Новости
Определить тяжесть COVID-19 помогут звуки кашля
Фото из открытого источника (Яндекс-картинки)
- 10.10.2023
- 502
Оценка звуков кашля пациентов с COVID-19 может помочь определить тяжесть их состояния и привести к более быстрому лечению пациентов с тяжелым заболеванием, согласно результатам, опубликованным в журнале ERJ и на медицинском портале Healio1. “Такой подход может помочь в оперативном выявлении и изоляции пациентов с COVID-19, тем самым способствуя надлежащему медицинскому обслуживанию и осуществлению мер контроля”, - говорится в пресс-релизе.
В ходе перекрестного исследования авторы обследовали 62 пациента (37% женщин) в возрасте старше 18 лет с COVID-19, чтобы определить, можно ли использовать звуки кашля, записанные в первые 24 часа после поступления в больницу с помощью смартфона, для выявления пациентов с тяжелым заболеванием.
Исследователи использовали показатели нарушения газообмена, чтобы сгруппировать пациентов по степени тяжести заболевания, которая включала легкую (n = 13; средний возраст 52 года; 35% женщин), умеренную (n = 14; средний возраст 51,5 года; 36% женщин) и тяжелую (n = 17; средний возраст 54 года; 41% женщин).
При каждом сигнале кашля исследователи собирали различные переменные, основанные на времени и частоте кашля, для последующей оценки. Исследователи определили “приступ кашля” как по меньшей мере два кашлевых усилия, следующих за одним начальным вдохом, причем каждое кашлевое усилие сопровождается первым звуком, за которым следует промежуточная часть и второй звук.
При оценке звуков из записей исследователи выявили пять параметров, которые существенно различались в зависимости от того, была ли у пациента легкая, среднетяжелая или тяжелая пневмония. Эти параметры включали вариабельность частоты (легкая, 760,3 Гц против умеренной, 767,4 Гц против тяжелой, 614,9 Гц; Р = .0031) и пиковую частоту (473,9 Гц против 340,1 Гц против 610,3 Гц; Р = .0025) во всем сигнале кашлевого усилия; вариабельность частоты (729,5 Гц против 601,9 Гц против 526,7 Гц; Р = .001) и частота максимальной энергии (2191,8 Гц против 1898,4 Гц против 1620,4 Гц; Р = .013) в первом кашлевом звуке; и межквартильный диапазон частот (674,7 Гц против 825,7 Гц против 527,6 Гц; Р = .026) в промежуточной части звука кашля.
Примечательно, что сравнение пациентов с легкой формой заболевания с пациентами с тяжелой формой заболевания привело к значительным различиям по каждому из пяти параметров, в то время как сравнение пациентов со среднетяжелой формой заболевания с пациентами с тяжелой формой заболевания привело к значительным различиям только по трем из пяти параметров (вариабельность частоты и пиковая частота при общем усилии кашля и межквартильный диапазон частоты в промежуточной части кашлевого звука).
Разделив пациентов по полу, исследователи наблюдали значительные различия для двух различных параметров звука кашля. В промежуточной части кашлевого звука вариабельность частоты различалась как у мужчин (легкая, 697,2 Гц против умеренной, 752 Гц против тяжелой, 588,6 Гц; Р = .0131), так и у женщин (1054,5 Гц против 768,8 Гц против 597,5 Гц; Р < .0001). Только у женщин частота максимальной энергии в промежуточной части кашлевого звука различалась в зависимости от степени тяжести (3567 Гц против 2691 Гц против 2190 Гц; Р < 0,001).
“Используя методы машинного обучения и, возможно, добавив некоторые дополнительные функции, можно было бы подтвердить потенциал этого подхода для различения степеней тяжести заболевания”, - написали авторы. “Это могло бы привести к ранней стратификации и прогнозированию вероятных клинических исходов для правильной сортировки пациентов и соответствующего распределения ресурсов здравоохранения, что принесло бы огромную пользу как пациенту, так и поставщикам медицинских услуг”.