КОМП’ЮТЕРНА ТОМОГРАФІЯ ЯК МЕТОД ПРОГНОЗУВАННЯ РОЗВИТКУ COVID-19

Автор(и)

  • В. В. Палапа КЗВО «Рівненська медична академія» Рівненської обласної ради
  • В. М. Оксюта КЗВО «Рівненська медична академія» Рівненської обласної ради
  • О. П. Мялюк КЗВО «Рівненська медична академія» Рівненської обласної ради
  • П. П. Семенюк Рівненський обласний клінічний лікувально-діагностичний центр імені В. Поліщука

DOI:

https://doi.org/10.11603/bmbr.2706-6290.2021.1.11821

Ключові слова:

комп’ютерна томографія, вірусасоційована пневмонія, COVID-19

Анотація

Резюме. Національна комісія з питань охорони здоров’я Китаю дійшла висновку, що найбільш вразливою верствою населення є саме пацієнти похилого віку із коморбідною патологією. У хворих найчастішим ускладненням коронавірусної хвороби визнане ураження легеневої тканини, яке сьогодні трактується як «негоспітальна пневмонія». На жаль, незважаючи на існування найсучасніших методів ідентифікації різних патогенних мікроорганізмів, приблизно в половині випадків збудник пневмонії, у тому числі й негоспітальної, не виявляється. Тому для діагностики вірусасоційованої пневмонії особливого значення набуває такий метод як комп’ютерна томографія.

Мета дослідження – проаналізувати дані комп’ютерної томографії як методу візуалізації змін та контролю динаміки розвитку ураження легеневої тканини у хворих на вірусасоційовану пневмонію.

Матеріали і методи. Обстежено 48 пацієнтів із підозрою на вірусну пневмонію за допомогою комп’ютерного томографа марки GE OPTINA CT 520 (2017 р. випуску). Стать не брали до уваги, вік 40–75 років. Протокол обстеження: 120kV, 350 mA, крок 5mm. Реконструкція: Lung – 1.25 mm (товщина), STD – 0.625 mm (товщина).

Результати. Проведено порівняльну оцінку клінічних характеристик та особливостей візуалізації серед учасників двох груп, які відрізнялися за тяжкістю перебігу: середньої тяжкості (перша група) і тяжкого перебігу (друга група). Відповідно, серед пацієнтів, які увійшли до першої групи, переважали особи віком 40–60 років (74,2 %), значна частина яких скаржилась  на лихоманку (78,2 %), задишку (67,6 %) та загальну слабість (80,2 %) як первинні прояви захворювання. І тільки у 9 (18,7 %) осіб розвиток патології був пов’язаний з інфекційним спалахом у певному середовищі. В усіх пацієнтів, у яких захворювання перебігало з вираженою тяжкістю, належали до старших вікових груп. У загальному при аналізі таких показників томограми, як спотворений легеневий малюнок, наявність бронхоектазів та випоту в плевральній порожнині, які можуть свідчити на користь вірусного ураження, статистично відрізнялись у пацієнтів зазначених груп порівняння.

Висновки. Встановлено, що комп’ютерна томографія є ефективним інструментальним методом діагностики вірусного ураження легеневої тканини. Рекомендовано використовувати комп’ютерну томографію як найкращий метод візуалізації розвитку, обсягу ураження та динаміки змін вірусасоційованої пневмонії.

Посилання

Chernyshova LI. [Coronavirus infection]. Aktual infekt. 2020;8(2):125-7. Ukrainian.

Dzyublyk IV, Kukalo OV. [New human coronaviruses and respiratory diseases]. Ukr pulmonol zhurn. 2015;4: 53-9. Ukrainian.

Nikiforov VV, Kolobukhina LV, Smetanina SV, Mazankova LM, Plavunov NF, Shhelkanov NYu et al. New coronavirus infection (COVID-19): ethiology, epidemiology, clinic, diagnostics, treatment and prevention: teaching aid. [Новая коронавирусная инфекция (COVID-19): этиология, эпидемиология, клиника, диагностика, лечение и профилактика: учебно-методическое пособие] Moscow; 2020. Russian.

Liang Т. [Handbook of COVID-19 prevention and treatment]. Zhejiang University School of Medicine. 2020;1: 68.

Yuen KS, Ye ZW, Fung SY, Chan CP, Jin DY. SARS-CoV-2 and COVID-19: the most important research questions. Cell Biosci. 2020;10: 40.

Callaway E, Cyranoski D. Why snakes probably aren’t spreading the new China virus: one genetic analysis suggests reptilian reservoir – but researchers doubt that the coronavirus could have originated in animals other than birds or mammals. Nature. 2020 Jan. DOI: 10.1038/d41586-020- 00180-8.

Zhou Fei, Yu Ting, Du Ronghui, Fan Guohui, Liu Ying, Liu Zhibo et al. Clinical course and risk factors for mortality of adult inpatients with COVID-19 in Wuhan, China: a retrospective cohort study. Lancet. 2020;395: 1054-62.

Morley JE, Vellas B. COVID-19 and Older Adult. J Nutr Health Aging. 2020. DOI:10.1007/s12603- 020-1349-9.

Pengfei Sun, Shuyan Qie, Zongjian Liu, Jizhen Ren, Kun Li, Jianing Xi. Clinical characteristics of 50466 hospitalized patients with 2019-nCoV infection. J Med Virol. 2020. DOI:10.1002/jmv.25735.

Joshua P. Metlay, Grant W. Waterer. Treatment of Community-Acquired Pneumonia During the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Pandemic. Ideas and Opinions. 2020;7. DOI: https://doi.org/10.7326/M20-2189.

Cilloniz C, Martin-Loeches I, Garcia-Vidal C, San Jose A, Torres A. Microbial Etiology of Pneumonia: Epidemiology, Diagnosis and Resistance Patterns. Int J Mol Sci. 2016;17(12): 2120. DOI: https://doi.org/10.3390/ijms17122120.

Dandachi D, Rodriguez-Barradas MC. Viral pneumonia: etiologies and treatment. Journal of Investigative Medicine. 2018;66: 957-65. DOI: http://dx.doi.org/10.1136/jim-2018-000712.

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-05-22

Як цитувати

Палапа, В. В., Оксюта, В. М., Мялюк, О. П., & Семенюк, П. П. (2021). КОМП’ЮТЕРНА ТОМОГРАФІЯ ЯК МЕТОД ПРОГНОЗУВАННЯ РОЗВИТКУ COVID-19. Вісник медичних і біологічних досліджень, (1), 87–91. https://doi.org/10.11603/bmbr.2706-6290.2021.1.11821

Номер

Розділ

Оригінальні дослідження