COVID-19: Drei klinische Phänotypen mit prognostischer Aussagekraft

Patientinnen und Patienten, die mit COVID-19 in ein Krankenhaus eingeliefert werden, können einer neuen Studie zufolge in 3 Phänotypen eingeteilt werden, die mit der Mortalität korrelieren. Die Autorinnen und Autoren der Untersuchung entwickelten und validierten zu diesem Zweck ein vereinfachtes Werkzeug für die probabilistische Zuordnung von Erkrankten zu diesen Phänotypen.

Für ihre Studie verwendete die Arbeitsgruppe Daten aus 2 Kohorten: der COVID-19@Spain-Kohorte (retrospektive Kohorte mit 4035 konsekutiven Erwachsenen aus dem Zeitraum 02.02.–17.03.2020) und die COVID-19@HULP-Kohorte (2226 konsekutive Erwachsene aus dem Zeitraum 25.02.–19.04.2020). Die COVID-19@Spain-Kohorte wurde in eine Ableitungskohorte mit 2667 zufällig Ausgewählten und eine interne Validierungskohorte, bestehend aus den verbleibenden 1368 Patientinnen und Patienten, aufgeteilt. Als externe Validierungskohorte wurde die COVID-19@HULP-Kohorte verwendet.

Ein probabilistisches Modell zur Phänotypzuordnung wurde in der Ableitungskohorte mittels multi­nomialer logistischer Regression abgeleitet und in der internen Validierungskohorte bewertet. Das Modell wurde auch auf die externe Validierungskohorte angewendet. Die 30-Tages-Mortalität und andere prognostische Variablen wurden in den abgeleiteten Phänotypen und in den durch das probabilistische Modell zugewiesenen Phänotypen bewertet.

In der Ableitungskohorte (n=2667) wurden von den Forschenden 3 verschiedene Phänotypen identifiziert: Phänotyp A (516 [19%] Personen), Phänotyp B (1955 [73%]) und Phänotyp C (196 [7%]). Diese wurden in der internen Validierungskohorte (n=1368) repliziert: Phänotyp A (233 [17%] Personen), Phänotyp B (1019 [74%]) und Phänotyp C (116 [8%]).

Patientinnen und Patienten des Phänotyps A waren jünger, seltener männlich, hatten leichte Symptome einer Virusinfektion und normale Entzündungsparameter.

Patientinnen und Patienten des Phänotyps B waren häufiger adipös, litten an Lymphozytopenie und zeigten mäßig erhöhte Entzündungsparameter. Patientinnen und Patienten des Phänotyps C waren ältere Personen mit mehr Komorbiditäten und noch höheren Entzündungsparametern als Phänotyp B.

Die Forschenden entwickelten ein vereinfachtes Wahrscheinlichkeitsmodell (validiert in der internen Validierungskohorte) für die Phänotypzuordnung, das 16 Variablen umfasste.

In der Ableitungskohorte betrugen die 30-Tages-Mortalitätsraten laut den Forschenden 2,5% (95%-KI 1,4–4,3) für Personen vom Phänotyp A, 30,5% (95%-KI 28,5–32,6) für Personen vom Phänotyp B und 60,7% (95%-KI 53,7–67,2) bei Personen vom Phänotyp C (Log-Rank-Test p<0,0001).

Die vorhergesagten Phänotypen in der internen Validierungskohorte und der externen Validierungskohorte zeigten ähnliche Mortalitätsraten wie die zugeordneten Phänotypen (interne Validierungskohorte: 5,3% [95%-KI 3,4–8,1] für Phänotyp A; 31,3%; [95%-KI 28,5–34,2] für Phänotyp B; 59,5% [95%-KI 48,8–69,3] für Phänotyp C; externe Validierungskohorte: 3,7% [95%-KI 2,0–6,4] für Phänotyp A; 23,7% [95%-KI 21,8–25,7] für Phänotyp B; 51,4% [95%-KI 41,9–60,7] für Phänotyp C).

Fazit
Patientinnen und Patienten, die mit COVID-19 in ein Krankenhaus eingeliefert werden, können in 3 Phänotypen eingeteilt werden, die mit der Mortalität korrelieren. (ac)

Autoren: Gutiérrez-Gutiérrez B et al.
Korrespondenz: Jesús Rodríguez-Baño; [email protected]
Studie: Identification and validation of clinical phenotypes with prognostic implications in patients admitted to hospital with COVID-19: a multicentre cohort study
Quelle: Lancet Infect Dis 2021;21(6):783–792.
Web: https://doi.org/10.1016/S1473-3099(21)00019-0