Relación entre características clínicas y subgrupos radiológicos en COVID-19

¿Existen una asociación entre subgrupos radiológicos en pacientes con neumonía por COVID-19 y su presentación clínica?

RECOLECCIÓN: SOFÍA CHICAIZA ERAZO
REDACCIÓN:
ERICK ANDRÉS DIAZ VELOZ, MD.
EDICIÓN: RAMIRO CADENA SEMANATE, MD. 
APROBACIÓN:
CLAYRETH VINUEZA GARCIA, MD. ESP – IMAGENOLOGÍA

Departamento de Radiología, Hospital de Shanghai, Universidad Medical Militar Naval, China

30 de mayo de 2020

01 de junio de 2020

  • Se trata de un estudio retrospectivo realizado en un solo centro.

  • Los hallazgos tomográficos fueron evaluados por 2 radiólogos abdominales que, a pesar de estar cegados a detalles clínicos, realizan el informe final por consenso.

  • Solo se incluyó a pacientes con enfermedad moderada y severa, generando un potencial sesgo de inclusión.

El estudio evidencia características tomográficas relacionadas con cuadros clínicos severos y moderados de COVID-19. Este estudio otorga objetividad a interpretaciones radiológicas subjetivas para poder categorizar de una manera más adecuada la enfermedad desde un punto de vista radiológico, utilizando el análisis de clase latente. Además identifica factores imagenológicos que pueden relacionarse con la severidad clínica de la enfermedad. Este estudio podría ser una plantilla para generar una clasificación tomográfica estandarizada de la neumonía por COVID-19.

Se identificaron 2 clases por medio del análisis de clase latente de todas las variables tomográficas recabadas de la cohorte. Se encontró una correlación estadísticamente significativa entre la clase 1 con la enfermedad moderada y la clase 2 con la enfermedad severa. En comparación con la clase 2, la clase 1 presentaba un volumen menor de infección pulmonar, una distribución periférica más amplia, más opacidades en vidrio esmerilado, un rango máximo de lesión ≤ 5 cm en mayor proporción, menor número de lesiones, menos lóbulos involucrados, menos broncograma aéreo, menos dilatación de vasos, un menor agrandamiento de nódulos linfoideos hiliares y mediastinales, y menor derrame pleural. Se evidenció que la edad mayor, fiebre, hipertensión, linfocitopenia, y un aumento de los niveles de la proteína C reactiva (PCR) fueron más comunes en la clase 2. En el análisis multivariable se encontró que los pacientes con un tipo clínico severo tenían más riesgo para la clase 2 comparados con los de tipo moderado.

Estudio transversal. Se recolecta información de 499 pacientes consecutivos con COVID-19 diagnosticado por RT PCR y con una tomografía de tórax utilizando un equipo de 128 cortes, ingresados en el Hospital Houshenshan de Wuhan entre el 11 de febrero al 8 de marzo del 2020. Se excluyeron a pacientes no diagnosticados por RT PCR, pacientes sin TC, pacientes con parénquima pulmonar normal en TC, lesiones parenquimatosas no asociadas a infección, y a pacientes con una diferencia mayor a 3 días entre la confirmación clínica de la enfermedad y la TC. Las tomografías originales fueron evaluadas por dos radiólogos abdominales con experiencia que fueron cegados a los detalles clínicos. Los resultados finales fueron determinados por consenso. Las tomografías fueron evaluadas para las siguientes características: volumen de infección pulmonar, localización, distribución, atenuación (opacidad en vidrio esmerilado, patrón en empedrado, consolidación o patrón mixto), máximo rango de lesión, lóbulos involucrados, número de lesiones, broncograma aéreo, dilatación de vasos, linfadenopatía hiliar y derrame pleural. Considerando los hallazgos radiológicos al igual que las características demográficas (sexo, edad), clínicas (IMC, tipo clínico [moderado o severo], presencia de fiebre, tos, mialgias, artralgias, dolor de cabeza, nausea, vómito, diarrea, dolor abdominal, historia de fumar), comorbilidades (enfermedad cardiovascular, diabetes, hipertensión, EPOC, enfermedad hepática y renal cónica, cáncer) y de laboratorio (conteo leucocitario, conteo linfocitario y proteína C reactiva) se realiza un análisis de clase latente para identificar subgrupos significativos que compartieran características imagenológicas.

Número: 499 pacientes con COVID-19

Grupos: Clase 1 (n: 228) y Clase 2 (n:271)

11 febrero al 8 de marzo del 2020

Identificación de clase latente

  • Se identificaron 2 clases latentes. La clase 1 con 228 pacientes (45.69%) y la clase 2 con 271 pacientes (54.3%)

  • 193 (84.6%) pacientes con enfermedad moderada y 35 (15.3%) con enfermedad severa entraron en la clase 1

  • 166 (61.2%) pacientes con enfermedad moderada y 105 (38.7%) con enfermedad severa entraron en la clase 2

  • En comparación con la clase 2, la clase 1 presentaba un volumen menor de infección pulmonar, una distribución periférica más amplia, más opacidades en vidrio esmerilado, un rango máximo de lesión ≤ 5 cm en mayor proporción, menor número de lesiones, menos lóbulos involucrados, menos broncograma aéreo, menos dilatación de vasos, un menor agrandamiento de nódulos linfoideos hiliares y mediastinales y menor derrame pleural (p<0.001).

  • Se encontraron diferencias significativas entre la edad (p<0.001), tipo clínico (p<0.001), resultados (p<0.001), fiebre (p<0.001), hipertensión (p<0.006), contaje leucocitario (p<0.001), y niveles de proteína C reactiva (p<0.001) entre los dos grupos.

Análisis multivariable de correlación entre el grupo de enfermedad severa con la clase 2.

  • Modelo 1 (modelo crudo): OR 3.49, IC 95% 2.26–5.39, p < 0.0001.

  • Modelo 2 (ajustado para edad, sexo e IMC): OR 3.01, IC 95% 1.92–4.70, p < 0.0001.

  • Modelo 3 (ajustado para resultado, fiebre, hipertensión, conteo linfocitario, y niveles de PCR): OR 1.97, IC 95% 1.09–3.54, p = 0.025.

Resultado principal: Determinar subgrupos radiológicos por medio del análisis de clase latente

Resultados secundarios: Determinar diferencias clínicas entre los subgrupos radiológicos identificados por el LCA

Pruebas estadísticas utilizadas: Prueba H de Kruskal-Wallis, Chi cuadrado, regresión univariable y multivariable. Se realiza un cálculo del número de pacientes necesarios para generar un modelo de análisis de clases latente conforme y con un valor bajo de los criterios de información de Akaike (AIC).

Fang, X., Li, X., Bian, Y., Ji, X. & Lu, J. Relationship between clinical types and radiological subgroups defined by latent class analysis in 2019 novel coronavirus pneumonia caused by SARS-CoV-2. Eur. Radiol. (2020) doi:10.1007/s00330-020-06973-9.

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