ABSTRACT
Declaration de liens d'interets: Les auteurs declarent ne pas avoir de liens d'interets. Copyright © 2022
ABSTRACT
Resumen La infección respiratoria baja se define como una enfermedad infecciosa de las vías aéreas subglóticas. La neumonía aguda constituye el principal cuadro nosológico. Su incidencia anual está estimada en cinco casos por cada 1.000 habitantes en Francia, por ejemplo, donde se trata de la primera causa de fallecimiento por enfermedad infecciosa. Si las bacterias constituyen el primer grupo de patógenos implicados, también se han observado virus respiratorios en las vías aéreas en el 33-50% de los pacientes. La epidemiología bacteriana varía en función del contexto y la gravedad. El neumococo es siempre la bacteria predominante. Se debe considerar la existencia de Pseudomonas aeruginosa en caso de enfermedad estructural del pulmón. La sospecha clínica de neumonía se basa habitualmente en la asociación de signos sistémicos de infección y signos respiratorios. Salvo en los casos estrictamente ambulatorios, son necesarias pruebas de imagen torácicas para establecer el diagnóstico positivo. La tomografía computarizada presenta un interés creciente, en particular en caso de discordancia clinicorradiológica. La ecografía torácica, como complemento de la auscultación y de la radiografía torácica, resulta útil para el diagnóstico positivo y sobre todo para el control evolutivo bajo tratamiento. El estudio microbiológico depende de la gravedad. En el paciente hospitalizado, se aconseja realizar un análisis citobacteriológico de una muestra de esputo. En la actualidad, la reacción en cadena de la polimerasa multiplex constituye la herramienta de referencia para identificar virus respiratorios. Es primordial la valoración de la gravedad durante el tratamiento inicial de la neumonía. Permite determinar el lugar para realizar el tratamiento adaptado, mediante la gestión razonada de los recursos. Esta etapa es muy importante, ya que determina el pronóstico. Se han desarrollado escalas y modelos de predicción para ayudar al médico en la toma de decisiones de hospitalización e ingreso en cuidados intensivos. En la neumonía, la antibioticoterapia inicial es probabilista y depende, por una parte, de la gravedad del paciente y, por otro lado, del conocimiento de la epidemiología bacteriana. La precocidad de la antibioticoterapia es un factor pronóstico, a fortiori en caso de neumonía grave. De manera ambulatoria, la antibioticoterapia comienza una vez sospechado el diagnóstico, pero en el hospital se iniciaría en las horas siguientes al ingreso;no debe retrasarse por la realización de estudios diagnósticos. En caso de shock séptico o, de manera más amplia, en presencia de elementos de gravedad que indiquen la necesidad de tratamiento en cuidados intensivos, la antibioticoterapia se iniciará en la hora siguiente a la sospecha diagnóstica. Una vez comenzada, la respuesta al tratamiento será reevaluada precozmente, a las 48 horas de su inicio. Conviene entonces adaptar la antibioticoterapia en caso de diagnóstico bacteriano de certeza, es decir, reduciendo siempre que sea posible su espectro. La duración habitual de la antibioticoterapia en la neumonía aguda es de 7 días. Algunos datos microbiológicos pueden sugerir un tratamiento más prolongado. Por el contrario, se han propuesto estrategias de suspensión precoz de la antibioticoterapia, siempre que la evolución clínica inicial sea favorable o que la cinética de la procalcitonina disminuya.
ABSTRACT
Background-aim: SARS coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is responsible for high morbidity and mortality worldwide, mostly due to the exacerbated inflammatory response observed in critically ill patients. However, little is known about the kinetics of the systemic immune response and its association with survival in Covid-19 patients admitted in ICU Methods: We performed a retrospective multicenter study including all patients with SARS-Cov-2 infection admitted in 3 ICUs between March 1st and April 15th 2020, with at least 2 measurements of Interleukin 6 (IL6) in 4 days (baseline and day 3-4). Patients who received immunomodulatory treatment were excluded. IL6 was measured on serum by ELISA (Quantikine R&D Systems) and results were expressed at median [25th – 75th percentile]. The relationship between IL6 and CRP, organ failure severity (SOFA score) or in-ICU mortality was analyzed. Results: From the 140 patients admitted in the 3 ICU for SARS-Cov2 infection (PCR diagnosis), 101 patients were included, the mean age was 59 ± 11 years with a high proportion of men (82%). Patients had severe respiratory disease with media SOFA score of 4 [3-7] and 83 required endotracheal intubation/mechanical ventilation at baseline. An increase of SOFA score between baseline and day3-4 was observed in 32 patients (worsening group). Baseline measurements were done 14 days [11-20] after onset of symptoms. At the end of the study, on April 15th 2020, 47 patients had been discharged from ICU, 35 were still in ICU, and 19 had died in ICU. Baseline IL6 concentrations were positively associated with SOFA score. Moreover, baseline IL-6 and CRP concentrations were significantly higher in the worsening group vs the non-worsening: 278 [70-622] vs 71 [29-153] pg/mL (P<0.01) for IL6 and 178 [100-295] vs 100 [37-213] mg/L (P<0.05) for CRP. However, IL6 concentrations were not correlated with CRP. Il6 and CRP concentrations were higher in non-survivors at baseline and at day 3-4. CRP significantly decreased in survivors (190 [80-248] to 108 [45-185], P<0.05) whereas IL6 decreased in both groups. Conclusions: In this multicenter cohort of ICU patients with SARS-CoV-2 infection, we found that Il6 was associated with organ failure severity, worsening and poor outcome.
ABSTRACT
Introduction Prédire le devenir des patients gravement malades hospitalisés en unité de soins intensifs (USI) et atteints de la maladie du coronavirus 19 (COVID-19) est un défi majeur pour éviter les séjours futiles et prolongés en USI. L'objectif de cette recherche était de développer des modèles de prédictifs de la survie à 90 jours applicable à ce type de patients à différents moments de leur séjour en USI. Methodes Sur la base de la cohorte nationale multicentrique COVID-ICU, qui a recueilli de manière prospective les caractéristiques, la prise en charge et le devenir des patients atteints de COVID-19 et hospitalisés en USI pendant la première vague de la pandémie, nous avons utilisé un algorithme d'apprentissage automatique (eXtreme Gradient Boosting) pour développer des modèles destinés à prédire la mortalité à 90 jours à l'aide d'informations recueillies à J1, J7 ou J14 du séjour du patient, en tenant compte des données manquantes (que ce soit pendant l'estimation, ou lors de l'utilisation de ces modèles sur de nouveaux individus). Ces modèles ont été évalués par une double validation interne (bootstrap et échantillon de validation) et l'estimation de l'aire sous la courbe ROC, la courbe de calibration, et le score de Brier. Resultats Les scores Survival Of Severely Ill COVID (SOSIC)-1, SOSIC-7 et SOSIC-14 ont été construits et validés avec 4244, 2877 et 1349 patients respectivement. Dans l’échantillon de validation, l'aire sous la courbe ROC de SOSIC-7 était légèrement supérieure (0,80 [0,74-0,86]) à celles de SOSIC-1 (0,76 [0,71-0,81]) et de SOSIC-14 (0,76 [0,68-0,83]). SOSIC-1 et SOSIC-7 présentaient d'excellentes courbes de calibration, avec des scores de Brier similaires pour les trois modèles. Conclusion Les scores SOSIC-1, -7 et -14 ont globalement montré une bonne capacité discriminante et une bonne calibration. D'autres études sont maintenant nécessaires pour évaluer la validité externe de ces scores dans des cohortes plus récentes de patients hospitalisés en USI. L'application web disponible publiquement (sosic.shinyapps.io/shiny) devrait faciliter cet objectif. Légende de la figure : Calibration et discrimination des scores SOSIC-1, SOSIC-7, and SOSIC-14 dans l’échantillon de validation Mots clés Syndrome de détresse respiratoire aiguë ;COVID-19 ;Score prédictif Déclaration de liens d'intérêts Les auteurs n'ont pas précisé leurs éventuels liens d'intérêts
ABSTRACT
OBJECTIVES: In March 2020, the World Health Organization declared the coronavirus disease 2019 (COVID-19) a pandemic. In absence of official recommendations, implementing daily multidisciplinary team (MDT) COVID-19 meetings was urgently needed. Our aim was to describe our initial institutional standard operating procedures for implementing these meetings, and their impact on daily practice. METHODS: All consecutive patients who were hospitalized in our institution due to COVID 19, from March 31 to April 15, 2020, were included. Criteria to be presented at MDT meetings were defined as a proven COVID-19 by PCR or strongly suspected on CT scan, requiring hospitalization and treatment not included in the standard of care. Three investigators identified the patients who met the predefined criteria and compared the treatment and outcomes of patients with predefined criteria that were presented during MDT meeting with those not presented during MDT meeting. COVID-19 MDT meeting implementation and adhesion were also assessed by a hospital medical staff survey. RESULTS: In all, 318 patients with confirmed or suspected COVID-19 were examined in our hospital. Of these, 230 (87%) were hospitalized in a COVID-19 unit, 91 (40%) of whom met predefined MDT meeting criteria. Fifty (55%) patients were presented at a MDT meeting versus 41 (45%) were not. Complementary exploration and inclusion in the CorImmuno cohort were higher in MDT meeting group (respectively 35 vs. 15%, P=0.03 and 80 versus 49%, P=0.0007). Prescription of hydrocortisone hemisuccinate was higher in group of patients not presented during MDT meeting (24 vs. 51%, P=0.007). Almost half of the patients fulfilling the inclusion criteria were not presented at MDT meeting, which can be partly explained by technical software issues. CONCLUSIONS: Multidisciplinary COVID-19 meetings helped implementing a single standard of care, avoided using treatments that were untested or currently being tested, and facilitated the inclusion of patients in prospective cohorts and therapeutic trials.