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Procalcitonin concentration in the emergency department predicts 30-day mortality in COVID-19 better than the lymphocyte count, the neutrophil-tolymphocyte ratio, or the C-reactive protein level. / Procalcitonina es superior a recuento linfocitario, índice neutrófilo/linfocito y proteína C reactiva para la predicción de mortalidad a 30 días de pacientes con COVID-19 en el servicio de urgencias.
López-Ayala, Pedro; Alcaraz-Serna, Ana; Valls Carbó, Adrián; Cuadrado Cenzual, Mª Ángeles; Torrejón Martínez, María José; López Picado, Amanda; Martínez Valero, Carmen; Miranda, Juande D; Díaz Del Arco, Cristina; Cozar López, Gabriel; Suárez-Cadenas, María Del Mar; Jerez Fernández, Pablo; Angós, Beatriz; Rodríguez Adrada, Esther; Cardassay, Eduardo; Del Toro, Enrique; Chaparro, David; Montalvo Moraleda, María Teresa; Espejo Paeres, Carolina; García Briñón, Miguel Ángel; Hernández Martín-Romo, Víctor; Ortega, Luis; Fernández Pérez, Cristina; Martínez-Novillo, Mercedes; González Armengol, Juan Jorge; González Del Castillo, Juan; Mueller, Christian E; Martín-Sánchez, F Javier.
Afiliação
  • López-Ayala P; Instituto de Investigación Cardiovascular de Basel (CRIB), Servicio de Cardiología, Hospital Universitario de Basel, Universidad de Basel, Basel, Suiza.
  • Alcaraz-Serna A; Hospital Universitario de Lausanne (CHUV), Departamento de Medicine, Servicio de Inmunología y Alergología, Lausanne, Suiza.
  • Valls Carbó A; Servicio de Neurología, Hospital Clínico San Carlos, Madrid, España.
  • Cuadrado Cenzual MÁ; Servicio de Laboratorio de Análisis Biomédicos, Hospital Clínico San Carlos, Madrid, España. Facultad de Medicina, Universidad Complutense de Madrid, España.
  • Torrejón Martínez MJ; Servicio de Laboratorio de Análisis Biomédicos, Hospital Clínico San Carlos, Madrid, España.
  • López Picado A; Instituto de Investigación de la Salud, Hospital San Carlos, Madrid, España.
  • Martínez Valero C; Instituto de Investigación de la Salud, Hospital San Carlos, Madrid, España.
  • Miranda JD; División de Modelos de Riesgo de Repsol, Madrid, España.
  • Díaz Del Arco C; Servicio de Neurología, Hospital Clínico San Carlos, Madrid, España.
  • Cozar López G; Servicio de Urgencias, Hospital Clínico San Carlos, Madrid, España.
  • Suárez-Cadenas MDM; Instituto de Investigación de la Salud, Hospital San Carlos, Madrid, España. Servicio de Urgencias, Hospital Clínico San Carlos, Madrid, España.
  • Jerez Fernández P; Servicio de Urgencias, Hospital Clínico San Carlos, Madrid, España.
  • Angós B; Servicio de Urgencias, Hospital Clínico San Carlos, Madrid, España.
  • Rodríguez Adrada E; Instituto de Investigación de la Salud, Hospital San Carlos, Madrid, España.
  • Cardassay E; Servicio de Urgencias, Hospital Clínico San Carlos, Madrid, España.
  • Del Toro E; Servicio de Urgencias, Hospital Clínico San Carlos, Madrid, España.
  • Chaparro D; Servicio de Urgencias, Hospital Clínico San Carlos, Madrid, España.
  • Montalvo Moraleda MT; Servicio de Anatomía Patológica, Hospital Clínico San Carlos, Madrid, España.
  • Espejo Paeres C; Servicio de Cardiología, Hospital Clínico San Carlos, Madrid, España.
  • García Briñón MÁ; Instituto de Investigación de la Salud, Hospital San Carlos, Madrid, España. Servicio de Urgencias, Hospital Clínico San Carlos, Madrid, España.
  • Hernández Martín-Romo V; Departamento de Sistemas de la Información y Tecnologías, Hospital Clínico San Carlos, Madrid, España.
  • Ortega L; Servicio de Laboratorio de Análisis Biomédicos, Hospital Clínico San Carlos, Madrid, España. Facultad de Medicina, Universidad Complutense de Madrid, España.
  • Fernández Pérez C; Servicio de Medicina Preventiva, Hospital Clínico San Carlos, Madrid, España.
  • Martínez-Novillo M; Servicio de Laboratorio de Análisis Biomédicos, Hospital Clínico San Carlos, Madrid, España. Instituto de Investigación de la Salud, Hospital San Carlos, Madrid, España.
  • González Armengol JJ; Facultad de Medicina, Universidad Complutense de Madrid, España. Instituto de Investigación de la Salud, Hospital San Carlos, Madrid, España. Servicio de Urgencias, Hospital Clínico San Carlos, Madrid, España.
  • González Del Castillo J; Instituto de Investigación de la Salud, Hospital San Carlos, Madrid, España. Servicio de Urgencias, Hospital Clínico San Carlos, Madrid, España.
  • Mueller CE; Instituto de Investigación Cardiovascular de Basel (CRIB), Servicio de Cardiología, Hospital Universitario de Basel, Universidad de Basel, Basel, Suiza.
  • Martín-Sánchez FJ; Facultad de Medicina, Universidad Complutense de Madrid, España. Instituto de Investigación de la Salud, Hospital San Carlos, Madrid, España. Servicio de Urgencias, Hospital Clínico San Carlos, Madrid, España.
Emergencias ; 34(2): 119-127, 2022 04.
Article em En, Es | MEDLINE | ID: mdl-35275462
ABSTRACT

OBJECTIVES:

Although many demographic and clinical predictors of mortality have been studied in relation to COVID-19, little has been reported about the prognostic utility of inflammatory biomarkers. MATERIAL AND

METHODS:

Retrospective cohort study. All patients with laboratory-confirmed COVID-19 treated in a hospital emergency department were included consecutively if baseline measurements of the following biomarkers were on record lymphocyte counts, neutrophil-to-lymphocyte ratio NRL, and C-reactive protein (CRP) and procalcitonin (PCT) levels. We analyzed associations between the biomarkers and all-cause 30-day mortality using Cox regression models and dose-response curves.

RESULTS:

We included 896 patients, 151 (17%) of whom died within 30 days. The median (interquartile range) age was 63 (51-78) years, and 494 (55%) were men. NLR, CRP and PCT levels at ED presentation were higher, while lymphocyte counts were lower, in patients who died compared to those who survived (P .001). The areas under the receiver operating characteristic curves revealed the PCT concentration (0.79; 95% CI, 0.75-0.83) to be a better predictor of 30-day mortality than the lymphocyte count (0.70; 95% CI, 0.65-0.74; P .001), the NLR (0.74; 95% CI, 0.69-0.78; P = .03), or the CRP level (0.72; 95% CI, 0.68-0.76; P .001). The proposed PCT concentration decision points for use in emergency department case management were 0.06 ng/L (negative) and 0.72 ng/L (positive). These cutoffs helped classify risk in 357 patients (40%). Multivariable analysis demonstrated that the PCT concentration had the strongest association with mortality.

CONCLUSION:

PCT concentration in the emergency department predicts all-cause 30-day mortality in patients with COVID-19 better than other inflammatory biomarkers.
RESUMEN

OBJETIVO:

Existen múltiples variables demográficas y clínicas predictivas de mortalidad en pacientes con COVID-19. Sin embargo, hay menos información sobre el valor pronóstico de los biomarcadores inflamatorios.

METODO:

Estudio de cohorte retrospectivo. Se incluyeron de forma consecutiva todos los pacientes con COVID-19, confirmado por laboratorio, atendidos en un servicio de urgencias hospitalario (SUH) y con valor basal de los siguientes biomarcadores recuento linfocitario, índice neutrófilo/linfocito (INL), proteína C reactiva (PCR) y procalcitonina (PCT). La relación entre los biomarcadores y la mortalidad total a 30 días se analizó mediante una regresión de Cox y gráficos de dosis-respuesta.

RESULTADOS:

Se incluyeron 896 pacientes, 151 (17%) fallecieron en los primeros 30 días. La mediana de edad fue de 63 años (51-78) y 494 (55%) eran hombres. El valor de INL, PCR y PCT fue mayor, mientras que el recuento linfocitario fue menor, en los pacientes que fallecieron respecto a los que sobrevivieron (p 0,001). La PCT fue superior al recuento linfocitario, INL y PCR en la predicción de mortalidad a 30 días (ABC 0,79 [IC 95% 0,75-0,83] vs 0,70 [IC 95% 0,65-0,74], p 0,001; 0,74 [IC 95% 0,69-0,78], p = 0,03; y 0,72 [IC 95% 0,68-0,76], p 0,001). Los puntos de decisión de PCT propuestos, 0,06 ng/l para exclusión y 0,72 ng/l para inclusión de muerte a 30 días, podrían facilitar la toma de decisiones en urgencias. Hubo 357 pacientes (40%) con valores de PCT en estas categorías. El análisis multivariable mostró una mayor asociación con la mortalidad para PCT que en los otros biomarcadores estudiados.

CONCLUSIONES:

PCT es el biomarcador con mejor capacidad para predecir mortalidad a 30 días por cualquier causa en pacientes con COVID-19 valorados en un SUH.
Assuntos
Palavras-chave
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Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Pró-Calcitonina / COVID-19 Idioma: En / Es Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article
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Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Pró-Calcitonina / COVID-19 Idioma: En / Es Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article