Ученые-медики больницы при Северозападном университете проанализировали электронные медицинские карты пациентов реанимационных отделений, страдавших дыхательной недостаточностью и острой пневмонией, в том числе с диагнозом COVID-19. Анализ проходил с помощью метода на основе машинного обучения, который позволил сгруппировать похожие койкодни по клиническим состояниям. По словам авторов, это позволило выяснить, как на развитие заболевания влияли осложнения, в частности, бактериальная пневмония.

Выяснилось, что почти у половины пациентов с COVID-19 развивается вторичная бактериальная пневмония, ассоциированная с процедурой искусственной вентиляции легких. Если от такой пневмонии проводилось успешное лечение, вероятность смерти уменьшалась. При этом, судя по полученным данным, смертность от самого вируса была относительно низкой.

Исследование позволило отвергнуть теорию смерти от цитокинового шторма — чрезмерной реакции имунной системы на вирус, при которой развивается бурное воспаление, вызывающее отказ легких, почек, мозга и других органов. Как объясняют авторы, если бы это было так, то данные о пациентах, длительно находившихся в интенсивной терапии, показали бы частый переход в клиническое состояние, характерное для множественного отказа органов. Однако этого не происходило.

По мнению авторов, важность бактериальной суперинфекции, как фактора смерти пациентов с COVID-19, недооценивали, поскольку в рамках предыдущих исследований его либо не учитывали, либо учитывали лишь наличие или отсутствие вторичной пневмонии, но не успех ее лечения.

В дальнейшем авторы надеются с помощью методов на базе машинного обучения уточнить причины успеха и неудачи лечения пневмонии, а также, воспользовавшись более крупными выборками, создать прогнозные модели, которые позволят более эффективно лечить пациентов в критическом состоянии.