BACKGROUND: Today, clinicians and their decisions extensively rely on specific treatment algorithms. These algorithms include prognostic models to identify high risk patients requiring hospital admission and clinical monitoring. This study suggests a prognostic model for forecasting COVID-19 outcomes in patients with advanced HIV infection, considering the high risk of unfavorable outcomes and the need for a specialized approach.
AIM: To develop a prognostic model that combines predictors of unfavorable COVID-19 outcomes in patients with advanced HIV infection.
MATERIALS AND METHODS: The study was based on 500 medical records of patients with advanced HIV infection admitted for confirmed COVID-19 between March 1, 2020, and December 31, 2022, and inpatient treatment at the Infectious Diseases Hospital in Moscow.
RESULTS: All 500 patients were evaluated for 167 predictive markers for unfavorable COVID-19 outcomes, outlining 50 indicators that significantly varied across the subgroups of patients with both advanced HIV infection and COVID-19 depending on the presence of favorable or poor outcomes. Oxygen therapy was the most significant factor showing a strong correlation with poor outcomes in patients with advanced HIV infection and COVID-19. Subsequently, predictors were selected stepwise to enhance the predictive accuracy of the resulting model by adding more factors.
The resulting model included seven factors: oxygen therapy requirements, CD4+ count under 50 cells/μL; manifested CMV infection with lung damage; elevated levels of lactate dehydrogenase, urea, and fibrinogen; and the presence of unspecified encephalitis. Using the available data in the calculations, a prognostic scenario and a receiver operating characteristic (ROC) curve were created to assess the practical significance of the proposed prognostic model. The area under the ROC curve was 90.9%, confirming the prediction accuracy and overall practical significance of the model.
CONCLUSIONS: The proposed prognostic model enables the assessment of potential outcomes and planning of adequate therapies in patients with HIV and COVID-19 co-infection admitted to hospitals at advanced stages of the disease.
Обоснование. В настоящее время повсеместно внедряются системы поддержки принятия врачебных решений. Одним из таких инструментов может быть прогностическая модель, способная выделять пациентов высокого риска, которым необходима госпитализация и клинический мониторинг. В этой статье предлагается прогностическая модель исходов COVID-19 у пациентов с ВИЧ-инфекцией на стадии вторичных заболеваний, поскольку эти пациенты являются группой риска неблагоприятного исхода и требуют особого подхода.
Цель исследования — создание прогностической модели предикторов неблагоприятных исходов COVID-19 у пациентов с ВИЧ-инфекцией на стадии вторичных заболеваний.
Материалы и методы. Проведён анализ 500 историй болезней госпитализированных пациентов с ВИЧ-инфекцией на стадии вторичных заболеваний и подтверждённым COVID-19, проходивших стационарное лечение в инфекционной клинической больнице № 2 г. Москвы с 1 марта 2020 года по 31 декабря 2022 года.
Результаты. В качестве возможных предикторов неблагоприятного исхода COVID-19 у пациентов с COVID-19 были оценены 167 показателей укаждого из 500 пациентов. Затем были выделены 50 факторов, которые достоверно различались в группах пациентов с COVID-19 и ВИЧ-инфекцией на стадии вторичных заболеваний с благоприятным и летальным исходом. Наиболее значимым фактором, имеющим корреляционную силу с летальным исходом у пациентов с COVID-19 и ВИЧ-инфекцией на стадии вторичных заболеваний, стала необходимость в кислородной поддержке. Отбор последующих предикторов производился пошаговым методом, чтобы при добавлении факторов возрастала предсказательная точность полученной модели.
В итоговую модель вошли 7 факторов: необходимость в осуществлении кислородной поддержки, число CD4+ лимфоцитов менее 50 кл/мкл, манифестная цитомегаловирусная инфекция с поражением лёгких, показатель уровня лактатдегидрогеназы выше нормы, энцефалит неуточнённой этиологии, уровень мочевины, показатель уровня фибриногена выше нормы. Для оценки практической значимости полученной прогностической модели был рассчитан прогноз для имеющихся данных и построена ROC-кривая. Площадь под кривой составила 90,9%, что подтверждает точность прогнозирования, имеющую практическую значимость.
Заключение. Созданная прогностическая модель позволяет оценить возможный исход инфекционного процесса у пациентов с COVID-19 и ВИЧ-инфекцией на поздних стадиях на момент поступления в стационар и на основании полученного результата спланировать адекватные терапевтические мероприятия.