Использование 8-diff клинического анализа крови больных для оценки тяжести течения новой коронавирусной инфекции

Использование 8-diff клинического анализа крови больных для оценки тяжести течения новой коронавирусной инфекции

Автор: Слесарева Т. А., Груздева О. В., Тарасова О. Л., Кузьмина А. А., Алексеенко А. В., Дылева Ю. А., Долинчик Т. Р., Баздырев Е. Д., Гофман Л. С., Барбараш О. Л.

Журнал: Сибирский журнал клинической и экспериментальной медицины @cardiotomsk

Рубрика: Экспериментальные исследования

Статья в выпуске: 4 т.37, 2022 года.

Бесплатный доступ

Введение. Новая коронавирусная инфекция вызывает разнообразные изменения в организме инфицированного, что можно мониторировать с помощью клинического анализа крови. Возможности проточной цитофлюориметрии позволяют расширить спектр анализируемых популяций клеток, что дает более полное представление о состоянии пациента и течении инфекционного процесса.Цель: изучение расширенного 8-diff клинического анализа крови пациентов с COVID-19 и выявление параметров, характеризующих тяжелое течение и неблагоприятный исход.Материал и методы. В исследуемую группу вошли 282 пациента с подтвержденным диагнозом новой коронавирусной инфекции. Оценивались следующие параметры расширенного 8-diff клинического анализа крови: общее содержание лейкоцитов и их популяций, количество реактивных и антителсинтезирующих лимфоцитов (RELYMPH, AS-LYMPH), показатели, характеризующие реактивность и гранулярность нейтрофилов (NEUT-RI, NEUT-GI), содержание эритроцитов, гемоглобина, нормобластов, тромбоцитов. Статистическая обработка данных проводилась с использованием пакета STATISTICA 10.0.Результаты. Картина крови пациентов с тяжелым течением новой коронавирусной инфекции, а также пациентов, имеющих неблагоприятный исход заболевания, характеризовалась нейтрофилией, нормобластемией и увеличением количества незрелых гранулоцитов. В то же время отмечалось значительное снижение количества лимфоцитов, моноцитов ниже референсного интервала и уменьшение количества эозинофилов до полного их отсутствия. Проведенный логистический регрессионный анализ позволил определить гематологические параметры, наиболее значимые в прогнозировании исхода COVID-19, которыми являлись: общее количество лейкоцитов (ОШ 1,3), нейтрофилов (ОШ 2,1), реактивные нейтрофилы (ОШ 1,3), эозинофилы (ОШ 0,05), моноциты (ОШ 0,2), лимфоциты (ОШ 0,4), NLR (ОШ 1,4). Также для данных параметров были установлены пороговые значения, так, общее количество лейкоцитов > 7,2 × 109/л, нейтрофилов > 5 × 109/л, реактивных нейтрофилов > 48,6 Fi, эозинофилов 2,9 были ассоциированы с неблагоприятным исходом болезни.Заключение. Полученные данные могут быть использованы в комплексной оценке состояния пациента с COVID-19 вместе с другими лабораторными маркерами тяжелого течения инфекции

Еще

Covid-19, гематологические показатели, степень тяжести

Короткий адрес: https://sciup.org/149141447

IDR: 149141447   |   DOI: 10.29001/2073-8552-2022-37-4-149-160

Список литературы Использование 8-diff клинического анализа крови больных для оценки тяжести течения новой коронавирусной инфекции

  • Баздырев Е.Д. Коронавирусная инфекция - актуальная проблема XXI века. Комплексные проблемы сердечно-сосудистых заболеваний. 2„2„;9(2):6-16. DOI: 1„.178„2/23„6-1278-2„2„-9-2-6-16. Bazdyrev E.D. Coronavirus disease: A global problem of the 21st century. Complex Problems of Cardiovascular Diseases. 2„2„;9(2):6-16. (In Russ.). DOI: 10.17802/2306-1278-2020-9-2-6-16.
  • Santotoribio J.D., Nunez-Jurado D., Lepe-Balsalobre E. Evaluation of routine blood tests for diagnosis of suspected coronavirus disease 2019. Clin. Lab. 2„2„;66(9). DOI: 1„.7754/ain.Lab.3„3„.3„„533.
  • Gibson P.G., Qin L., Puah S.H. COVID-19 acute respiratory distress syndrome (ARDS): clinical features and differences from typical pre-COVID-19 ARDS. Med. J. Aust. 2„2„;213(2):54-56.e1. DOI: 10.5694/ mja2.50674.
  • Zheng Y., Zhang Y., Chi H., Chen S., Peng M., Luo L. et al. The hemocyte counts as a potential biomarker for predicting disease progression in COVID-19: A retrospective study. Clin. Chem. Lab. Med. 2„2„;58(7):1106-1115. DOI: 1„.1515/cclm-3„3„-„377.
  • Kwiecien I., Rutkowska E., Kulik K., Ktos K., Plewka K., Raniszews-ka A. et al. Neutrophil maturation, reactivity and granularity research parameters to characterize and differentiate convalescent patients from active SARS-CoV-2 infection. Cells. 2„21;1„(9):2332. DOI: 10.3390/ cells1„„92332.
  • Leppkes M., Knopf J., Nashberger E., Lindemann A., Singh J., Herrmann I. et al. Vascular occlusion with neutrophil extracellular traps in COVID-19. EBioMedicine. 2„2„;58:1„2925. DOI: 10.1016/j.ebi-om.2020.102925.
  • Yang L., Liu S., Liu J., Zhang Z., Wan X., Huang B. et al. COVID-19: Im-munopathogenesis and Immunotherapeutics. Signal Transduct. Target. Ther. 2„2„;5(1):128. DOI: 1„.1„38/s41393-„3„-„„343-3.
  • Cabrera L.E., Pekkarinen P.T., Alander M., Nowlan K.H.A., Nguyen N.A., Jokiranta S. et al. Characterization of low growth granulocytes in COVID-19. PLoS Pathogens. 2„21;17(7):e1„„9721. DOI: 10.1371/jour-nal.ppat.1009721.
  • Tanni F., Akker E., Zaman M.M., Figueroa N., Tharian B., Hupart K.H. Eosinopenia and COVID-19. J. Am. Osteopath. Assoc. 2„2„;12„(8):5„4-508.
  • Bass D.A. Behavior of eosinophil leukocytes in acute inflammation. II. Eosinophil dynamics during acute inflammation. J. Clin. Invest. 1975;56(4):870-9. DOI: 1„.7556/jaoa.3„3„.„91.
  • Pan F., Yang L., Li Y., Liang B., Li L., Ye T. et al. Factors associated with mortality in patients with severe coronavirus disease-19 (COVID-19): A case-control study. Int. J. Med. Sci. 2020;17(9):1281-1292. DOI: 10.7150/ijms.46614.
  • Dandekar A.A., Perlman S. Immunopathogenesis of coronavirus infections: Implications for SARS. Nat. Rev. Immunol. 2005;5(12):917-927. DOI: 10.1038/nri1732.
  • Gu J., Gong E., Zhang B., Zheng J., Gao Z., Zhong Y. et al. Multiple organ infection and the pathogenesis of SARS. J. Exp. Med. 2005;202(3):415-424. DOI: 10.1084/jem.20050828.
  • Ярилин А.А. Иммунология: учебник. М.: ГЭОТАР-Медиа; 2010:752. Yarilin А.А. Immunology: Textbook. Moscow: GEOTAR-Media; 2010:752. (In Russ.).
  • Martens R. J.H., van Adrichem A.J., Mattheij N.J.A., Brouwer C.G., van Twist D.J.L., Broerse J.J.C.R. et al. Hemocytometric characteristics of COVID-19 patients with and without cytokine storm syndrome on the Sysmex XN-10 hematology analyzer. Clin. Chem. Lab. Med. 2021;59(4):783-793. DOI: 10.1515/cclm-2020-1529.
  • Bläckberg A., Fernström N., Sarbrant E., Rasmussen M., Sunnerhagen T. Antibody kinetics and clinical course of COVID-19 a prospective observational study. PLoS One. 2021;16(3):e0248918. DOI: 10.1371/journal. pone.0248918.
  • Knoll R., Schultze J.L., Schulte-Schlepping J. Monocytes and macrophages in COVID-19. Front. Immunol. 2021;12:720109. DOI: 10.3389/ fimmu.2021.720109.
  • Zhou Y., Fu B., Zheng X., Wang D., Zhao C., Qi Y. et al. Pathogenic T-cells and inflammatory monocytes incite inflammatory storms in severe COVID-19 patients. Natl. Sci. Rev. 2020;7(6):998-1002. DOI: 10.1093/nsr/nwaa041.
  • Erdogan A., Can F.E., Gönüllü H. Evaluation of the prognostic role of NLR, LMR, PLR, and LCR ratio in COVID-19 patients. J. Med. Virol. 2021;93(9):5555-5559. DOI: 10.1002/jmv.27097.
  • Constantino B.T., Kogionis B. Nuclear RBCs-Significance in a peripheral blood film. Laboratory Medicine. 2000;31(4):223-229.
  • Kuert S., Holland-Letz T., Friese J., Stachon A. Association of nucleated red blood cells in blood and arterial oxygen partial tension. Clin. Chem. Lab. Med. 2011;49(2):257-263. DOI: 10.1515/CCLM.2011.041.
  • Linssen J., Ermens A., Berrevoets M., Seghezzi M., Previtali G., van der Sar-van der Brugge S. et al. A novel haemocytometric COVID-19 prognostic score developed and validated in an observational multicentre European hospital-based study. Elife. 2020;9:e63195. DOI: 10.7554/eLife.63195.
Еще
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp