論文No3775
Using Trajectories of Bedside Vital Signs to Identify COVID-19 Subphenotypes
Sivasubramanium V. Bhavani,Chad Robichaux,Philip A. Verhoef,Matthew M. Churpek,Craig M. Coopersmith
CHEST, VOLUME 165, ISSUE 3, P529-539, MARCH 2024.
＜背景＞
ベッドサイドでのバイタルサインの軌跡は、転帰や治療反応が異なる
敗血症のサブフェノタイプを同定するために用いられてきた。
本研究の目的は、COVID-19で入院した患者の多施設コホートにおいてバイタルサインの軌跡モデルを検証し、結果として得られたサブフェノタイプの臨床的特徴と転帰を評価することである。
＜研究課題＞
ルーチンのベッドサイドでのバイタルサインの軌跡から、
明確な臨床的特徴および転帰を有するCOVID-19のサブフェノタイプを同定できるか？
＜研究デザインと方法＞
本研究では、2020年3月1日から2022年5月31日の間にエモリー・ヘルスケア・システムの
4つの学術病院にCOVID-19で入院した成人患者を対象とした。
検証されたグループベースの軌跡モデルを用いて、
入院後8時間に測定された口腔温、心拍数、呼吸数、収縮期および拡張期血圧を用いて、
あらかじめ定義されたバイタルサイン軌跡に患者を分類した。
臨床的特徴、バイオマーカー、転帰をサブ表現型間で比較した。
トシリズマブに対する治療効果の不均一性を評価した。
＜結果＞
COVID-19の入院患者7,065例は4つのサブ表現型に分類された：
A群（n=1,429、20％）は高体温、心拍数、呼吸数、低血圧、
B群（1,454、21％）は高体温、心拍数、呼吸数、高血圧、
C群（2,996、42％）は低体温、心拍数、呼吸数、正常血圧、
D群（1,186、17％）は低体温、心拍数、呼吸数、低血圧であった。
A群とD群では、機械的人工呼吸、血管圧迫、30日入院死亡のORが高かった（P < 0.001）。
トシリズマブを投与された患者（n = 55）と
トシリズマブの基準を満たしたが使用前に入院した患者（n = 461）を比較すると、
トシリズマブと30日死亡率との関連において、
サブフェノタイプ間で治療効果の有意な不均一性が認められた（P = 0.001）。
＜解釈＞
低リソース環境でも利用可能なベッドサイドのバイタルサイン（口腔温、心拍数、呼吸数、収縮期および拡張期血圧）を用いることで、COVID-19の明確な症状と関連する新規のサブフェノタイプを見出した。
Background
Trajectories of bedside vital signs have been used to identify sepsis subphenotypes with distinct outcomes and treatment responses. The objective of this study was to validate the vitals trajectory model in a multicenter cohort of patients hospitalized with COVID-19 and to evaluate the clinical characteristics and outcomes of the resulting subphenotypes.
Research Question
Can the trajectory of routine bedside vital signs identify COVID-19 subphenotypes with distinct clinical characteristics and outcomes?
Study Design and Methods
The study included adult patients admitted with COVID-19 to four academic hospitals in the Emory Healthcare system between March 1, 2020, and May 31, 2022. Using a validated group-based trajectory model, we classified patients into previously defined vital sign trajectories using oral temperature, heart rate, respiratory rate, and systolic and diastolic BP measured in the first 8 h of hospitalization. Clinical characteristics, biomarkers, and outcomes were compared between subphenotypes. Heterogeneity of treatment effect to tocilizumab was evaluated.
Results
The 7,065 patients with hospitalized COVID-19 were classified into four subphenotypes: group A (n = 1,429, 20%)—high temperature, heart rate, respiratory rate, and hypotensive; group B (1,454, 21%)—high temperature, heart rate, respiratory rate, and hypertensive; group C (2,996, 42%)—low temperature, heart rate, respiratory rate, and normotensive; and group D (1,186, 17%)—low temperature, heart rate, respiratory rate, and hypotensive. Groups A and D had higher ORs of mechanical ventilation, vasopressors, and 30-day inpatient mortality (P < .001). On comparing patients receiving tocilizumab (n = 55) with those who met criteria for tocilizumab but were admitted before its use (n = 461), there was significant heterogeneity of treatment effect across subphenotypes in the association of tocilizumab with 30-day mortality (P = .001).
Interpretation
By using bedside vital signs available in even low-resource settings, we found novel subphenotypes associated with distinct manifestations of COVID-19, which could lead to preemptive and targeted treatments.