EP-013 - AVALIAÇÃO SUBSEGMENTAR DO COMPROMETIMENTO PULMONAR PELA COVID-19 E A ASSOCIAÇÃO COM MORTALIDADE

IF 3 4区 医学 Q2 INFECTIOUS DISEASES
Mônica Bannwart Mendes, Marcos Aureliano Araujo Silva, Eduardo Abrão Spindola Resk, Sérgio Marrone Ribeiro, Diana R. de Pina Mira, Karen Ingrid Tasca, Carlos Magno Castelo B. Fort
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Abstract

Introdução

A tomografia computadorizada de tórax é muito útil na avaliação do comprometimento pulmonar nos pacientes com SARS-CoV-2 (COVID-19), pois fornece informações sobre a natureza, extensão e progressão do dano tecidual, porém, atualmente essa análise é subjetiva. Propôs-se uma análise computacional detalhada de regiões pulmonares específicas em pacientes com COVID-19 para melhorar a compreensão geral dos danos pulmonares e prognóstico do indivíduo.

Objetivo

Realizar estudo de comprometimento pulmonar computadorizado através de subsegmetação, em hospitalizados pela COVID-19 comparado à outras infecções pulmonares COVID-19 negativas.

Método

Foram selecionados 333 indivíduos adultos com síndrome respiratória aguda, em um hospital universitário, em 2020-2021 e TC à admissão. 190 possuíam diagnóstico molecular positivo para COVID-19 e 143 eram negativos. Usou-se software de segmentação 3D Slice. As quantificações foram extraídas como o volume percentual do volume total de ambos os pulmões e classificadas usando as unidades Hounsfield (HU): enfisema (−1050 HU a −950 HU); pulmão inflado (−950 HU a −750 HU); opacidade (−750 HU a −400 HU); e colapso (−400 HU a 0 HU). A quantificação por Python foi desenvolvida pelos próprios autores. As comparações entre grupos foram feitas por teste t de Student e Teste t de Welch; o teste de Tukey foi usado para determinar diferença entre grupos. Considerado p ≤ 0,05.

Resultados

Indivíduos COVID-19 positivos apresentaram alterações significativas nas regiões posteriores mediais direita e esquerda de ambos os pulmões. As porcentagens foram mais elevadas em volume de acometimento, opacidade, colapso e áreas afetadas, o que indica piores condições pulmonares nesses pacientes. Já o grupo negativo, apresentou porcentagens mais elevadas de pulmão inflado e enfisema, especialmente nas regiões posterior e anterior medial esquerda. Não foram observadas diferenças entre o pulmão direito e esquerdo.

Conclusão

Através da segmentação computacional avançada e análise quantitativa foram fornecidos detalhes do impacto da COVID-19 na estrutura e função pulmonar, apresentando diferenciação clara entre grupos, sendo a região medial posterior de ambos os pulmões a mais danificada nos casos positivos. Os volumes pulmonares colapsados ??são mais intensos nos que não sobreviveram, especialmente, nas regiões pulmonares do pulmão direito. Isto indica uma forte associação entre volume pulmonar direito colapsados ??e mortalidade à TC na admissão, indicando necessidade de ventilação mecânica precoce.
EP-013-通过COVID-19对肺功能损害及其与死亡率的关系进行分段评估
导言胸部计算机断层扫描在评估 SARS-CoV-2 (COVID-19) 患者的肺损伤方面非常有用,因为它提供了有关组织损伤的性质、程度和进展的信息,但目前这种分析是主观的。目标 对住院的 COVID-19 患者与其他 COVID-19 阴性肺部感染者进行比较,通过细分进行计算机化肺损伤研究。方法 2020-2021 年从一所大学医院选取 333 名急性呼吸系统综合征成人患者,入院时进行 CT 扫描。其中 190 人的 COVID-19 分子诊断结果呈阳性,143 人呈阴性。使用三维切片分割软件。量化结果提取为双肺总体积的百分比,并使用霍斯菲尔德单位(HU)进行分类:肺气肿(-1050 HU至-950 HU);充气肺(-950 HU至-750 HU);不透明(-750 HU至-400 HU);塌陷(-400 HU至0 HU)。Python 定量由作者自行开发。组间比较采用学生 t 检验和韦尔奇 t 检验;组间差异采用 Tukey 检验。结果COVID-19阳性者的双肺左右内后部区域均有明显改变。受累体积、不透明、塌陷和受累区域的百分比较高,表明这些患者的肺部状况较差。另一方面,阴性组肺部膨胀和肺气肿的百分比较高,尤其是在左后和前内侧区域。结论通过先进的计算分割和定量分析,提供了 COVID-19 对肺部结构和功能影响的详细情况,显示出各组之间的明显区别,阳性病例中两肺的后内侧区域受损最严重。未存活者的肺塌陷程度更严重,尤其是右肺的肺区。这表明右肺体积塌陷与入院 CT 的死亡率有很大关系,需要尽早进行机械通气。
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期刊介绍: The Brazilian Journal of Infectious Diseases is the official publication of the Brazilian Society of Infectious Diseases (SBI). It aims to publish relevant articles in the broadest sense on all aspects of microbiology, infectious diseases and immune response to infectious agents. The BJID is a bimonthly publication and one of the most influential journals in its field in Brazil and Latin America with a high impact factor, since its inception it has garnered a growing share of the publishing market.
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