COX REGRESSION AS A TOOL FOR PREDICTING ADVERSE CLINICAL OUTCOMES IN PREGNANT WOMEN WITH CORONAVIRUS INFECTION
Authors: Никулин Антон Анатольевич , Щеголев Алексей Валерианович , Лахин Роман Евгеньевич , Мещанинова Светлана Геннадиевна 
Published: July 2024

Введение. Модель пропорциональных рисков Кокса, или регрессия Кокса, широко применяется в биомедицинских исследованиях. Данный метод характеризует взаимоотношение между конечными точками времени и независимыми переменными до наступления события. Пандемия коронавирусной инфекции заставило медицинское сообщество искать новые возможности в диагностике, лечении и прогнозирования течения этой инфекции, в том числе с применением метода регрессии Кокса. Цель исследования: выявить прогностические критерии неблагоприятного исхода у беременных с тяжелой и крайне тяжелой формами COVID-19 и, на их основании, построить прогностическую модель. Методика: проведено когортное одноцентровое ретроспективное исследование, в которое включено 83 пациентки, находившихся на лечении в отделении реанимации и интенсивной терапии (ОРИТ) в период с 01 января по 31 декабря 2021 года. Из них 13 пациенток с неблагоприятным исходом — смертью, и 70 пациенток с благополучным исходом — выздоровлением. Были проанализированы клинические и лабораторные показатели пациенток обеих групп при госпитализации в ОРИТ. Результаты: проведенный регрессионный анализ по методу Кокса выделил лабораторные показатели, значения которых при поступлении в ОРИТ связаны с развитием неблагоприятного исхода (смерти). Эти показатели использовали в качестве переменных уравнения линейной регрессии. Уравнения расчета прогностического индекса соответствовало критериям статистически значимой модели. Уравнение расчета прогностического индекса при поступлении в ОРИТ – чувствительность 61,5%, специфичностью 67,1%, площадь под рабочей характеристической кривой (AUROC — Area Under Receiver Operator Curve) — 0,695 (95% доверительный интервал [95% ДИ] 0,523–0,866). Вывод. Регрессия Кокса позволяет выделить показатели, связанные с неблагоприятным клиническим исходом. Их числовое преобразование позволяет получить объективный показатель — прогностический индекс. С помощью этого критерия возможно предполагать развитие неблагоприятного исхода в данном клиническом случае, концентрировать работу мультидисциплинарной бригады, привлекать дополнительные резервы медицинского учреждения и/или осуществлять эвакуацию таких пациенток в стационары высокого уровня оказания помощи.

The Cox proportional hazards model, or Cox regression, is widely used in biomedical research. This statistical model characterizes the relationship between time endpoints and independent variables before the event occurs. The coronavirus pandemic has forced the medical community to look for new opportunities in diagnosing, treating and predicting the course of this infection, including using the Cox regression method. Purpose of the study: to identify prognostic criteria for unfavorable outcome in pregnant women with severe and extremely severe forms of COVID-19 and, based on them, to build a prognostic model. Methodology: a cohort single-center retrospective study was conducted, which included 83 patients who were treated in the intensive care unit (ICU) from January 1 to December 31, 2021. Of these, 13 patients had an unfavorable outcome — death, and 70 patients with a favorable outcome — recovery. Clinical and laboratory parameters of patients of both groups during hospitalization in the ICU were analyzed. Results. The Cox regression analysis identified laboratory parameters, the values of which upon admission to the ICU are associated with the development of an unfavorable outcome (death). These indicators were used as variables in a linear regression equation. The equations for calculating the prognostic index met the criteria for a statistically significant model. The equation for calculating the prognostic index upon admission to the ICU is sensitivity 61.5%, specificity 67.1%, area under the operating characteristic curve (AUROC — Area Under Receiver Operator Curve) — 0.695 (95% confidence interval [95% CI] 0.523–0.866). Conclusion. Cox regression allows identifying indicators associated with unfavorable clinical outcome. Their numerical transformation allows us to obtain an objective indicator — a prognostic index. Using this criterion, it is possible to predict the development of an unfavorable outcome in a given clinical case, concentrate the work of a multidisciplinary team, attract additional reserves of a medical institution and/or evacuate suchpatients to high-level hospitals.