Patoloģiska EKG paredz nāvi no Covid-19

Patoloģiska EKG paredz nāvi no Covid-19

nenormāla EKG paredz nāvi no Covid-19

Zinātnieku komanda NYU Langone medicīnas centrā ir atklājusi, ka 2019. gada koronavīrusa slimnieku hospitalizēto pacientu klīnisko smagumu var paredzēt, analizējot paaugstinātu troponīna līmeni un patoloģisku elektrokardiogrammu (EKG). Pētījums pašlaik ir pieejams medRxiv* priekšdrukas serverī.

COVID{0}} ir kļuvusi par vienu no nāvējošākajām epidēmijām mūsdienu vēsturē. Kopš tā parādīšanās 2019. gada decembra beigās augsti infekciozais akūtā respiratorā sindroma koronavīruss 2 (SARS-CoV-2), jaunā koronavīrusa patogēns, ir inficējis vairāk nekā 55,5 miljonus cilvēku un izraisījis vairāk nekā 1,33 gadījumus. miljons nāves gadījumu. Lai gan lielākā daļa COVID-19 pacientu joprojām ir asimptomātiski vai ar viegliem simptomiem, gados vecāki pieaugušie un pacienti ar blakusslimībām (hipertensija, sirds un elpošanas sistēmas traucējumi, diabēts un nieru slimība) ir ļoti uzņēmīgi pret SARS-CoV-2 infekciju.

Starp dažādām ar jauno koronavīrusu saistītajām komplikācijām aptuveni 25 procentiem pacientu attīstījās sirdsdarbības traucējumi. Šī komplikācija ir cieši saistīta ar ievērojami palielinātu mirstību. Lielākajai daļai hospitalizētu pacientu ar COVID{1}} paaugstināts troponīna līmenis ir galvenais kardiovaskulāro traucējumu noteicošais faktors. Pacientiem ar COVID-19 var rasties sirds un asinsvadu bojājumi vairāku faktoru dēļ, piemēram, paaugstināts pro-iekaisuma mediatoru līmenis, koagulācijas/trombu izraisīti mikrovaskulāri bojājumi, pazemināts skābekļa līmenis asinīs un slimības izraisīta paaugstināta vielmaiņas nepieciešamība vai tieša vīrusa iekļūšana kardiomiocītos. Sistemātiska elektrokardiogrammas (EKG) rezultātu novērtēšana var būt efektīva pieeja, lai iegūtu dziļāku izpratni par sirds komplikācijām pacientiem.

Ņemot vērā EKG labo prognostisko vērtību un vieglo pieejamību, pētnieki centās saprast, vai rezultāti, kas sniegti EKG pacientiem ar COVID{0}}, kas stratificēti pēc troponīna līmeņa, var labāk paredzēt kardiovaskulāro stāvokli un prognozes hospitalizētiem pacientiem.