ПРОГНОЗУВАННЯ РИЗИКУ ТЯЖКОГО ПЕРЕБІГУ COVID-19 У ДІТЕЙ
DOI:
https://doi.org/10.11603/24116-4944.2024.2.15089Ключові слова:
COVID-19, вітаміни, прозапальні цитокіни, математична модельАнотація
Мета дослідження – розробка моделі прогнозування, що дозволяє ідентифікувати дітей із високим ризиком розвитку тяжкого перебігу COVID-19 і своєчасно застосовувати профілактичні заходи.
Матеріали та методи. Обстежено 112 дітей віком від 1 місяця до 18 років із підтвердженим діагнозом COVID-19. Дослідження проводили на основі даних про рівні вітамінів і цитокінів у сироватці крові з використанням методу імуноферментного аналізу (ІФА).
Результати дослідження та їх обговорення. До моделі увійшли ключові предиктори ризику тяжкого перебігу COVID-19: прозапальні цитокіни TNF-α і IL-6, а також вітаміни A, D і B9. Ці показники виявилися значущими для оцінки ризику розвитку тяжких форм хвороби у дітей, дозволяючи ефективно прогнозувати різні рівні ризику та адаптувати профілактичні заходи.
Висновки. Дослідження підтвердило важливу роль прозапальних цитокінів TNF-α та IL-6, а також рівнів вітамінів A, D, B9 у прогнозуванні ризику тяжкого перебігу COVID-19 у дітей. Розроблена математична модель на основі множинного регресійного логістичного аналізу дозволяє з високою точністю визначати пацієнтів із підвищеним ризиком тяжкого перебігу хвороби. Це дає можливість своєчасно впроваджувати профілактичні заходи та індивідуалізувати лікування, що, своєю чергою, сприяє зниженню частоти тяжких форм COVID-19 у дітей та оптимізації використання медичних ресурсів.
Посилання
1. Miller, S., Aikawa, Y., Sugiyama, A., Nagai, Y., Hara, A., Oshima, T., Amaike, K., Kay, S. A., Itami, K., & Hirota, T. (2020). An isoform-selective modulator of cryptochrome 1 regulates circadian rhythms in mammals. Cell Chemical Biology, 27(9), 1192–1198.e5. https://doi.org/10.1016/j.chembiol.2020.05.008
2. Ludvigsson, J. F. (2020). Systematic review of COVID-19 in children shows milder cases and a better prognosis than adults. Acta Paediatrica, 109(6), 1088–1095. https://doi.org/10.1111/apa.15270
3. Grant, W. B., Lahore, H., McDonnell, S. L., Baggerly, C. A., French, C. B., Aliano, J. L., & Bhattoa, H. P. (2020). Evidence that vitamin D supplementation could reduce risk of influenza and COVID-19 infections and deaths. Nutrients, 12(4), 988. https://doi.org/10.3390/nu12040988
4. Zdrenghea, M. T., Makrinioti, H., Bagacean, C., Bush, A., Johnston, S. L., & Stanciu, L. A. (2017). Vitamin D modulation of innate immune responses to respiratory viral infections. Reviews in Medical Virology, 27(1), e1909. https://doi.org/10.1002/rmv.1909
5. Ilie, P. C., Stefanescu, S., & Smith, L. (2020). The role of vitamin D in the prevention of coronavirus disease 2019 infection and mortality. Aging Clinical and Experimental Research, 32(7), 1195–1198. https://doi.org/10.1007/s40520-020-01570-8
6. Martineau, A. R., Jolliffe, D. A., Greenberg, L., et al. (2017). Vitamin D supplementation to prevent acute respiratory infections: Individual participant data meta-analysis. BMJ, 356, i6583. https://doi.org/10.1136/bmj.i6583
7. Stephensen, C. B. (2001). Vitamin A, infection, and immune function. Annual Review of Nutrition, 21(1), 167–192. https://doi.org/10.1146/annurev.nutr.21.1.167
8. Shakoor, H., Feehan, J., Al Dhaheri, A. S., et al. (2021). Immune-boosting role of vitamins D, C, E, zinc, selenium and omega-3 fatty acids: Could they help against COVID-19? Frontiers in Immunology, 12, 634964. https://doi.org/10.1016/j.maturitas.2020.08.003
9. Ablamunits, V., & Lepsy, C. (2022). Blocking TNF signaling may save lives in COVID-19 infection. Molecular Biology Reports, 49(3), 2303–2309. https://doi.org/10.1007/s11033-022-07166-x
10. Ganda, I. J., Putri, T. K. E., Rauf, S., Laompo, A., Pelupessy, N. M., Lawang, S. A., et al. (2023). IL-6 serum level, ARDS, and AKI as risk factors for the COVID-19 infection’s mortality in children. PLOS ONE, 18(10), e0293639. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0293639
11. Musiienko, V., Sverstiuk, A., Lepyavko, A., Danchak, S., & Lisnianska, N. (2022). Prediction factors for the risk of diffuse non-toxic goiter development in type 2 diabetic patients. Polski Merkuriusz Lekarski, 50(296), 94–98. PMID: 35436270. https://doi.org/10.36740/WLek202207131
12. Chukur, O., Pasyechko, N., Bob, A., & Sverstiuk, A. (2022). Prediction of climacteric syndrome development in perimenopausal women with hypothyroidism. Przegląd Menopauzalny, 21(4), 236–241. DOI: https://doi.org/10.5114/pm.2022.123522
13. Vaid, A., Somani, S., Russak, A. J., De Freitas, J. K., Chaudhry, F. F., Paranjpe, I., et al. (2020). Machine learning to predict mortality and critical events in a cohort of patients with COVID-19 in New York City: Model development and validation. Journal of Medical Internet Research, 22(11), e24018. https://doi.org/10.2196/24018
14. Rossi, J. F., Chiang, H. C., Lu, Z. Y., Levon, K., van Rhee, F., Kanhai, K., et al. (2021). Association between insufficient interleukin-6 (IL-6) inhibition and worsening outcomes in COVID-19 and idiopathic multicentric Castleman disease (iMCD), and a mathematical model to predict optimal dosing to completely block IL-6 activity. Blood, 138(Supplement 1), 4004. https://doi.org/10.1182/blood-2021-150433
15. Chen, L. D., Hu, L., Song, Y., Huang, Y. P., Yang, S. J., Yang, J., & Zhang, X. B. (2022). Role of serum IL-6 and TNF-α in coronavirus disease 2019 (COVID-19)-associated renal impairment. European Journal of Inflammation, 20, 1721727X221126117. https://doi.org/10.1177/1721727X221126117
16. Yupari-Azabache, I., Bardales-Aguirre, L., Rodriguez-Azabache, J., Barros-Sevillano, J. S., & Rodríguez-Diaz, A. (2021). COVID-19 mortality risk factors in hospitalized patients: A logistic regression model. Revista de la Facultad de Medicina Humana, 21(1), 19–27. https://doi.org/10.30476/IJMS.2021.47835
17. Abu Shanap, M., Sughayer, M., Alsmadi, O., Elzayat, I., Al-Nuirat, A., Tbakhi, A., & Sultan, I. (2022). Factors that predict severity of infection and seroconversion in immunocompromised children and adolescents with COVID-19 infection. Frontiers in Immunology, 13, 919762. https://doi.org/10.3389/fimmu.2022.919762
18. Yang, Q., Li, J., Zhang, Z., Wu, X., Liao, T., Yu, S., et al. (2021). Clinical characteristics and a decision tree model to predict death outcome in severe COVID-19 patients. BMC Infectious Diseases, 21, 1–9. https://doi.org/10.1186/s12879-021-06478-w
19. Kass, D. A., Duggal, P., & Cingolani, O. (2020). Obesity could shift severe COVID-19 disease to younger ages. The Lancet, 395(10236), 1544–1545. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)31024-2
20. Tagarro, A., Epalza, C., Santos, M., et al. (2021). Screening and severity of coronavirus disease 2019 (COVID-19) in children in Madrid, Spain. JAMA Pediatrics, 175(3), 316–317. https://doi.org/10.1001/jamapediatrics.2020.1346
21. Ganda, I. J., Putri, T. K. E., Rauf, S., Laompo, A., Pelupessy, N. M., Lawang, S. A., & Massi, M. N. (2023). IL-6 serum level, ARDS, and AKI as risk factors for the COVID-19 infection’s mortality in children. PLOS ONE, 18(10), e0293639. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0293639
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Г. А. Павлишин, О. В. Лабівка
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
3. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
