Top.Mail.Ru
 
Для просмотра мероприятий вам необходимо заполнить обязательные поля профиля. Перейдите по ссылке в личный кабинет для этого. Пока вы не заполните профиль к просмотру будут доступны только первые 15 минут просмотра каждого мероприятия.

Предикторы летального исхода у онкологических пациентов на фоне COVID-19 (исследование с использованием алгоритмов машинного обучения)

Недавно в журнале BMJ Journals были опубликованы результаты одноцентрового когортного ретроспективного исследования (Уэст-Мидлендс, Великобритания). Его цель – изучить факторы, которые могут выступать предикторами высокого риска госпитализации и/или летальности у пациентов с солидным раком на фоне инфекции COVID-19.

Особенностью данного исследования является применение алгоритмов ML (машинного обучения), которые оценивают и сопоставляют большое количество характеристик и облегчают итоговый статистический анализ.

В испытание были включены 613 пациентов (соотношение мужчин и женщин 1:6) с подтвержденным случаем COVID-19 и карциномой различной локализации, не находящейся в ремиссии. Средний возраст участников составил 77 лет. Также авторы оценили частоту развития эпизодов COVID-19 среди населения Уэст-Мидлендс (404 379 человек) у пациентов с наличием и без рака.

Авторы оценивали факторы, которые были связаны с увеличением вероятности летального исхода на период 30 и 90 дней с момента возникновения COVID-19.

ИТОГИ:

Было установлено, что частота возникновения случаев COVID-19 статистически была выше у участников с онкологическим заболеванием (0,4% vs. 0,1%).

Статистический анализ с использованием алгоритмов машинного обучения выявил следующие факторы снижения выживаемости на 30 и 90 день у пациентов с солидным раком на фоне COVID-19:

  • Увеличение возраста (>77 лет);
  • Увеличение показателей мочевины;
  • Увеличение уровня С-реактивного белка.

Также были изучены отдельные характеристики, которые были связаны с высокой летальностью на сроке 90 дней с момента возникновения COVID-19 у данных пациентов:

  • Мужской пол;
  • Посттрансплантационный период;
  • Сахарный диабет.

Авторы считают, что использование машинного обучения в концепции прогнозирования течения COVID-19 у пациентов с данной нозологией будет способствовать более эффективной работе онкологической службы.

Ссылка на оригинал «Increased risk of COVID-19-related admissions in patients with active solid organ cancer in the West Midlands region of the UK: a retrospective cohort study» - https://bmjopen.bmj.com/content/11/12/e053352.long

Чат поддержки