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Type: Tese
Title: Escore preditor de mortalidade e biomarcadores de gravidade na leptospirose
Authors: Galdino, Gabriela de Studart
Advisor: Daher, Elizabeth de Fracesco
Co-advisor: Freitas, Tainá Veras de Sandes
Keywords in Brazilian Portuguese : Leptospirose;Biomarcadores;Mortalidade
Knowledge Areas - CNPq: Medicina
Issue Date: 2023
Citation: GALDINO, Gabriela Studart. Escore preditor de mortalidade e biomarcadores de gravidade na leptospirose. 90 f. Tese (Doutorado em Ciências Médicas) - Faculdade de Medicina, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2023. Disponível em: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/74674. Acesso em: 17 out. 2023.
Abstract in Brazilian Portuguese: A leptospirose é uma doença negligenciada que, apesar de avanços na identificação e manejo, persiste com taxas relevantes de morbimortalidade. A detecção precoce dos fatores de gravidade nesses pacientes é crucial para direcionar os cuidados necessários. Os objetivos principais deste trabalho foram desenvolver um escore admissional preditor de óbito na leptospirose grave e investigar a correlação com os novos biomarcadores de dano renal e endotelial. Método: Para construção do escore preditor de mortalidade intra-hospitalar, dados de 295 pacientes internados por leptospirose foram analisados retrospectivamente e, com o uso do machine learning, foram criados modelos em uma coorte de derivação. Para avaliação dos biomarcadores e correlação com o novo escore, o estudo foi prospectivo e avaliou casos consecutivos de leptospirose admitidos nos três hospitais terciários de Fortaleza de fevereiro de 2017 a abril de 2023. Amostras de sangue e urina foram coletadas na admissão hospitalar para quantificar os biomarcadores de lesão, renais (MCP-1, NGAL sérico e urinário e FGF-23) e endoteliais (ICAM-1, VCAM-1, Angiopoietina-1, Angiopoietina-2, Sindecan-1 e vWF-A2). Resultados: Para construção do escore, a ferramenta Lasso foi selecionada para análise de regressão, pois demonstrou melhor precisão para prever mortalidade na amostra [área sob a curva (AUC-ROC) = 0,776]. Um escore de previsão baseado na equação do modelo Lasso foi realizado e nomeado LeptoScore. Então, para simplificar o modelo preditor inicial, um novo escore foi construído atribuindo pontos aos parâmetros com maiores coeficientes de importância. O escore simplificado, denominado QuickLepto, possui cinco variáveis (idade > 40 anos; letargia; alterações pulmonares; pressão arterial média < 80 mmHg e hematócrito < 30%) e mostrou bom valor preditivo (AUC-ROC = 0,788). Na amostra prospectiva, 44 pacientes foram incluídos, 81,8% eram homens, a média de idade foi de 40,8 ± 16,9 anos e 9,1% evoluíram para óbito. Na avaliação das correlações entre o novo escore, QuickLepto, e os biomarcadores de gravidade dosados na admissão hospitalar, todo o perfil endotelial estudado com VCAM-1 (r= 0,507, p <0,001), ICAM-1 (r= 0,311, p=0,040), sindecan-1 (r= 0,331, p= 0,028) e Ang-2 (r= 0,442, p= 0,003) mostrou correlação significativa e positiva, exceto a Ang-1. Na análise dos parâmetros relacionados a coagulação, o biomarcador endotelial vWF-A2 foi o único que evidenciou correlação significativa com o escore preditor (r= 0,417, p=0,005). As plaquetas, TAP e TTPA não apresentaram associação significativa. No perfil renal, o NGAL sérico, também apresentou correlação positiva com significância estatística (r= 0,388, p=0,009). Não foi observada associação com creatinina, FGF-23 sérico bem como NGAL urinário e MCP-1. Conclusão: O novo sistema de pontuação, QuickLepto, é uma ferramenta simples e prática para predizer mortalidade em pacientes com leptospirose na admissão hospitalar. O biomarcador renal NGAL sérico e os endoteliais ICAM-1, VCAM-1, sindecan-1, Ang-2 e vWF-A2 podem ser úteis na predição de óbito relacionado a leptospirose grave bem com no direcionamento das intervenções clínicas precoces, visando reduzir este desfecho.
Abstract: Leptospirosis is a neglected disease that persists with relevant morbidity and mortality rates despite advances in identification and management. Early detection of severity factors in these patients is crucial to point out the necessary care. The main objectives of this work were to develop a predictor score of death in severe leptospirosis and to investigate the correlations between this and the new biomarkers of renal and endothelial damage. Method: Data from 295 hospitalized patients for leptospirosis were retrospectively analyzed to build the mortality predictor score which was eventually created in a derivation cohort by using machine learning models. For the study of biomarkers and its associations with the new score, the study was prospective and evaluated consecutive cases of leptospirosis admitted to the 3 tertiary hospitals in Fortaleza from February 2017 to April 2023. Blood and urine samples were collected upon hospital admission to quantify the biomarkers of severity, renal (MCP-1, serum and urinary NGAL and FGF-23) and endothelial (ICAM-1, VCAM-1, Angiopoietin-1, Angiopoietin-2, Syndecan-1 and vWF-A2). Results: To construct the score, Lasso was selected for regression analysis, as it demonstrated better accuracy in predicting mortality in the sample [area under the curve (AUC-ROC) = 0.776]. A prediction score based on the Lasso coefficients was performed and named LeptoScore. To simplify the initial predictive model, a new score was constructed by assigning points to the parameters with greater values of importance. The simplified score, called QuickLepto, has five variables (age > 40 years; lethargy; pulmonary alterations; mean arterial pressure < 80 mmHg and hematocrit < 30%) and showed good predictive value (AUC-ROC = 0.788). In the prospective sample, 44 patients were included, 81.8% were men, the mean age was 40.8 ± 16.9 years and 9.1% died. The correlations between the new QuickLepto score and the severity biomarkers measured at hospital admission have shown that the entire endothelial profile studied with VCAM-1 (r= 0.507, p <0.001), ICAM-1 (r= 0.311, p= 0.040), syndecan-1 (r= 0.331, p= 0.028) and Ang-2 (r= 0.442, p= 0.003) showed significant and positive correlation, except for Ang-1. In the analysis of coagulation-related parameters, the vWF-A2 biomarker was the only one that showed a significant correlation with the predictor score (r= 0.417, p=0.005). Platelets, TAP and APTT showed no significant association. In the renal profile, serum NGAL also showed a positive correlation with statistical significance (r= 0.388, p=0.009). No association was observed with creatinine, serum FGF-23 and MCP-1 and urinary NGAL. Conclusion: The new scoring system, QuickLepto, is a simple and useful tool to predict mortality in patients with leptospirosis at hospital admission. The serum NGAL renal biomarker and the endothelial biomarkers ICAM-1, VCAM-1, syndecan-1, Ang-2 and vWF-A2 may be helpful to predict death related to severe leptospirosis as well as to guide early clinical interventions aimed at reducing this outcome.
URI: http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/74674
Author's Lattes: http://lattes.cnpq.br/0125860576422686
Advisor's ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4189-1738
Advisor's Lattes: http://lattes.cnpq.br/4855968398515646
Co-advisor's ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4435-0614
Co-advisor's Lattes: http://lattes.cnpq.br/8033606057154785
Access Rights: Acesso Aberto
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