La cuantificación de lesiones de neumonía por TAC en los primeros días de enfermedad predice la progresión a enfermedad severa en una cohorte de pacientes con COVID-19

¿Pueden los hallazgos de tomografía computarizada de tórax en los primeros 4 días de COVID-19 predecir una evolución desfavorable de la enfermedad?

RECOLECCIÓN: ARIANA PUNIN
REDACCIÓN:
MARÍA FERNANDA ALBUJA, MD. 
EDICIÓN: RAMIRO CADENA SEMANATE, MD.
APROBACIÓN:
RAÚL PUENTE, MD. ESP.  – RADIOTERAPIA

Department of Radiology, Shanghai Public Health Clinical Center, Fudan University, Shanghai, China

27 de abril del 2020

  • No se tomó en cuenta el efecto de las medidas terapéuticas aplicadas (oxigenoterapia, ventilación mecánica, ECMO, tratamiento antiviral, antibiótico terapia, glucocorticoides, inmunoglobulina intravenosa) en el pronóstico de la enfermedad.

  • El método de inteligencia artificial empleado para interpretar los hallazgos tomográficos fue creado inicialmente para pacientes oncológicos.

  • Los hallazgos del estudio se derivan de la aplicación y los resultados de un software de inteligencia artificial. Es incierta la practicidad de este estudio en ausencia de esa herramienta.

  • Riesgo de sesgo de selección: Los criterios de exclusión descartan a pacientes en quienes no se pudo calcular la escala APACHEII. Existe la posibilidad de que esto se haya derivado en la selección de un grupo específico de pacientes en los que, por alguna razón, se realizaron más pruebas que en el resto de la población con COVID-19 del hospital.

Este estudio demuestra un rendimiento superior de la TAC como herramienta para identificar pacientes con riesgo de una progresión desfavorable, y analiza el rendimiento de diferentes marcadores serológicos. Los resultados de este estudio tienen el potencial de permitir estratificar a pacientes COVID-19 según el riesgo de evolución a enfermedad severa lo que a su vez permitirá un mejor enfoque de recursos.

Los resultados del presente artículo son aplicables idealmente en el contexto de un sistema de inteligencia artificial, capaz de interpretar imágenes por tomografía computarizada. Sin embargo, aún en su ausencia, el estudio demuestra la utilidad de los hallazgos de lesión pulmonar temprana para estimar la probabilidad de desarrollar COVID-19 severo. A partir de este estudio se recomienda la tomografía computarizada de tórax seriada en pacientes COVID-19 positivos para identificar de manera temprana (primeros 4 días) a quienes están en riesgo de progresar hacia enfermedad severa. Otros predictores útiles son el dímero D y la relación neutrófilos linfocitos.

Debido al diseño retrospectivo del estudio más el rol del sistema de inteligencia artificial junto con la sobreposición de intervalos de confianza entre las distintas variables pronósticas consideradas, el Grupo COVID19EC califica a las recomendaciones de este estudio con un grado de recomendación – nivel de evidencia 2B.

Estudio de cohorte retrospectivo. Se reclutaron 134 pacientes hospitalizados en un Centro Clínico de Salud Pública en Shanghai desde el 20 de enero del 2020 hasta el 3 de febrero del 2020 con diagnóstico de COVID-19 por RT-PCR. El estudio busca establecer la utilidad de los hallazgos tomográficos (opacidad en vidrio esmerilado, semi-consolidación y consolidación) al día 0 y 4 de enfermedad como factor pronóstico de progresión hacia un cuadro severo; en comparación con el rendimiento de marcadores serológicos tradicionales (dímero D, relación neutrófilos-linfocitos y puntuación en escala APACHE-II).

Criterios de inclusión: Casos positivos para SARS-CoV-2 por RT-PCR, que tengan examen de tomografía computarizada y pruebas de laboratorio tomadas en los días 0 y 4 de hospitalización. Criterios de exclusión: presencia de enfermedad severa el día de admisión o los días previos, que no tengan examen de tomografía computarizada el 4to día de hospitalización y/o la incapacidad de calcular la escala APACHE-II en el día 4 de hospitalización por falta de información.

Los valores de dímero D, relación neutrófilos-linfocitos y puntuación en escala APACHE-II al día 0 y 4 de hospitalización fueron recuperados del historial clínico de todos los pacientes. Las imágenes de tomografía de tórax obtenidas con tomógrafo de 64 cortes fueron analizadas por medio de inteligencia artificial para determinar el porcentaje de volumen pulmonar total afectado con opacidad en vidrio esmerilado, semi-consolidación y consolidación (60-200 Unidades Hounsfield (UH) para consolidación, 200-500 UH para semi-consolidación y 500-700 UH para opacidad en vidrio esmerilado). Se siguió a los pacientes por 28 días o hasta el desarrollo de enfermedad severa.

Se definió enfermedad severa como la presencia de un criterio mayor, dos criterios menores o dos criterios de falla multiorgánica:

  • Criterios Mayores: falla respiratoria con ventilación mecánica o shock dependiente de vasopresores.

  • Criterios Menores: infiltrados multilobares, frecuencia respiratoria más de 30 respiraciones por minuto, presión parcial arterial de oxígeno menor a 60 mmHg, PaO2/FiO2 menor a 300 mmHg, saturación menor a 93%, hemoptisis en las últimas 24 horas de más de 100 ml.

  • Criterios de Falla Multiorgánica: hipertensión pulmonar, trombosis de miembro inferior, Glasgow 3-8, ALT >5 veces el valor normal, creatinina >2 veces el valor basal.

Para el análisis, la cohorte se dividió en un grupo de pacientes con progresión hacia enfermedad severa y un grupo de pacientes sin progresión a enfermedad severa. Los hallazgos se presentan a manera de predicciones binarias (evolución a enfermedad severa o no) a partir de los valores de porcentaje de lesión

pulmonar en TAC de tórax, dímero D, relación neutrófilos-linfocitos y puntuación en escala APACHE-II al día 0 y 4 de hospitalización. Cada variable se dicotomizó en base a la mediana (alto o bajo, mayor o menor porcentaje de afectación pulmonar) para facilitar la comparación. Se recolectó también información demográfica y clínica en todos los pacientes.

Número: 134 pacientes, de los cuales 19 progresaron a enfermedad severa por Covid-19 y 115 no progresaron a enfermedad severa.

Grupos: Enfermedad severa (19) vs no severa (115)

Pérdida en el seguimiento: Ninguno

Se reclutaron a pacientes hospitalizados entre enero 20 y febrero 3 del 2020. Se siguió a los pacientes por 28 días o hasta el desarrollo de enfermedad severa.

  • Comparación entre grupos:

    • Día 0 y día 4 – Los pacientes que progresaron a cuadros severos de COVID-19 tuvieron valores significativamente más altos de dímero D (P 0.01), relación neutrófilos-linfocitos (P 0.01) y porcentaje de lesión pulmonar en TAC de tórax (P <0.01) en los días 0 y 4.

    • No hubo una diferencia significativa entre grupos en la puntuación APACHE-II al día 0 (P 0.5), sin embargo al día 4 la diferencia en los resultados de las escalas de APACHE-II fue estadísticamente significativa (P 0.001).

    • Variación entre días 0 y 4 – La variación entre los valores de la relación neutrófilos-linfocitos (P 0.005), puntuación de APACHE-II (P 0.003) y porcentaje de lesión pulmonar en TAC de tórax (p <0.001) entre los días 0 y 4 en pacientes que progresaron a cuadros severos de COVID-19 fue significativamente diferente en comparación con el grupo que no progresó a enfermedad severa. La variación en dímero D entre los grupos no fue significativa (P 0.45).

  • Curvas de funcionamiento de receptor (ROC) y área bajo la curva (AUC) para predecir una evolución desfavorable:

    • Todas las variables (porcentaje de lesión pulmonar en TAC de tórax, dímero D, relación neutrófilos-linfocitos y puntuación en escala APACHE-II) se desempeñaron de manera similar al estimar una evolución desfavorable con (AUCs entre 0.75 y 0.93). El mejor predictor de severidad fue el porcentaje de lesión pulmonar en tomografía computarizada al tomar en cuenta el cambio en los resultados tomográficos entre los días 0 a 4 de hospitalización (AUC= 0.93 (95% IC 0.87 – 0.99)). Es importante mencionar que hay sobreposición significativa en los intervalos de confianza de los rendimientos entre todas las variables.

  • Análisis de supervivencia libre de progresión a enfermedad severa:

    • Se detectó una asociación inversa significativa entre el cambio en el porcentaje de lesión pulmonar dependiente de opacidad en vidrio esmerilado entre los días 0 y 4, y la supervivencia libre de progresión a enfermedad severa (HR=1.39, 95% CI 1.05-1.84, P=0.023).

    • Se detectó una asociación inversa significativa entre el cambio en el porcentaje de lesión pulmonar dependiente de consolidación entre los días 0 y 4, y la supervivencia libre de progresión a enfermedad severa (HR=1.67, 95% CI 1.17-2.38, P=0.005)

Resultado principal: Supervivencia libre de progresión a enfermedad severa, definida como el tiempo desde el ingreso hospitalario hasta el diagnóstico de enfermedad severa.

Resultados secundarios: Desempeño del porcentaje de lesión pulmonar en TAC de tórax, dímero D, relación neutrófilos-linfocitos y puntuación en escala APACHE-II para predecir enfermedad severa.

Pruebas estadísticas utilizadas: Prueba de suma de rango de Wilcoxon, Chi cuadrado, prueba de Fisher, regresión logística binaria, modelos de regresión logística multivariante, característica de funcionamiento del receptor (ROC) / área bajo la curva (AUC), método DeLong, curvas de supervivencia de Kaplan-Meier, análisis de supervivencia.

                     

Liu F, Zhang Q, Huang C, Shi C, Wang L, Shi N, et al. CT quantification of pneumonia lesions in early days predicts progression to severe illness in a cohort of COVID-19 patients. Theranostics [Internet]. 2020 [cited 2020 May 16];10(12):5613–22. Available from: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubm

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