Влияние критерия патологического отклонения показателя DLco на прогнозирование нарушения диффузионной способности легких после перенесенной инфекции SARS-CoV-2

Abstract

Цель. Прогнозирование нарушения диффузионной способности легких после перенесенной инфекции SARS-CoV-2 в зависимости от выбранного критерия патологического отклонения показателя DLco (трансфер-фактора монооксида углерода). Материалы и методы. В ретроспективное исследование включен 341 пациент (медиана возраста 48 лет, 76,8% мужчин) после перенесенного SARS-CoV-2-ассоциированного поражения легких. Медиана объема поражения легочной ткани в острый период заболевания составила 50%. Всем пациентам был выполнен диффузионный тест. Анализ DLco проведен с помощью описательной статистики и логистического регрессионного анализа с учетом полученной ранее модели прогнозирования снижения DLco [11], в которой за нижнюю границу нормы DLco было принято фиксированное значение 80% от должного значения (%долж.). В настоящем исследовании на той же выборке пациентов проведен сравнительный анализ качества моделей прогнозирования снижения DLco в зависимости от критериев его патологического отклонения (критерий 1: DLco менее 80%долж.; критерий 2: DLco менее должное - 1,645SD, SD - стандартное квадратичное отклонение от среднего). Для оценки качества моделей бинарного классификатора использовался ROC-анализ. Результаты. На обучающей выборке получены коэффициенты уравнений логистической регрессии с учетом выбранных критериев патологического отклонения DLco. Процедура ROC-анализа показала, что при применении критерия 1 значение AUC (площадь под кривой) составило 0,776; р менее 0,001 (95%-й доверительный интервал (ДИ) 0,707-0,824), чувствительность и специфичность обучающей модели - 81 и 66% соответственно, при применении критерия 2 значение AUC составило 0,759; р менее 0,001 (95%-й ДИ 0,701-0,817), чувствительность и специфичность обучающей модели - 83,4 и 59% соответственно. Заключение. Выбор критерия определения нижней границы нормы показателя DLco не оказывает существенного влияния на качество модели прогнозирования нарушения диффузионной способности легких после перенесенного SARS-CoV-2-ассоциированного поражения легких. Целесообразно отдавать предпочтение методу, который проще применять на практике.Aim. To predict impaired lung diffusion capacity after SARS-CoV-2 infection depending on the criteria of pathological deviation of DLco value (carbon monoxide transfer factor). Methods. The retrospective study included 341 patients (median age was 48 years, 76.8% of the participants were men) after SARS-CoV-2-associated lung injury. The median volume of lung injury during the acute phase of COVID-19 was 50%. All patients underwent a diffusion test. Descriptive statistics, logistic regression analysis were applied, taking into account the previously obtained model for prognosis of abnormal DLco (less 80% of the predicted value (%pred.)) [11]. In the present study on the same sample of patients, the prognosis of abnormal DLco was studied depending on the criterion 1: DLco less 80%pred. or criterion 2: DLco less predicted - 1.645SD (SD - standard deviation. ROC analysis was used to assess the quality of the binary classifier models. Results. The coefficients of the logistic regression equations were obtained on the training sample with regard to the chosen criterion of pathological deviation of DLco. The ROC analysis procedure showed that, when applying criterion 1, area under curve (AUC) was 0.776, p less 0.001 (0.707-0.824 95% confidence interval (CI)), sensitivity and specificity of the training model were 81% and 66%, respectively. When applying criterion 2, AUC was 0.759, p less 0.001 (0.701-0.817 95% CI), sensitivity and specificity of the training model were 83.4% and 59%, respectively. Conclusions. The criterion for determining the lower limit of normal DLco (LLN DLco) does not significantly affect the quality of the model for impaired lung diffusion capacity prognosis after SARS-CoV-2-associated lung injury. It is advisable to give preference to a method that is easier to apply in practice.