cardiotomskСибирский журнал клинической и экспериментальной медициныSiberian Journal of Clinical and Experimental Medicine2713-29272713-265XTSU publishing10.29001/2073-8552-2025-40-1-187-198cardiotomsk-2647Research ArticleОРГАНИЗАЦИЯ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ И ОБЩЕСТВЕННОЕ ЗДОРОВЬЕHEALTHCARE AND PUBLIC HEALTHАнализ факторов, ассоциированных с высокой вероятностью летального исхода у пациентов с новой коронавирусной инфекцией (COVID-19), получавших лечение в стационарных условияхAnalysis of factors associated with a high probability of fatal case in patients with new coronavirus infection (COVID-19) treated in hospitalhttps://orcid.org/0009-0008-8651-8287АмонотидиА. В.AmonotidiA. V.

Амонотиди Анастасия Вячеславовна, врач-статистик, отдел медицинской статистики

634063, Томск, ул. И. Черных, 96

Anastasia V. Amonotidi, Medical Statistician, Department of Medical Statistics

96, I. Chernykh, Tomsk, 634063

amonotidi.n@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0003-1882-5038БулгаковаА. С.BulgakovaA. S.

Булгакова Алина Сергеевна, ассистент кафедры организации здравоохранения и общественного здоровья

634002, Томск, Московский тракт, 2

Alina S. Bulgakova, Assistant Professor, Health Organization and Public Health Department

2, Moskovsky Tract, Tomsk, 634002

alinss6998@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0001-7532-7102БойковВ. А.BoykovV. A.

Бойков Вадим Андреевич, д-р мед. наук, доцент, заведующий кафедрой организации здравоохранения и общественного здоровья

634002, Томск, Московский тракт, 2

Vadim A. Boykov, Dr. Sci. (Med.), Associate Professor, Head of the Department of Health Organization and Public Health

2, Moskovsky Tract, Tomsk, 634002

boykov85@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0003-4844-9803АржаникМ. Б.ArzhanikM. B.

Аржаник Марина Борисовна, канд. пед. наук, доцент, кафедра медицинской и биологической кибернетики

634002, Томск, Московский тракт, 2

Marina B. Arzhanik, Сand. Sci. (Ped.), Associate Professor, Medical and Biological Cybernetics Department

2, Moskovsky Tract, Tomsk, 634002

arzh_m@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0003-2587-2545БарановскаяС. В.BaranovskayaS. V.

Барановская Светлана Викторовна, канд. мед. наук, доцент, доцент кафедры организации здравоохранения и общественного здоровья

634002, Томск, Московский тракт, 2

Svetlana V. Baranovskaya, Сand. Sci. (Med.), Associate Professor, Health Organization and Public Health Department

2, Moskovsky Tract, Tomsk, 634002

sv-baranovskaya@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0002-1168-7405ПерфильеваД. Ю.PerfilevaD. Y.

Перфильева Дарья Юрьевна, ассистент, кафедра организации здравоохранения и общественного здоровья

634002, Томск, Московский тракт, 2

Daria Y. Perfileva, Assistant Professor, Health Organization and Public Health Department

2, Moskovsky Tract, Tomsk, 634002

daria.perfileva@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-4449-4810ДеевИ. А.DeevI. A.

Деев Иван Анатольевич, д-р мед. наук, профессор, профессор кафедры управления, экономики здравоохранения и медицинского страхования, ФДПО

117997, Москва, ул. Островитянова, 1г

Ivan A. Deev, Dr. Sci. (Med.), Professor, Management, Economics of Healthcare and Medical Insurance Department, School of Continuing Medical Education

1, Ostrovityanova str., Moscow, 117997

ivandeyev@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0003-0098-1403КобяковаО. С.KobyakovaO. S.

Кобякова Ольга Сергеевна, д-р мед. наук, профессор, директор 

127254, Москва, ул. Добролюбова, 11

Olga S. Kobyakova, Dr. Sci. (Med.), Professor, Head

11, Dobrolubova str., Moscow, 127254

kobyakovaos@mednet.ruОГАУЗ «Томская областная клиническая больница» (ОГАУЗ «ТОКБ»)РоссияTomsk Regional Clinical HospitalRussian FederationСибирский государственный медицинский университет Министерства здравоохранения Российской Федерации (СибГМУ Минздрава России)РоссияSiberian State Medical University of the Ministry of Health of the Russian Federation (SSMU)Russian FederationРоссийский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова Министерства здравоохранения Российской Федерации, (РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России)РоссияPirogov Russian National Research Medical University (Pirogov Medical University)Russian FederationЦентральный научно-исследовательский институт организации и информатизации здравоохранения Министерства здравоохранения Российской Федерации (ЦНИИОИЗ Минздрава России)РоссияFederal Research Institute for Health Organization and Informatics (FRIHOI of MoH of the RF)Russian Federation202513042025401187198Copyright © Амонотиди А.В., Булгакова А.С., Бойков В.А., Аржаник М.Б., Барановская С.В., Перфильева Д.Ю., Деев И.А., Кобякова О.С., 20252025Амонотиди А.В., Булгакова А.С., Бойков В.А., Аржаник М.Б., Барановская С.В., Перфильева Д.Ю., Деев И.А., Кобякова О.С.Amonotidi A.V., Bulgakova A.S., Boykov V.A., Arzhanik M.B., Baranovskaya S.V., Perfileva D.Y., Deev I.A., Kobyakova O.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.sibjcem.ru/jour/article/view/2647Введение

Введение. Ввиду тяжести состояния и особенностей течения новой коронавирусной инфекции (COVID-19) группой с высоким риском летального исхода в период распространения инфекции стали пациенты, которым требовалось лечение в стационарных условиях. Их состояние, тактика лечения и исходы заболевания были ассоциированы с наличием сопутствующих заболеваний, полом, возрастом и длительностью госпитализации. Изучение взаимосвязи данных факторов с летальностью среди пациентов с COVID-19 является необходимым для эффективной организации медицинской помощи.

Цель

Цель: установить взаимосвязь факторов, ассоциированных с высокой вероятностью летального исхода у пациентов с COVID-19, получавших лечение в стационарах в период с 2020 по 2021 гг.

Материал и методы

Материал и методы. Информационной базой исследования стали 25 028 деперсонализированных записей данных из медицинских карт пациентов, получавших медицинскую помощь в стационарных условиях в медицинских организациях Томской области в период с 2020 по 2021 гг. В качестве потенциальных факторов, ассоциированных с высокой вероятностью летального исхода у пациентов с диагнозом COVID-19, исследовалось наличие сопутствующих заболеваний, а также пол, возраст пациентов и количество дней госпитализации. Взаимосвязь потенциальных факторов, ассоциированных с высокой вероятностью летального исхода в зависимости от периода эпидемического подъема заболеваемости COVID-19, оценивалась с помощью классификационных моделей.

Результаты

Результаты. Анализ данных пациентов, госпитализированных с COVID-19 в стационары Томской области в период с 2020 по 2021 гг., позволил установить, что возраст пациента, длительность его пребывания в стационаре и наличие сопутствующих патологий ассоциированы с вероятностью летального исхода. По результатам анализа сформирован профиль пациента, госпитализированного в стационар Томской области с подтвержденной коронавирусной инфекцией и высокими рисками летального исхода: мужчина в возрасте от 70 лет и старше, который находился на лечении в стационаре от 10 дней и имел одно или несколько сопутствующих заболеваний, в частности, заболевания сердца, сосудов или эндокринной системы. Полученные в ходе исследования модели не пригодны для прогнозирования исхода заболевания в условиях распространения новых штаммов COVID-19 и требуют внесения изменений в состав предикторов прогностических моделей.

Заключение

Заключение. Представленный алгоритм анализа факторов, ассоциированных с высокой вероятностью летального исхода у пациентов с новой коронавирусной инфекцией, может быть использован на территории других регионов с возможным выявлением новых факторов риска и ассоциаций с преобладающим штаммом.

Introduction

Introduction. Due to the severity of the state and course of the new coronavirus infection (COVID-19), patients requiring hospitalization were the group at high risk of death during the spread of infection. Their condition, treatment tactics and outcomes were associated with the presence of comorbidities, gender, age and duration of hospitalization. Studying the relationship of these factors with mortality among patients with COVID-19 is essential for effective organization of medical care.

Aim

Aim: To analyze factors associated with a high probability of mortality in patients with COVID-19 treated in hospitals from 2020 to 2021.

Material and Methods

Material and Methods. 25,028 depersonalized records of patients receiving inpatient medical care in medical organizations of Tomsk region from 2020 to 2021 were studied. The presence of comorbidities, gender, patient age, and number of days of hospitalization were investigated as potential factors associated with a high probability of lethal outcome in patients with a diagnosis of COVID-19. The relationship of potential factors associated with a high probability of mortality according to the period of epidemic rise in COVID-19 incidence was evaluated using classification models.

Results

Results. An analysis of data from patients hospitalized with COVID-19 in Tomsk Oblast hospitals from 2020 to 2021 revealed that the patient's age, length of stay in hospital, and presence of concomitant pathologies are associated with the probability of mortality. Based on the results of the analysis, a profile of a patient hospitalized in a Tomsk region hospital with confirmed coronavirus infection with high risks of lethal outcome was formed: a man aged 70 years or older, who has been hospitalized for 10 days or more and has one or more comorbidities, in particular, diseases of the heart, blood vessels or endocrine system. The models obtained during the study are not suitable for predicting the outcome of the disease in the context of the spread of new COVID-19 strains and require changes in the composition of predictors of prognostic models.

Conclusion

Conclusion. The presented algorithm for analyzing risk factors for lethal outcome in patients with a coronavirus infection can be used in other regions with possible identification of new risk factors and associations with the predominant strain.

новая коронавирусная инфекцияCOVID-19летальностькоморбидностьфакторы рискаCOVID-19mortalitycomorbidityrisk factorsReferencesZhang J.J., Dong X., Liu G.H., Gao Y.D. Risk and protective factors for COVID-19 morbidity, severity, and mortality. Clin. Rev. Allergy Immunol. 2023;64(1):90–107. https://doi.org/10.1007/s12016-022-08921-5Zhang J.J., Dong X., Liu G.H., Gao Y.D. Risk and protective factors for COVID-19 morbidity, severity, and mortality. Clin. Rev. Allergy Immunol. 2023;64(1):90–107. https://doi.org/10.1007/s12016-022-08921-5Shah C., Grando D.J., Rainess R.A., Ayad L., Gobran E., Benson P. et al. Factors associated with increased mortality in hospitalized COVID-19 patients. Ann. Med. Surg. (Lond.). 2020;60:308–313. https://doi.org/10.1016/j.amsu.2020.10.071Shah C., Grando D.J., Rainess R.A., Ayad L., Gobran E., Benson P. et al. Factors associated with increased mortality in hospitalized COVID-19 patients. Ann. Med. Surg. (Lond.). 2020;60:308–313. https://doi.org/10.1016/j.amsu.2020.10.071Noor F.M., Islam M.M. Prevalence and associated risk factors of mortality among COVID-19 patients: a meta-analysis. J. Community Health. 2020;45(6):1270–1282. https://doi.org/10.1007/s10900-020-00920-xNoor F.M., Islam M.M. Prevalence and associated risk factors of mortality among COVID-19 patients: a meta-analysis. J. Community Health. 2020;45(6):1270–1282. https://doi.org/10.1007/s10900-020-00920-xButtenschøn H.N., Lynggaard V., Sandbøl S.G., Glassou E.N., Haagerup A. Comparison of the clinical presentation across two waves of COVID-19: a retrospective cohort study. BMC Infect. Dis. 2022;22(1):423. https://doi.org/10.1186/s12879-022-07413-3Buttenschøn H.N., Lynggaard V., Sandbøl S.G., Glassou E.N., Haagerup A. Comparison of the clinical presentation across two waves of COVID-19: a retrospective cohort study. BMC Infect. Dis. 2022;22(1):423. https://doi.org/10.1186/s12879-022-07413-3Xiang G., Xie L., Chen Z., Hao S., Fu C., Wu Q. et al. Clinical risk factors for mortality of hospitalized patients with COVID-19: systematic review and meta-analysis. Ann. Palliat. Med. 2021;10(3):2723–2735. https://doi.org/10.21037/apm-20-1278Xiang G., Xie L., Chen Z., Hao S., Fu C., Wu Q. et al. Clinical risk factors for mortality of hospitalized patients with COVID-19: systematic review and meta-analysis. Ann. Palliat. Med. 2021;10(3):2723–2735. https://doi.org/10.21037/apm-20-1278Marchand G., Patil A.S., Masoud A.T., Ware K., King A., Ruther S. et al. Systematic review and meta-analysis of COVID-19 maternal and neonatal clinical features and pregnancy outcomes up to June 3, 2021. AJOG global reports. 2022;2(1):1–19. https://doi.org/10.1016/j.xagr.2021.100049Marchand G., Patil A.S., Masoud A.T., Ware K., King A., Ruther S. et al. Systematic review and meta-analysis of COVID-19 maternal and neonatal clinical features and pregnancy outcomes up to June 3, 2021. AJOG global reports. 2022;2(1):1–19. https://doi.org/10.1016/j.xagr.2021.100049Menachemi N., Dixon B.E., Wools-Kaloustian K.K., Yiannoutsos C.T., Halverson P.K. How many SARS-CoV-2–infected people require hospitalization? Using random sample testing to better inform preparedness efforts. Journal of Public Health Management and Practice. 2021;27(3):246– 250. https://doi.org/10.1097/PHH.0000000000001331Menachemi N., Dixon B.E., Wools-Kaloustian K.K., Yiannoutsos C.T., Halverson P.K. How many SARS-CoV-2–infected people require hospitalization? Using random sample testing to better inform preparedness efforts. Journal of Public Health Management and Practice. 2021;27(3):246– 250. https://doi.org/10.1097/PHH.0000000000001331Greco M., De Corte T., Ercole A., Antonelli M., Azoulay E., Citerio G. et al. Clinical and organizational factors associated with mortality during the peak of first COVID-19 wave: the global UNITE-COVID study. Intensive Care Med. 2022;48(6):690–705. https://doi.org/10.1007/s00134-022-06705-1Greco M., De Corte T., Ercole A., Antonelli M., Azoulay E., Citerio G. et al. Clinical and organizational factors associated with mortality during the peak of first COVID-19 wave: the global UNITE-COVID study. Intensive Care Med. 2022;48(6):690–705. https://doi.org/10.1007/s00134-022-06705-1Дрягина Н.В., Лестева Н.А., Денисова А.А., Кондратьева Е.А., Шабунина М.Ю., Кондратьев А.Н. Прогностическая значимость лабораторных показателей в определении тяжести течения и исхода новой коронавирусной инфекции (COVID-19). Вестник анестезиологии и реаниматологии. 2023;20(2):54–65. https://doi.org/10.24884/2078-5658-2022-20-2-54-65Dryagina N. V., Lesteva N. A., Denisova A. A., Kondratyeva E. A., Shabunina M. Yu., Kondratyev A. N. Prognostic significance of laboratory parameters in assessment the severity of the course and outcome of coronavirus disease (COVID-19). Messenger of Anesthesiology and Resuscitation. 2023;20(2):54–65. (In Russ.). https://doi.org/10.24884/2078-5658-2022-20-2-54-65Fang X., Li S., Yu H., Wang P., Zhang Y., Chen Z. et al. Epidemiological, comorbidity factors with severity and prognosis of COVID-19: a systematic review and meta-analysis. Aging (Albany NY). 2020;12(13):12493. https://doi.org/10.18632/aging.103579Fang X., Li S., Yu H., Wang P., Zhang Y., Chen Z. et al. Epidemiological, comorbidity factors with severity and prognosis of COVID-19: a systematic review and meta-analysis. Aging (Albany NY). 2020;12(13):12493. https://doi.org/10.18632/aging.103579Кольцова Э.М., Куркина Е.С., Васецкий А.М. Математическое моделирование распространения эпидемии коронавируса COVID-19 в Москве. Computational nanotechnology. 2019;7(1):99–105. https://doi.org/10.33693/2313-223X-2020-7-1-99-105Koltsova E.M., Kurkina E.S., Vasetsky A.M. Mathematical modeling of the spread of COVID-19 in Moscow. Computational nanotechnology. 2019;7(1):99–105. (In Russ.). https://doi.org/10.33693/2313-223X-2020-7-1-99-105Молочков А.В., Каратеев Д.Е., Огнева Е.Ю., Зулькарнаев А.Б., Лучихина Е.Л., Макарова И.В., Семенов Д.Ю. Коморбидные заболевания и прогнозирование исхода COVID-19: результаты наблюдения 13 585 больных, находившихся на стационарном лечении в больницах Московской области. Альманах клинической медицины. 2020;48(S1):S1–10. https://doi.org/10.18786/2072-0505-2020-48-040Molochkov A.V., Karateev D.E., Ogneva E.Yu., Zulkarnaev A.B., Luchikhina E.L., Makarova I.V., Semenov D.Yu. Comorbidities and predicting the outcome of COVID-19: the treatment results of 13,585 patients hospitalized in the Moscow Region. Almanac of Clinical Medicine. 2020;48(S1):S1–10. (In Russ.). https://doi.org/10.18786/2072-0505-2020-48-040Стародубов В.И., Ступак В.С., Маношкина Е.М., Сон И.М. Тенденции заболеваемости и больничной летальности от новообразований до и во время новой коронавирусной инфекции COVID-19. Вестник РАМН. 2021;76(6):612–621. https://doi.org/10.15690/vramn1648Starodubov V.I., Stupak V.S., Manoshkina E.M., Son I.M. Trends in Morbidity and Hospital Lethality from Neoplasms before and during the New Coronavirus Infection COVID-19. Annals of the Russian Academy of Medical Sciences. 2021;76(6):612–621. https://doi.org/10.15690/vramn1648Booth A., Reed A.B., Ponzo S., Yassaee A., Aral M., Plans D. et al. Population risk factors for severe disease and mortality in COVID-19: A global systematic review and meta-analysis. PLoS One. 2021;16(3): e0247461. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0247461Booth A., Reed A.B., Ponzo S., Yassaee A., Aral M., Plans D. et al. Population risk factors for severe disease and mortality in COVID-19: A global systematic review and meta-analysis. PLoS One. 2021;16(3): e0247461. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0247461Мишинова С.А., Гомон Ю.М., Колбин А.С., Вербицкая Е.В., Галимов Т.И. Влияние факторов риска в условиях реальной клинической практики на исходы COVID-19. Качественная клиническая практика. 2023;(1):34–46. https://doi.org/10.37489/2588-0519-2023-1-34-46Mishinova S.A., Gomon Yu.M., Kolbin A.S., Verbitskaya E.V., Galimov T.I. Factors associated with adverse outcome among hospitalized patients with moderate to severe COVID-19. Good Clinical Practice. 2023;(1): 34–46. (In Russ.). https://doi.org/10.37489/2588-0519-2023-1-34-46Russell C.D., Lone N.I., Baillie J.K. Comorbidities, multimorbidity and COVID-19. Nature medicine. 2023;29(2):334–343. https://doi.org/10.1038/s41591-022-02156-9Russell C.D., Lone N.I., Baillie J.K. Comorbidities, multimorbidity and COVID-19. Nature medicine. 2023;29(2):334–343. https://doi.org/10.1038/s41591-022-02156-9Bucholc M., Bradley D., Bennett D., Patterson L., Spiers R., Gibson D. et al. Identifying pre-existing conditions and multimorbidity patterns associated with in-hospital mortality in patients with COVID-19. Scientific reports. 2022;12(1):17313. https://doi.org/10.1038/s41598-022-20176-wBucholc M., Bradley D., Bennett D., Patterson L., Spiers R., Gibson D. et al. Identifying pre-existing conditions and multimorbidity patterns associated with in-hospital mortality in patients with COVID-19. Scientific reports. 2022;12(1):17313. https://doi.org/10.1038/s41598-022-20176-wAbouGalala K., Elsayed B., Elmarasi M., Kotob M., Taha R., Abbasher F. et al. Association between multimorbidity and COVID-19 mortality in Qatar: A cross-sectional study. Microbiology Research. 2023;14(1):289–296. https://doi.org/10.3390/microbiolres14010023AbouGalala K., Elsayed B., Elmarasi M., Kotob M., Taha R., Abbasher F. et al. Association between multimorbidity and COVID-19 mortality in Qatar: A cross-sectional study. Microbiology Research. 2023;14(1):289–296. https://doi.org/10.3390/microbiolres14010023Kansara N., Nandapurkar A.B., Maniyar R., Yadav A.K. Prediction of mortality by age and multi-morbidities among confirmed COVID-19 patients: Secondary analysis of surveillance data in Pune, Maharashtra, India. Indian Journal of Public Health. 2021;65(1):64–66. https://doi.org/10.4103/ijph.ijph_1096_20Kansara N., Nandapurkar A.B., Maniyar R., Yadav A.K. Prediction of mortality by age and multi-morbidities among confirmed COVID-19 patients: Secondary analysis of surveillance data in Pune, Maharashtra, India. Indian Journal of Public Health. 2021;65(1):64–66. https://doi.org/10.4103/ijph.ijph_1096_20

The authors declare that there are no conflicts of interest present.