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COVID-19 : les lésions myocardiques sont synonymes de moins bon pronostic

Rédigé le Mercredi 1 Juin 2022 à 01:33 |



  • Chez les patients atteints du COVID-19, une troponine cardiaque (Tnc) élevée est associée à une mortalité à court terme 3 fois plus élevée.
  • L’obtention systématique d’une mesure de Tnc de référence au moment de l’hospitalisation pourrait aider à stratifier le risque.

Pourquoi est-ce important ?

  • La stratification du risque pour les patients atteints du COVID-19 demeure difficile.
  • Une élévation de la Tnc (des troponines I et T) peut indiquer la présence de lésions myocardiques.
  • Cela peut se produire dans le cas d’affections cardiaques primaires ainsi que dans d’autres états pathologiques graves tels qu’un sepsis.
  • Les données sur la valeur prédictive des lésions myocardiques dans le cadre du COVID-19 sont contrastées.

Principaux résultats

  • Mortalité en présence de lésions cardiaques (troponine dépassant le 99e centile), par rapport à leur absence :
    • rapport de cotes (RC) de 3,17 (intervalle de confiance [IC] à 95 % : 2,19–4,59).
    • Analyse de sensibilité dans 8 études avec résultats corrigés pour prendre en compte plusieurs variables : RC corrigé (RCc) de 2,09 (IC à 95 % : 1,72–2,53).
  • Pour chaque augmentation de la limite de référence supérieure du 99e centile de l’élévation de la troponine, le RC était de 1,25 (IC à 95 % : 1,22–1,28).
    • Analyse de sensibilité dans 8 études avec résultats corrigés pour prendre en compte plusieurs variables : RCc de 1,23 (IC à 95 % : 1,20–1,26).

Méthodologie

  • Une méta-analyse de 11 études a examiné la relation entre les lésions myocardiques (mesurées par la troponine T, la troponine I, ou les deux) et la mortalité (n = 29 128).
  • Critère d’évaluation : la mortalité toutes causes confondues à court terme.
  • Financement : fonds gouvernementaux et universitaires chinois.

Limites

  • Toutes les études étaient rétrospectives.
  • L’hétérogénéité entre les études pourrait fausser les résultats.
  • L’analyse a utilisé des données combinées plutôt que des données individuelles de patients.


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