Простая прогностическая модель (на основе 7 факторов риска) госпитализации или смертельного исхода при инфекции, вызванной коронавирусом SARS-CoV-2, позволяет выявить лиц с высоким риском, которые могут получить статистически значимую пользу от терапии колхицином.

Данное исследование было проведено с целью изучения факторов риска госпитализации или смертельного исхода у амбулаторных пациентов с коронавирусной инфекцией и последующего выявления лиц с высоким риском, которые могут получить статистически значимую пользу от раннего лечения колхицином (сильнодействующим противовоспалительным препаратом).

В группе плацебо (2084 здоровых добровольца) оценку проводили с использованием модели пошаговой многовариантной логистической регрессии с факторами риска. Дополнительную оценку в модели выполняли с учетом клинических показателей. В итоговой прогностической модели оценивали С-индекс, а также оптимальное пороговое значение для прогнозируемой вероятности по индексу Юдена.

Для подтверждения внутренней валидности итоговой модели была проведена 10-кратная перекрестная валидация с участием здоровых добровольцев из группы плацебо. Величину риска и его ожидаемую вероятность у 4159 здоровых добровольцев оценивали по бета-коэффициентам итоговой прогностической модели, созданной для группы плацебо, а также индивидуальным значениям оставшихся в модели факторов риска.

Для классификации участников с низким и высоким риском использовали оптимальное пороговое значение, определенное в итоговой прогностической модели в группе плацебо. Оценку в подгруппах проводили с использованием модели логистической регрессии. Она включала подгруппы, выделенные с учетом риска (низкий или высокий риск), варианта лечения (плацебо или колхицин) и варианта лечения во взаимодействии с риском.

Семью переменными, оставшимися в прогностической модели, были индекс массы тела, возраст, применение гипогликемических средств, пол, респираторные заболевания в анамнезе, применение антикоагулянтов и пероральных стероидов на момент рандомизации. Для классификации лиц с низким уровнем риска (с ожидаемой вероятностью ниже идеального порогового значения) и лиц с высоким риском (с ожидаемой вероятностью выше идеального порогового значения) использовали оптимальное пороговое значение, определенное в прогностической модели.

При терапии колхицином число больных, которых необходимо лечить (ЧБНЛ) для предупреждения одной госпитализации или смертельного исхода, снизилось с 71 во всей исследуемой популяции (4159 участников) до 29 в подгруппе с высоким риском (1692 участника).

У негоспитализированных лиц с инфекцией, вызванной коронавирусом SARS-CoV-2, на ранних сроках простая прогностическая модель, учитывающая применяемые лекарственные препараты и клинические данные, может помочь выявить пациентов с высоким риском, которым в целом будет полезно лечение колхицином на более раннем этапе.