ЭКГ поможет спрогнозировать смерть госпитализированных пациентов с COVID-19

В новом исследовании, опубликованном в журнале American Journal of Cardiology, ученые из Больницы Маунт-Синай (Mount Sinai Hospital) обнаружили, что специфические и динамические изменения на ЭКГ госпитализированных пациентов с COVID-19 или гриппом помогут спрогнозировать временные рамки ухудшения здоровья и смерти.

Практическая значимость работы

Результаты исследования показывают, что уменьшение формы волны на ЭКГ может быть использовано, чтобы идентифицировать пациентов с высоким риском тяжелого течения COVID-19. Авторы исследования утверждают, что уменьшение формы волны на ЭКГ при COVID-19 может быть важным инструментом корректировки лечения.

Материалы и методы исследования

Исследователи провели ретроспективный анализ ЭКГ у 140 пациентов, госпитализированных с COVID-19, и сравнили их с ЭКГ 281 пациентов с лабораторно подтвержденным гриппом A или гриппом. Б. 

Ученые изучили 3 временных точки ЭКГ для каждого пациента: базовое сканирование, проведенное в течение года до COVID-19 или госпитализации по поводу гриппа, сканирование, проведенное при поступлении в больницу, и последующие ЭКГ, выполненные во время госпитализация.

Результаты научной работы

По словам исследователей, 52 пациента с COVID-19, участвовавших в исследовании, не выжили, и анализ показывает, что у 74% этих пациентов наблюдалась низкая амплитуда комплекса QRS (LoQRS). Форма волны QRS на ЭКГ у пациентов стала меньше примерно через 5,3 дня после поступления в больницу, и они умерли примерно через 2 дня после обнаружения первой аномальной ЭКГ. Из 281 изученного больного гриппом LoQRS был выявлен у 11%. 17% больных гриппом умерли, и LoQRS присутствовал в 39% случаев. Пациенты с гриппом соответствовали критериям LoQRS: в среднем 55 дней после поступления в больницу, а среднее время до смерти составляло 6 дней с момента выявления LoQRS. В целом, эти результаты показывают, что у пациентов с гриппом риск смерти был ниже по сравнению с пациентами с COVID-19.

Авторы другого исследования утверждают, что ИИ поможет определять низкие уровни глюкозы с помощью ЭКГ без глюкометра.