomized Clinical Trial. Jama. 2020;324(13):1–9. Epub 2020/09/03. pmid:32876689.
18.Jeronimo CMP, Farias MEL, Val FFA, Sampaio VS, Alexandre MAA, Melo GC, et al. Methylprednisolone as Adjunctive Therapy for Patients Hospitalized With COVID-19 (Metcovid): A Randomised, Double-Blind, Phase IIb, Placebo-Controlled Trial. Clinical infectious diseases: an official publication of the Infectious Diseases Society of America. 2020. Epub 2020/08/14. pmid:32785710; PubMed Central PMCID: PMC7454320.
19.Bikdeli B, Madhavan MV, Jimenez D, Chuich T, Dreyfus I, Driggin E, et al. COVID-19 and Thrombotic or Thromboembolic Disease: Implications for Prevention, Antithrombotic Therapy, and Follow-Up: JACC State-of-the-Art Review. J Am Coll Cardiol. 2020;75(23):2950–73. Epub 2020/04/21. pmid:32311448; PubMed Central PMCID: PMC7164881.
20.Tang N, Bai H, Chen X, Gong J, Li D, Sun Z. Anticoagulant treatment is associated with decreased mortality in severe coronavirus disease 2019 patients with coagulopathy. J Thromb Haemost. 2020;18(5):1094–9. Epub 2020/03/29. pmid:32220112.
21.Paranjpe I, Fuster V, Lala A, Russak AJ, Glicksberg BS, Levin MA, et al. Association of Treatment Dose Anticoagulation With In-Hospital Survival Among Hospitalized Patients With COVID-19. J Am Coll Cardiol. 2020;76(1):122–4. Epub 2020/05/11. pmid:32387623; PubMed Central PMCID: PMC7202841.
22.Fact Sheet for Patients And Parents/Caregivers: Emergency Use Authorization (EUA) Of Veklury® (remdesivir) For Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). https://wwwfdagov/media/143190/download Accessed 11/2/2020.
23.Collins FS, Stoffels P. Accelerating COVID-19 Therapeutic Interventions and Vaccines (ACTIV): An Unprecedented Partnership for Unprecedented Times. Jama. 2020;323(24):2455–7. pmid:32421150
24.Zylke JW, Bauchner H. Mortality and Morbidity: The Measure of a Pandemic. Jama. 2020;324(5):458–9. pmid:32609308
25.Characterisation WHOWGotC, Management of C-i. A minimal common outcome measure set for COVID-19 clinical research. The Lancet Infectious diseases. 2020;20(8):e192–e7. Epub 2020/06/12. pmid:32539990.
26.Menter T, Haslbauer JD, Nienhold R, Savic S, Hopfer H, Deigendesch N, et al. Postmortem examination of COVID-19 patients reveals diffuse alveolar damage with severe capillary congestion and variegated findings in lungs and other organs suggesting vascular dysfunction. Histopathology. 2020. Epub 2020/05/05. pmid:32364264.
27.Wichmann D, Sperhake JP, Lütgehetmann M, Steurer S, Edler C, Heinemann A, et al. Autopsy Findings and Venous Thromboembolism in Patients With COVID-19: A Prospective Cohort Study. Ann Intern Med. 2020;173(4):268–77. Epub 2020/05/07. pmid:32374815; PubMed Central PMCID: PMC7240772.
28.Schünemann HJ, Khabsa J, Solo K, Khamis AM, Brignardello-Petersen R, El-Harakeh A, et al. Ventilation Techniques and Risk for Transmission of Coronavirus Disease, Including COVID-19: A Living Systematic Review of Multiple Streams of Evidence. Ann Intern Med. 2020;173(3):204–16. Epub 2020/05/23. pmid:32442035; PubMed Central PMCID: PMC7281716.
29.Update Alert: Ventilation Techniques and Risk for Transmission of Coronavirus Disease, Including COVID-19. Annals of Internal Medicine. 2020;173(6):W122. pmid:32735446
30.Sartini C, Tresoldi M, Scarpellini P, Tettamanti A, Carcò F, Landoni G, et al. Respiratory Parameters in Patients With COVID-19 After Using Noninvasive Ventilation in the Prone Position Outside the Intensive Care Unit. Jama. 2020;323(22):2338–40. Epub 2020/05/16. pmid:32412606; PubMed Central PMCID: PMC7229533.
31.Pan C, Chen L, Lu C, Zhang W, Xia JA, Sklar MC, et al. Lung Recruitability in COVID-19-associated Acute Respiratory Distress Syndrome: A Single-Center Observational Study. American journal of respiratory and critical care medicine. 2020;201(10):1294–7. Epub 2020/03/24. pmid:32200645; PubMed Central PMCID: PMC7233342.
32.Thachil J, Tang N, Gando S, Falanga A, Cattaneo M, Levi M, et al. ISTH interim guidance on recognition and management of coagulopathy in COVID-19. J Thromb Haemost. 2020;18(5):1023–6. Epub 2020/04/28. pmid:32338827.
33.Tenforde MW, Kim SS, Lindsell CJ, Billig Rose E, Shapiro NI, Files DC, et al. Symptom Duration and Risk Factors for Delayed Return to Usual Health Among Outpatients with COVID-19 in a Multistate Health Care Systems Network— United States, March-June 2020. MMWR Morbidity and mortality weekly report. 2020;69(30):993–8. Epub 2020/07/31. pmid:32730238.
34.Gupta S, Hayek SS, Wang W, Chan L, Mathews KS, Melamed ML, et al. Factors Associated With Death in Critically Ill Patients With Coronavirus Disease 2019 in the US. JAMA internal medicine. 2020. pmid:32667668
35.Vidali S, Morosetti D, Cossu E, Luisi MLE, Pancani S, Semeraro V, et al. D-dimer as an indicator of prognosis in SARS-CoV-2 infection: a systematic review. ERJ Open Res. 2020;6(2). Epub 2020/07/21. pmid:32685436.
36.Luo X, Zhou W, Yan X, Guo T, Wang B, Xia H, et al. Prognostic Value of C-Reactive Protein in Patients With Coronavirus 2019. Clinical Infectious Diseases. 2020. pmid:32445579
37.Cuker A, Tseng EK, Nieuwlaat R, Angchaisuksiri P, Blair C, Dane K, et al. American Society of Hematology 2021 guidelines on the use of anticoagulation for thromboprophylaxis in patients with COVID-19. Blood Adv. 2021;5(3):872– 88. Epub 2021/02/10. pmid:33560401; PubMed Central PMCID: PMC7869684.
Hanya blogger biasa yang suka berkelana di dunia maya mencari seonggok informasi yang kiranya dapat berguna untuk dirinya. Terimakasih telah membacanya.
