Персонализированные системы подсчета баллов являются эффективным способом мониторинга прогрессирования заболевания, его стойкости и последствий.

В недавнем исследовании, опубликованном в  Журнале  клинической вирусологии  , была разработана индивидуализированная система оценки для прогнозирования выделения жизнеспособного тяжелого острого респираторного синдрома коронавируса 2 (SARS-CoV-2) у пациентов с положительным результатом на коронавирусную болезнь 2019 (COVID-19), которая поможет определить индивидуальные стратегии изоляции.

Фон

По данным Центров по контролю и профилактике заболеваний (CDC), пациенты с COVID-19 должны самоизолироваться на 5-10 дней, в зависимости от того, как долго сохраняются симптомы и насколько они серьезны. Однако период изоляции не учитывает продолжительность выделения вируса , которая варьируется у разных пациентов и может зависеть от ранее существовавших заболеваний.

Кроме того, несмотря на данные о более короткой продолжительности выделения жизнеспособного вируса вакцинированными лицами, рекомендуемые принципы изоляции не учитывают прививочный статус человека. 

Индивидуальный подход к установлению подходящего периода изоляции для пациентов с COVID-19 является оправданным. Вирусная культура для оценки выделения жизнеспособного вируса нецелесообразна из-за затрат и времени.

Поэтому была предложена индивидуализированная система оценки клинического прогноза для оценки выделения жизнеспособных вирусов, чтобы настроить период изоляции и предосторожности, которые необходимо соблюдать.

Изучение

Новое исследование включало в себя четыре проспективных исследования, проведенных за последние два года, с февраля 2020 года по январь 2022 года, для изучения кинетики выделения жизнеспособного вируса SARS-CoV-2. На основе полученных данных была разработана система оценки клинического прогноза.

В первую группу вошли пациенты из больницы третичного уровня в Сеуле, все госпитализированные в 2020 году. Во вторую группу вошли пациенты с бессимптомным или легким течением болезни из общественного изолятора в южнокорейском городе в период с января по февраль 2021 года. Пациенты третьей группы были отобраны из общественного изолятора с июля по август 2021 года. Четвертая группа набирала пациентов во время дельта-волны в Корее в период с сентября 2021 года по январь 2022 года.

Были собраны данные о статусе вакцинации, тяжести и продолжительности заболевания COVID-19. Субъекты, для которых прошло не менее двух недель с момента последней дозы вакцины против COVID-19, рекомендованной CDC — две дозы мРНК-вакцины для населения в целом и три дозы мРНК-вакцины для лиц с ослабленным иммунитетом — считались полностью вакцинированными. Субъекты, которые никогда не были вакцинированы, были отнесены к категории непривитых. Остальные были признаны частично вакцинированными.

Полученные результаты

Всего было взято 612 проб у 121 пациента; среди них было проанализировано 315 образцов, принадлежащих 66 пациентам.

Результаты показали заметную неоднородность среди когорт. Было обнаружено, что по сравнению с когортами 1 и 4, когорты 2 и 3, выходцы из внебольничного изолятора, включали более молодых пациентов с менее тяжелым течением заболевания.

Отрицательная конверсия вирусной культуры была связана с болезнью от средней до критической степени, числом копий вируса, статусом полной вакцинации и реципиентами трансплантата органов. Прогностическая модель выделения жизнеспособного вируса включала эти четыре переменные.

Прогноз частоты отрицательных результатов посева на 10-й день появления симптомов у пациентов с баллами -5, 0 и 6 составил 100%, 86% и 6% соответственно.

Обсуждение 

Выделение на основе культуры является золотым стандартом для определения инфекционности SARS-CoV-2. 

В этой модели прогнозирования использовались количество копий геномной рибонуклеиновой кислоты (РНК), тяжесть заболевания, время, прошедшее с момента появления симптомов, и статус вакцинации. Следует отметить, что у самцов период выделения жизнеспособного вируса был короче, чем у самок. Однако при многопараметрическом анализе статистическая значимость была минимальной. 

Вывод 

Модель прогнозирования клинической оценки обеспечивает индивидуальный подход к определению периода изоляции, тем самым снижая нагрузку на систему здравоохранения. Модель может быть легко интегрирована в приложение для борьбы с инфекциями или медицинский калькулятор.