Imunogenética: Acesso Aberto

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Abstrato

Elevação da Creatina Quinase Sérica como Fator Prognóstico Independente para Mortalidade em Pacientes Hospitalizados com COVID-19

Xinghuan Wang1*, Guang Zeng1, Jinpeng Li2, Xiaohui Wu3*, Qian Wu3, Yibin Yang4, Wen Zeng5, Sichao Chen6, Yihui Huang6, Danyang Chen6, Liang Guo6*, Qianqian Li6, Zeming Liu6

Objetivo: Nosso objetivo foi investigar o efeito dos níveis séricos de creatina quinase (CK) na progressão da doença e no prognóstico da doença por coronavírus 2019 (COVID-19).

Métodos: Este foi um estudo retrospectivo de 1751 pacientes com COVID-19 no hospital Leishenshan em Wuhan, China. Todos os pacientes foram agrupados em grupos de CK normal e elevado. Análises de regressão de Cox univariada e multivariada foram realizadas para explorar a relação entre mortalidade e níveis de CK. Análises de regressão logística univariada e multivariada foram realizadas para explorar a relação entre gravidade da doença e níveis de CK. Curvas de sobrevivência foram geradas para grupos de CK normal e elevado. Curvas de ajuste foram realizadas para investigar as relações entre o número de dias no hospital e pontuação de tomografia computadorizada (TC).

Resultados: Pacientes com CK elevada apresentaram maiores incidências de gravidade crítica da doença (P<0,001), morte e maior pontuação de TC. Houve uma associação entre níveis elevados de CK e mortalidade na análise de regressão multivariada de Cox (HR=7,31; IC 95%, 1,09-48,96; P=0,04). Pacientes com CK elevada apresentaram maior probabilidade de apresentar gravidade crítica da doença na análise de regressão logística multivariada (OR=4,38; IC 95%, 1,16-16,49; P=0,029). As curvas de Kaplan-Meier demonstraram prognóstico ruim com níveis elevados de CK (P<0,001).

Conclusão: O nível elevado de CK foi um fator de risco independente de mortalidade em pacientes com COVID-19. Pacientes internados com CK elevado tiveram um risco maior de mortalidade, bem como condição de gravidade crítica em comparação com pacientes internados com CK normal. Isso pode ajudar os médicos a fazer escolhas de medicamentos mais direcionadas para tratar pacientes com COVID-19.

Isenção de responsabilidade: Este resumo foi traduzido com recurso a ferramentas de inteligência artificial e ainda não foi revisto ou verificado.
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