Аннотация:
<strong><em>Обоснование</em></strong>. Для выявления COVID-19-пневмоний, их осложнений и дифференциальной диагностики с другими заболеваниями лёгких, а также с целью сортировки пациентов в Российской Федерации применяют компьютерную томографию органов грудной клетки (КТ ОГК) с оценкой изменений по визуальной полуколичественной шкале КТ 04. Несмотря на широкое применение инструмента, численные показатели его диагностической точности в определении необходимости госпитализации пациентов с COVID-19 на настоящий момент неизвестны.
<strong><em>Цель</em></strong><em> ―</em> определение значений чувствительности, специфичности, положительной и отрицательной прогностической значимости шкалы.
<strong><em>Материал и методы</em></strong>. К участию в исследовании привлекли 575 пациентов (55[%] женщины) в возрасте 57,213,9 лет с лабораторно подтверждённым COVID-19. Для каждого пациента проводили по четыре последовательных исследования КТ ОГК с оценкой степени тяжести заболевания по шкале КТ 04. Чувствительность и специфичность рассчитывали как условную вероятность ухудшения или улучшения состояния пациента в зависимости от результатов предыдущего исследования КТ. Для расчёта положительной (PPV) и отрицательной (NPV) прогностической значимости проводили оценку распространённости COVID-19 в Москве. Данные обо всех случаях заболевания COVID-19 в период с 6 марта по 28 ноября 2020 г. взяты с сайта Роспотребнадзора. Использовали ряд моделей ARIMA и EST с различными параметрами для подбора наилучшего соответствия имеющимся данным и прогноза развития заболеваемости.
<strong><em>Результаты</em></strong>. Шкала оценки КТ 04 продемонстрировала медианные специфичность 69[%] и чувствительность 92[%]. Лучшей статистической моделью для описания эпидемиологической ситуации в Москве являлась ARIMA (0,2,1). Согласно проведённым подсчётам, при предсказанной годовой заболеваемости в 9,6[%] значения PPV и NPV составляют 56 и 97[%] соответственно.
<strong><em>Заключение</em></strong>. Максимальный индекс Юдена наблюдали на этапе между первым и вторым исследованием КТ ОГК, когда большинство пациентов в выборке демонстрировали тенденцию к ухудшению клинического состояния. Шкала КТ 04 позволяет безопасно исключить развитие патологических изменений у пациентов с лёгким и среднетяжёлым течением заболевания (категории КТ0 и КТ1), способствуя оптимизации нагрузки на стационары при неблагоприятной эпидемической обстановке.
<p><strong><em>BACKGROUND</em></strong><em>:</em> In Russia, a semi-quantitative CT 04 scoring system is used in the analysis of thoracic computed tomography (CT) scans of COVID-19 patients to grade the severity of lung lesions. Despite the widespread use of this approach, the scoring systems diagnostic accuracy for identification hospitalizations for patients with the disease is currently unknown.</p>
<p><strong><em>AIM</em></strong><em>: </em>To evaluate the sensitivity, specificity, positive (PPV) and negative (NPV) predictive value of the CT 04 system for the triage of COVID-19 patients.</p>
<p><strong><em>MATERIALS AND METHODS</em></strong><em>: </em>This retrospective study enrolled 575 patients of Moscow clinics with laboratory-verified COVID-19, aged 57.213.9 years, 55[%] females. All patients were examined with four consecutive chest CT scans, and the disease severity was assessed using the CT 04 scoring system. Sensitivity and specificity were calculated as conditional probabilities that a patient would experience clinical improvement or deterioration, depending on the preceding CT examination results. For the calculation of the NPV and PPV, we estimated the COVID-19 prevalence in Moscow. The data on total cases of COVID-19 from March 6 to November 28, 2020, were taken from the Rospotrebnadzor website. We used several ARIMA and EST models with different parameters to fit the data and forecast the incidence.</p>
<p><strong><em>RESULTS</em></strong><em>: </em>The median specificity of the CT 04 scoring system was 69[%] (95[%] CI 32[%], 100[%]), and the sensitivity was 92[%] (95[%] CI 74[%], 100[%]). The best statistical model describing the epidemiological situation in Moscow was ARIMA (0,2,1). According to our calculations, with the predicted point prevalence of 9.6[%], the values of PPV and NPV were 56[%] and 97[%], correspondingly.</p>
<p><strong><em>CONCLUSION</em></strong><em>:</em> The maximum Youdens index was observed for the period between the first and the second chest CT examinations when the majority of the included patients experienced clinical deterioration. The CT 04 scoring system makes it possible to safely exclude the development of pathological changes in patients with mild and moderate disease (categories CT-0 and CT-1), thereby optimizing the burden on hospitals in an unfavorable epidemic situation.</p> Морозов С.П. Сергей Павлович Научно-практический КЦ диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы
Решетников Р.В. Роман Владимирович Научно-практический КЦ диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы; Первый Московский государственный медицинский университет им. И. М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет)
Гомболевский В.А. Виктор Александрович Научно-практический КЦ диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы
Ледихова Н.В. Наталья Владимировна Научно-практический КЦ диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы
Блохин И.А. Иван Андреевич Научно-практический КЦ диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы
Мокиенко О.А. Олеся Александровна Научно-практический КЦ диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы
Научно-практический КЦ диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения города Москвы
Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of Moscow Health Care Departmen
Первый Московский государственный медицинский университет им. И. М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет)
I. M. Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)
Morozov S.P. Sergey P. Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of Moscow Health Care Departmen
Reshetnikov R.V. Roman V. Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of Moscow Health Care Departmen; I. M. Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)
Gombolevskiy V.A. Victor A. Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of Moscow Health Care Departmen
Ledikhova N.V. Natalya V. Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of Moscow Health Care Departmen
Blokhin I.A. Ivan A. Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of Moscow Health Care Departmen
Mokienko O.А. Olesya А. Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of Moscow Health Care Departmen
Diagnostic accuracy of computed tomography for identifying hospitalizations for patients with COVID-19 eng
Диагностическая точность компьютерной томографии для определения необходимости госпитализации пациентов с COVID-19
Текст визуальный электронный
Digital Diagnostics
Eco-Vector
Т. 2, № 1 С. 5-16
2021
COVID-19
COVID-19
COVID-19
компьютерная томография
computed tomography
计算机断层扫描
чувствительность
sensitivity
敏感性
специфичность
specificity
特异性
сортировка пациентов
triage
病人排序
Статья
<strong><em>Обоснование</em></strong>. Для выявления COVID-19-пневмоний, их осложнений и дифференциальной диагностики с другими заболеваниями лёгких, а также с целью сортировки пациентов в Российской Федерации применяют компьютерную томографию органов грудной клетки (КТ ОГК) с оценкой изменений по визуальной полуколичественной шкале КТ 04. Несмотря на широкое применение инструмента, численные показатели его диагностической точности в определении необходимости госпитализации пациентов с COVID-19 на настоящий момент неизвестны.
<strong><em>Цель</em></strong><em> ―</em> определение значений чувствительности, специфичности, положительной и отрицательной прогностической значимости шкалы.
<strong><em>Материал и методы</em></strong>. К участию в исследовании привлекли 575 пациентов (55[%] женщины) в возрасте 57,213,9 лет с лабораторно подтверждённым COVID-19. Для каждого пациента проводили по четыре последовательных исследования КТ ОГК с оценкой степени тяжести заболевания по шкале КТ 04. Чувствительность и специфичность рассчитывали как условную вероятность ухудшения или улучшения состояния пациента в зависимости от результатов предыдущего исследования КТ. Для расчёта положительной (PPV) и отрицательной (NPV) прогностической значимости проводили оценку распространённости COVID-19 в Москве. Данные обо всех случаях заболевания COVID-19 в период с 6 марта по 28 ноября 2020 г. взяты с сайта Роспотребнадзора. Использовали ряд моделей ARIMA и EST с различными параметрами для подбора наилучшего соответствия имеющимся данным и прогноза развития заболеваемости.
<strong><em>Результаты</em></strong>. Шкала оценки КТ 04 продемонстрировала медианные специфичность 69[%] и чувствительность 92[%]. Лучшей статистической моделью для описания эпидемиологической ситуации в Москве являлась ARIMA (0,2,1). Согласно проведённым подсчётам, при предсказанной годовой заболеваемости в 9,6[%] значения PPV и NPV составляют 56 и 97[%] соответственно.
<strong><em>Заключение</em></strong>. Максимальный индекс Юдена наблюдали на этапе между первым и вторым исследованием КТ ОГК, когда большинство пациентов в выборке демонстрировали тенденцию к ухудшению клинического состояния. Шкала КТ 04 позволяет безопасно исключить развитие патологических изменений у пациентов с лёгким и среднетяжёлым течением заболевания (категории КТ0 и КТ1), способствуя оптимизации нагрузки на стационары при неблагоприятной эпидемической обстановке.
<p><strong><em>BACKGROUND</em></strong><em>:</em> In Russia, a semi-quantitative CT 04 scoring system is used in the analysis of thoracic computed tomography (CT) scans of COVID-19 patients to grade the severity of lung lesions. Despite the widespread use of this approach, the scoring systems diagnostic accuracy for identification hospitalizations for patients with the disease is currently unknown.</p>
<p><strong><em>AIM</em></strong><em>: </em>To evaluate the sensitivity, specificity, positive (PPV) and negative (NPV) predictive value of the CT 04 system for the triage of COVID-19 patients.</p>
<p><strong><em>MATERIALS AND METHODS</em></strong><em>: </em>This retrospective study enrolled 575 patients of Moscow clinics with laboratory-verified COVID-19, aged 57.213.9 years, 55[%] females. All patients were examined with four consecutive chest CT scans, and the disease severity was assessed using the CT 04 scoring system. Sensitivity and specificity were calculated as conditional probabilities that a patient would experience clinical improvement or deterioration, depending on the preceding CT examination results. For the calculation of the NPV and PPV, we estimated the COVID-19 prevalence in Moscow. The data on total cases of COVID-19 from March 6 to November 28, 2020, were taken from the Rospotrebnadzor website. We used several ARIMA and EST models with different parameters to fit the data and forecast the incidence.</p>
<p><strong><em>RESULTS</em></strong><em>: </em>The median specificity of the CT 04 scoring system was 69[%] (95[%] CI 32[%], 100[%]), and the sensitivity was 92[%] (95[%] CI 74[%], 100[%]). The best statistical model describing the epidemiological situation in Moscow was ARIMA (0,2,1). According to our calculations, with the predicted point prevalence of 9.6[%], the values of PPV and NPV were 56[%] and 97[%], correspondingly.</p>
<p><strong><em>CONCLUSION</em></strong><em>:</em> The maximum Youdens index was observed for the period between the first and the second chest CT examinations when the majority of the included patients experienced clinical deterioration. The CT 04 scoring system makes it possible to safely exclude the development of pathological changes in patients with mild and moderate disease (categories CT-0 and CT-1), thereby optimizing the burden on hospitals in an unfavorable epidemic situation.</p>