Новая коронавирусная инфекция как фактор нарушений углеводного обмена в отдаленном постковидном периоде

Цель. Оценить частоту и факторы риска нарушений углеводного обмена (НУО) в постковидном периоде.

Дизайн. Ретроспективное исследование.

Материалы и методы. В исследование методом сплошной выборки включены 1969 пациентов, госпитализированных в госпиталь Клиники БГМУ с подтвержденным диагнозом COVID-19 в период с 16 апреля 2020 г. по 1 января 2021 г. На основании клинико-анамнестических и лабораторных данных пациентов были сформированы две группы исследования. В первую группу вошли 980 человек без НУО — 402 (41,02%) мужчины и 578 (58,98%) женщин, медиана возраста которых составила 54 [43; 63] года. Во вторую группу включены 989 пациентов с впервые выявленной гипергликемией (ВВГ) во время стационарного лечения в острой фазе COVID-19 — 463 (46,8%) мужчины и 526 (53,2%) женщин в возрасте 59 [49; 67] лет. После выписки из стационара у исследованных пациентов анализировались случаи установки диагноза сахарный диабет 2 типа (СД2), нарушенной толерантности к глюкозе, нарушенной гликемии натощак. Построены прогностические модели развития НУО в постковидном периоде.

Результаты. Продолжительность наблюдения в постковидном периоде составила 3,5 года, НУО установлены в 108 (5,5%) случаях, в том числе впервые выявленный СД2 — у 61 (3,1%) пациента и предиабет — у 47 (2,4%) человек. У пациентов с ВВГ в острой фазе COVID-19 определена в 3 раза более высокая, чем у лиц с нормогликемией, распространенность НУО в отдаленном постковидном периоде, в том числе СД2 (4,95 и 1,22% соответственно, р < 0,0001) и предиабета (3,24 и 1,53% соответственно, р < 0,0001).

С целью выявления факторов риска развития НУО в постковидном периоде изучены исходные клинико-анамнестические и лабораторно-инструментальные характеристики пациентов. Полученные в ходе сравнения с использованием метода Манна — Уитни и последующего однофакторного логистического анализа достоверные параметры были включены в регрессионную модель многофакторного анализа, где в качестве независимых предикторов НУО определены следующие показатели: возраст, уровень глюкозы венозной плазмы при госпитализации, наличие артериальной гипертензии в анамнезе. Установлено, что у пациентов с нормогликемией факторами риска развития НУО в постковидном периоде являются возраст старше 62 лет, уровень скорости оседания эритроцитов выше 35 мм/ч, индекс коморбидности Чарлсона больше 1 балла и уровень С-реактивного белка более 30 мг/л. У лиц с ВВГ независимыми предикторами НУО оказались уровень глюкозы венозной плазмы натощак выше 8,6 ммоль/л при госпитализации и индекс массы тела (ИМТ) более 29,2 кг/м². Сконструирована модель с максимальной прогностической способностью, включившая оба предиктора, ее чувствительность составила 43,04%, специфичность — 79,37%.

Заключение. ВВГ в остром периоде COVID-19 можно считать своего рода индикатором высокого риска развития СД2 и предиабета в постковидном периоде. Факторами риска НУО в отдаленном постковидном периоде у пациентов с ВВГ являются гипергликемия > 8,6 ммоль/л и ИМТ > 29,22 кг/м² при госпитализации в острой фазе COVID-19. Исследование долгосрочных эффектов новой коронавирусной инфекции и поиск прогностических маркеров — актуальные задачи здравоохранения, решение которых позволит минимизировать постковидные осложнения и инвалидизацию пациентов.

1. Choi J.H., Song K. Risk for newly diagnosed type 2 diabetes mellitus after SARS-CoV-2 infection among Korean adults — a nationwide matched cohort study. Diabetes. 2023;72(Suppl.1):1394-P. DOI: 10.2337/db23-1394-P

2. Салухов В.В., Минаков А.А., Шарыпова Т.Г., Кононова А.А. и др. Нарушения углеводного обмена и их исходы в отдаленном периоде у госпитализированных пациентов с COVID-19. Сахарный диабет. 2022;25(5):468–76. DOI:10.14341/DM12856

3. Климчук А.В., Белоглазова В.А., Яцков И.А., Дворяньчиков Я.В. Эндокринные нарушения на фоне COVID-19 и при постковидном синдроме. Ожирение и метаболизм. 2022;19(2):206–12. DOI:10.14341/omet12853

4. Nicklas J.M., Wirtz E.L., Murray T.A., Liebovitz D. et al. Predictors of new-onset type 2 diabetes after infection with COVID-19 in the COVID-OUT randomized trial. Diabetes. 2023;72(Suppl.1):1289. DOI: 10.2337/db23-1289-P

5. Metwally A.A., Mehta P., Johnson B.S., Nagarjuna A. et al. COVID-19–induced new-onset diabetes: trends and technologies. Diabetes. 2021;70(12):2733–44. DOI: 10.2337/dbi21-0029

6. Li H., Tian S., Chen T., Cui Z. et al. Newly diagnosed diabetes is associated with a higher risk of mortality than known diabetes in hospitalized patients with COVID-19. Diabetes Obes. Metab. 2020;22(10):1897–906. DOI: 10.1111/dom.14099

7. Cromer S.J., Colling C., Schatoff D., Leary M. et al. Newly diagnosed diabetes vs. pre-existing diabetes upon admission for COVID-19: associated factors, short-term outcomes, and long-term glycemic phenotypes. J. Diabetes Complicat. 2022;36(4):108145. DOI: 10.1016/j.jdiacomp.2022.108145

8. Jivanji C.J., Asrani V.M., Windsor J.A., Petrov M.S. New-onset diabetes after acute and critical illness: a systematic review. Mayo Clin. Proc. 2017;92(5):762–73. DOI: 10.1016/j.mayocp.2016.12.020

9. Rubino F., Amiel S. A., Zimmet P., Alberti G. et al. New-onset diabetes in Covid-19. N. Engl. J. Med. 2020;383(8):789–90. DOI: 10.1056/NEJMc2018688

10. Sathish T., Kapoor N., Cao Y., Tapp R.J. et al. Proportion of newly diagnosed diabetes in COVID‐19 patients: a systematic review and meta-analysis. Diabetes Obes. Metab. 2021;23(3):870–4. DOI: 10.1111/dom.14269

11. Lai H., Yang M., Sun M., Pan B. et al. Risk of incident diabetes after COVID-19 infection: a systematic review and meta-analysis. Metabolism. 2022;137:155330. DOI: 10.1016/j.metabol.2022.155330

12. Singh A.K., Gillies C.L., Singh R., Singh A. et al. Prevalence of comorbidities and their association with mortality in patients with COVID-19: a systematic review and meta-analysis. Diabetes Obes. Metab. 2020;22(10):1915–24. DOI: 10.1111/dom.14124

13. Салухов В.В., Арутюнов Г.П., Тарловская Е.И., Батлук Т.И. и др. Влияние нарушений углеводного обмена на ранние и отдаленные клинические исходы у пациентов с COVID-19 по данным регистров АКТИВ и АКТИВ 2. Проблемы эндокринологии. 2023;69(1):36–49. DOI:10.14341/probl13175

14. Bode B., Garrett V., Messler J., McFarland R. et al. Glycemic characteristics and clinical outcomes of COVID-19 patients hospitalized in the United States. J. Diabetes Sci. Technol. 2020;14(4):813–21. DOI: 10.1177/1932296820924469

15. Rizvi A.A., Kathuria A., Al Mahmeed W., Al-Rasadi K. et al. Post-COVID syndrome, inflammation, and diabetes. J. Diabetes Complications. 2022;36(11):108336. DOI: 10.1016/j.jdiacomp.2022.108336

16. Ayoubkhani D., Khunti K., Nafilyan V., Maddox T. et al. Post-covid syndrome in individuals admitted to hospital with COVID-19: retrospective cohort study. BMJ. 2021;372:n693. DOI: 10.1136/bmj.n693

17. Montefusco L., Ben Nasr M., D'Addio F., Loretelli C. et al. Acute and long-term disruption of glycometabolic control after SARSCoV-2 infection. Nat. Metab. 2021;3(6):774–85. DOI: 10.1038/s42255-021-00407-6

18. Kuchay M.S., Reddy P.K., Gagneja S., Mathew A. et al. Short-term follow-up of patients presenting with acute onset diabetes and diabetic ketoacidosis during an episode of COVID-19. Diabetes Metab. Syndr. 2020;14(6):2039–41. DOI: 10.1016/j.dsx.2020.10.015

19. Coppelli A., Giannarelli R., Aragona M., Penno G. et al. Hyperglycemia at hospital admission is associated with severity of the prognosis in patients hospitalized for COVID19: the Pisa COVID-19 study. Diabetes Care. 2020;43(10):2345–8. DOI:10.2337/dc20-1380

20. Дедов И.И., Шестакова М.В., Викулова О.К., Железнякова А.В. и др. Сахарный диабет в Российской Федерации: динамика эпидемиологических показателей по данным Федерального регистра сахарного диабета за период 2010–2022 гг. Сахарный диабет. 2023;26(2):104–23. DOI: 10.14341/DM13035

21. Tay M.Z., Poh C.M., Rènia L., MacAry P.A. et al. The trinity of COVID19: immunity, inflammation and intervention. Nat. Rev. Immunol. 2020;20(6):363–74. DOI: 10.1038/s41577-020-0311-8