Search
Study: Machine learning to understand risks for severe COVID-19 outcomes: a retrospective cohort study of immune-mediated inflammatory diseases, immunomodulatory medications, and comorbidities in a large US health-care system. Image Credit: fizkes/Shutterstock.com

מחלה דלקתית אינה גורמי סיכון עיקריים ל-COVID-19 חמור, התמקדו במחלות נלוות

במחקר שפורסם לאחרונה ב ה-Lancet Digital Health, קבוצת חוקרים ניתחה תוצאות של מחלת נגיף קורונה חמורה 2019 (COVID-19) בחולים עם מחלות דלקתיות בתיווך חיסוני (IMIDs), תוך התמקדות בהשפעות של תרופות, מחלות נלוות ומצב החיסון במהלך שלבי מגיפה שונים.

לימוד: למידת מכונה להבנת סיכונים לתוצאות חמורות של COVID-19: מחקר עוקבה רטרוספקטיבי של מחלות דלקתיות בתיווך מערכת החיסון, תרופות אימונומודולטוריות ומחלות נלוות במערכת בריאות גדולה בארה"ב. קרדיט תמונה: fizkes/Shutterstock.com

רקע כללי

נכון ל-28 בפברואר 2024, מגיפת ה-COVID-19 העולמית הביאה ליותר מ-7 מיליון מקרי מוות, מה שמציב סיכונים משמעותיים, במיוחד לאלה עם IMIDs, כגון דלקת מפרקים שגרונית, טרשת נפוצה ואסטמה אלרגית.

מצבים אלה מסומנים על ידי דלקת כרונית וחוסר ויסות חיסוני, שעלולים להחמיר את חומרת ה-COVID-19. הגורמים התורמים כוללים תפקוד לקוי של מערכת החיסון, שימוש בתרופות אימונומודולטוריות (IMMs), ומחלות נלוות נפוצות כמו מחלות לב וסוכרת.

מעניין לציין כי אסתמה אלרגית עשויה להפחית סיכונים חמורים ל-COVID-19, מה שמצביע על אינטראקציות מורכבות בין IMIDs לבין הנגיף. דרוש מחקר נוסף כדי להבהיר את הקשרים הללו כדי לשפר את ההנחיות והטיפול הספציפיים למטופל.

לגבי המחקר

במחקר הנוכחי, הנתונים הקליניים הגיעו מרשומות בריאות אלקטרוניות (EHRs) של Providence St Joseph Health (PSJH), המפעילה 51 בתי חולים ו-1,085 מרפאות ברחבי אלסקה, קליפורניה, מונטנה, אורגון, ניו מקסיקו, טקסס וושינגטון.

המחקר חולק לשתי תקופות: השלב הפרה-אומיקרון (1 במרץ 2020 – 25 בדצמבר 2021) הכולל את הגרסאות הפראיות והגרסאות המוקדמות כמו אלפא ודלתא, והשלב השולט באומיקרון (26 בדצמבר 2021-אוגוסט 30, 2022).

חולים עם IMID ובקרות ללא IMID זוהו מתוך רשומות רפואיות, מה שמבטיח שנתונים על מחלות, תרופות ומחלות נלוות תועדו לפני ההדבקה הראשונה שלהם ב-COVID-19.

המחקר, תוך הקפדה על חיזוק הדיווח של מחקרים תצפיתיים באפידמיולוגיה (STROBE) ואושר על ידי ועדת ביקורת מוסדית, עקב אחר תוצאות כמו אשפוז על סמך תאריך של בדיקת COVID-19 תקפה.

ניתוח סטטיסטי השתמש במודלים של למידת מכונה כדי לנתח את הנתונים, תוך התמקדות בדמוגרפיה של המטופל, מצב חיסון, מחלות נלוות פעילות, אבחנות IMID ושימוש ב-IMM. משתנים נורמלו, ונתונים חסרים טופלו באמצעות זקיפה חציונית.

המחקר השתמש ברגרסיה לוגיסטית (LR) עבור הפרשנות שלה והגברת שיפוע קיצוני (XGB) בשל יכולתו לטפל בנתונים לא ליניאריים ביעילות.

הביצועים הוערכו במערך מבחן ממושך כאשר השטח מתחת לעקומת ההפעלה של המקלט כמדד. בנוסף, המחקר בחן חשיבות משתנים ואינטראקציות תוך שימוש בטכניקות סטטיסטיות שונות כדי להבטיח חוסן ומהימנות בממצאים.

תוצאות המחקר

בניתוח רחב היקף של 2,167,656 חולים שנבדקו לתסמונת נשימתית חריפה נגיף קורונה 2 (SARS-CoV-2), אושרו ל-290,855 (13.4%) סובלים מ-COVID-19, כולל 15,397 (5.3%) חולים עם IMID ו-275,458 ( 94.7%) בלי.

במהלך התקופה שלפני האומיקרון, 110,217 (64.8%) אנשים שנבחנו חיוביים ל-COVID-19 לא חוסנו במלואם, מגמה שירדה מעט בתקופה השולטת באומיקרון עם 64,864 (53.7%) לא מחוסנים.

יש לציין כי בתקופה הדומיננטית של האומיקרון, הן לקבוצת החולים הכוללת והן לאלה שנבחנו חיוביים היו שיעורי תחלואה נלווית גבוהים יותר וכיסוי חיסונים מוגבר בהשוואה למוקדמים יותר במגיפה.

בתקופה שלפני האומיקרון, 169,993 (11.2%) מתוך 1,517,295 אנשים שנבדקו היו חיוביים ל-COVID-19. מתוכם, 23,330 (13.7%) אושפזו, 1,072 (0.6%) נזקקו להנשמה מכנית ו-5,294 (3.1%) מתו.

לחולי IMID היו שיעורי אשפוז גבוהים יותר (1,176 (14.6%) לעומת 22,154 (13.7%); p=0.024) ותמותה (314 (3.9%) לעומת 4,980 (3.1%); p<0.0001) בהשוואה לביקורות. במהלך התקופה השולטת באומיקרון, שיעור הבדיקות החיוביות עלה ל-18.6%, אך אשפוזים (14,504 (12.0%)), הנשמה מכנית (567 (0.5%), ומקרי מוות (2,001 (1.7%)) ירדו.

חולי IMID המשיכו להראות אשפוז גבוה יותר (1,082 (14.8%) לעומת 13,422 (11.8%); p<0.0001) ושיעורי תמותה (187 (2.6%) לעומת 1,814 (1.6%); p<0.0001) מאשר בביקורת.

גיל ומחלות נלוות מסוימות כמו פרפור פרוזדורים, מחלת עורקים כליליים, אי ספיקת לב, מחלת כליות כרונית, מחלת ריאות חסימתית כרונית (COPD), מחלת כבד כרונית וסרטן הופיעו באופן עקבי כגורמי סיכון לתוצאות חמורות של COVID-19 בשתי תקופות הזמן.

לעומת זאת, מצבי חיסון וחיזוק היו קשורים לתוצאות טובות יותר באופן משמעותי. מעניין לציין כי אסתמה ופסוריאזיס נקשרו להפחתת הסיכונים להשלכות חמורות, מה שמדגיש את המורכבות של אינטראקציות בין IMIDs ו-COVID-19.

ניתוח באמצעות LR ו-XGB חשף תובנות לגבי האסוציאציות הללו. מודל ה-XGB, במיוחד, הפגין ביצועים מעולים בסיווג תוצאות בריאותיות, עם שטח מתחת לעקומת ההפעלה המאפיין של המקלט שנע בין 0.77 ל-0.92, והעלה על LR בכ-7.5%.

ניתוח מפורט נוסף אישר את החשיבות של משתנים כמו תלות באופיואידים ו-IMIDs ספציפיים כמו דלקת מפרקים שגרונית וטרשת נפוצה בניבוי תוצאות חמורות של COVID-19.

דילוג לתוכן