ISSN 1004-4140
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新型冠状病毒感染不同毒株的CT表现演变与临床转归的相关性分析

刘瑞 武婷婷 勾少波 薛瑞红 贾燕茹 柴军

刘瑞, 武婷婷, 勾少波, 等. 新型冠状病毒感染不同毒株的CT表现演变与临床转归的相关性分析[J]. CT理论与应用研究, 2023, 32(5): 627-635. DOI: 10.15953/j.ctta.2023.059
引用本文: 刘瑞, 武婷婷, 勾少波, 等. 新型冠状病毒感染不同毒株的CT表现演变与临床转归的相关性分析[J]. CT理论与应用研究, 2023, 32(5): 627-635. DOI: 10.15953/j.ctta.2023.059
LIU R, WU T T, GOU S B, et al. Correlation Analysis between Dynamic Changes in Computed Tomography Findings and Clinical Outcomes in Cases Infected with Different Strains of Coronavirus Disease 2019[J]. CT Theory and Applications, 2023, 32(5): 627-635. DOI: 10.15953/j.ctta.2023.059. (in Chinese)
Citation: LIU R, WU T T, GOU S B, et al. Correlation Analysis between Dynamic Changes in Computed Tomography Findings and Clinical Outcomes in Cases Infected with Different Strains of Coronavirus Disease 2019[J]. CT Theory and Applications, 2023, 32(5): 627-635. DOI: 10.15953/j.ctta.2023.059. (in Chinese)

新型冠状病毒感染不同毒株的CT表现演变与临床转归的相关性分析

doi: 10.15953/j.ctta.2023.059
基金项目: 内蒙古自治区卫生健康科技计划项目(超高分辨率CT靶扫描技术联合低剂量对诊断亚实性肺结节的价值(202201015));内蒙古自治区人民医院院内基金(基于深度学习的病毒性肺炎不同临床转归胸部CT评价(2020YN08))。
详细信息
    作者简介:

    刘瑞:男,内蒙古自治区人民医院影像医学科副主任医师,主要从事胸部及腹部疾病影像诊断,E-mail:609446075@qq.com

    通讯作者:

    男,内蒙古自治区人民医院影像医学科主任医师、硕士研究生导师,主要从事胸部及腹部疾病影像诊断、CT导向下介入诊疗,E-mail:amaschai@126.com

  • 中图分类号: R  814;R  563.1

Correlation Analysis between Dynamic Changes in Computed Tomography Findings and Clinical Outcomes in Cases Infected with Different Strains of Coronavirus Disease 2019

  • 摘要: 目的:分析、对比新型冠状病毒感染不同毒株胸部CT表现及其演变特点,探讨其与临床转归的相关性。方法:收集、整理内蒙古自治区75例原始株、130例德尔塔(Delta)变异株和562例奥密克戎(Omicron)变异株病例的胸部CT图像,分析、对比不同毒株CT表现及变化规律。结果:Omicron组中的轻型患者比例(499例,88.79%)明显多于原始株组(9例,12.00%)和Delta组(47例,36.15%)。相对于原始株组,Delta组轻型患者发生率较高(47例,36.15% vs.9例,12.00%),重症发生率较低(14例,16.87% vs.19例,28.79%)。96.97%(64例)原始株组病例,93.98%(78例)Delta组病例,98.41%(62例)Omicron组病例初次CT表现以磨玻璃影为主,3组间无统计学差异。在磨玻璃影形态和分布方面,19.05%(12例)Omicron组病例表现为腺泡结节磨玻璃影,明显多于原始株组(3.03%,2例)及Delta组(3.61%,3例),3组病例病灶主要沿胸膜下分布,但Omicron组较原始株组及Delta组沿支气管血管束周围分布比例更高。在伴随征象方面,初次CT中伴随实变和条索比例较低,原始株组、Delta组及Omicron组病例伴随实变比例分别为3.03%(2例),6.02%(5例)和5.00%(1例);伴随条索比例分别为12.12%(8例),15.66%(13例)和20.00%(4例)。原始株组和Delta组病程中病灶影像学表现会出现变化,原始株组39.39%(26例)病例在原磨玻璃影基础上出现实变,53.03%(35例)病例在原磨玻璃影基础上出现条索,明显高于初次CT实变和条索比例;Delta组44.58%(37例)病例在原磨玻璃影基础上出现实变,61.45%(51例)病例在原磨玻璃影基础上出现条索;Omicron组34.38%(11例)病例在原磨玻璃影基础上出现实变,71.88%(23例)病例在原磨玻璃影基础上出现条索,二者同样明显高于初次CT实变和条索比例。原始株组、Delta组和Omicron组病例病灶明显吸收距发病时间中位天数分别为16、16和9 d。结论:新型冠状病毒感染不同毒株胸部CT表现的动态变化,可以反映病变随临床病程的演变规律,对新型冠状病毒感染病程判定和疾病管理具有临床应用价值。

     

  • 图  1  不同毒株临床分型分布图

    Figure  1.  Clinical distribution of cases infected with different strains of COVID-19

    图  2  男,47岁,Omicron组,咽痛、发热2天,新型冠状病毒感染核酸检测阳性1天

    (a)(b)左肺下叶背段及右肺上叶多发磨玻璃影,胸膜下分布。

    Figure  2.  A computed tomography image of a 47-year-old male from the Omicron variant group. The patient had pharyngeal pain and fever for 2 days. The nucleic acid test of novel coronavirus pneumonia was positive for a day

    图  4  男,39岁,原始株组患者,临床诊断为新型冠状病毒感染普通型

    (a)发病第3天初次CT示右肺上叶胸膜下磨玻璃影,伴支气管充气征及血管增粗。(b)发病第8天后复查CT,病灶范围增大,且密度增高,呈实变表现,另可见双肺上叶新出现病灶。(c)发病13天后复查,病灶基本完全吸收,仅残留少量磨玻璃影,密度较淡,边缘模糊。

    Figure  4.  A computed tomography image of a 39-year-old male from the original strain group, which is clinically diagnosed as common COVID-19

    图  3  不同毒株患者病程中实变影和条索影变化

    Figure  3.  Changes of consolidation and cord in patients infected with different strains of COVID-19, during the course of the disease

    图  5  女,45岁,Delta组,临床诊断为新型冠状病毒感染普通型

    (a)发病第3天初次CT示右肺中叶磨玻璃影,伴铺路石征及支气管充气征。(b)发病第10天复查CT示磨玻璃病灶变化快,明显吸收,密度减低,并出现条索影。(c)发病第17天复查,病灶基本完全吸收,残留少量条索及密度较淡、边缘模糊的小片磨玻璃影。

    Figure  5.  A computed tomography image of a 45-year-old female from the Delta variant group, which is clinically diagnosed as common COVID-19

    图  6  不同毒株患者病程中CT检查间隔时间比较

    Figure  6.  Comparison of computed tomography intervals in the course of disease with different strains of COVID-19

    表  1  新型冠状病毒感染不同毒株肺炎发生情况

    Table  1.   Incidence of pneumonia in cases infected with different strains of COVID-19

    罹患肺炎情况合计发生情况统计检验
    发生未发生$\chi^2$P
    原始株组a、b 75 66 9 297.682 0.000
    Delta组c 130 83 47
    Omicron组 562 63 499
    注:a-原始株组与Delta组发生率比较有统计学意义,P<0.05校正值;b-原始株组与Omicron组发生率比较有统计学意义,P<0.05校正值;c-Delta组与Omicron组发生率比较有统计学意义,P<0.05校正值。
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    表  2  新型冠状病毒感染不同毒株临床分型情况

    Table  2.   Clinical classification of cases infected with different strains of COVID-19

    组别分型统计检验
    轻型普通型重型及危重型$\chi^2$P
    原始株组 9 47 19 321.168 0.000
    Delta组 47 69 14
    Omicron组a 499 60 3
    注:a-Omicron组与原始株组、Delta组在临床分型比较均有统计学意义,P<0.05校正值。
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    表  3  新型冠状病毒感染不同毒株患者初次CT病变分布情况

    Table  3.   Distribution of primary computed tomography lesions in patients infected with different strains of COVID-19

    病变分布组别统计检验
    原始株组(n=66)Delta组(n=83)Omicron组(n=63)$\chi^2$P
     累计范围 单肺 13 20 23 5.064 0.08
    双肺 53 63 40
     累计肺叶数量b 1 12 15 18
    250.770


    0.000

    2 10 19 27
    3 11 14 15
    4 9 13 2
    5 24 22 1
     病灶分布 胸膜下 40 55 30
    45.760

    0.000
    胸膜下伴支气
    管血管束周围
    26 24 11
    支气管血管
    束周围a
    0 4 22
    注:a-Omicron组与原始株组、Delta组比较均有统计学意义,P<0.05校正值;b-原始株组、Delta组、Omicron组两两比较均有统计学意义,P<0.05校正值。
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    表  4  初次CT影像学表现

    Table  4.   Primary computed tomography imaging findings

    CT表现组别统计检验
    原始株组(n=66)Delta组(n=83)Omicron组(n=63)$\chi^2/F$P
      斑片状磨玻璃影a6275507.1900.027
      腺泡结节磨玻璃影a 2 31214.799 0.001
      实变 2 5 12.0870.352
      铺路石征b32431512.919 0.002
      支气管充气征1925210.3320.847
      条索 813 61.2470.536
      血管增粗2733191.9570.376
      胸腔积液 3 2 11.1130.573
    注:a-Omicron组与原始株组、Delta组比较均有统计学意义,P<0.05校正值;b-原始株组与Delta组、Omicron组比较有统计学意义,P<0.05校正值。
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    表  5  不同毒株进展期磨玻璃影变化特点

    Table  5.   Change characteristics of ground-glass opacity in advanced stage of COVID-19 infection with different strains

        CT变化组别统计检验
    原始株组(n=66)Delta组(n=83)Omicron组(n=32)$\chi^2$P
    病灶变化 无变化 8 7 4 0.967 0.915
    吸收 43 56 22
    进展 15 20 6
    原病变中是否出现实变 26 37 11 1.090 0.580
    原病变中是否出现条索 35 51 23 3.291 0.193
    是否新出现胸腔积液  3 4 1 0.161 0.923
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    表  6  不同毒株患者病程中CT检查时间间隔$({{{M}}}({P}_{25},{P}_{75}))$

    Table  6.   Time interval of computed tomography examinations in the course of disease with different strains of COVID-19$({M}({P}_{25}, {P}_{75}))$

    CT检查时间间隔/d初次CT时间进展期随访CT时间病变明显吸收时间
    原始株组(n=66)a、b 2.5(2~4) 9(8~11) 16(12.75~22.25)
    Delta组(n=83)c 2(1~2)9(8~10) 16(14~17)
    Omicron组(n=32) 2(1~2)5(4.25~6)9(8~10)
    $\chi^2$21.037 70.906 61.210
    P0.0000.0000.000
    注:a-原始株组与Omicron组在初次CT时间、进展期随访CT时间、病变明显吸收时间比较均有统计学意义,P<0.05校正值;b-原始株组与Delta组组在初次CT时间、进展期随访CT时间比较均有统计学意义,P<0.05校正值;c-Delta组与Omicron组在进展期随访CT时间、病变明显吸收时间上比较均有统计学意义,P<0.05校正值。
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  • [1] World Health Organization. Tracking SARS-CoV-2 variants[EB/OL]. (2021-12-06)[2021-12-09]. https://www.who.int/en/activities/tracking-SARS-CoV-2-variants/.
    [2] RAMAN R, PATEL K J, RANJAN K. COVID-19: Unmasking emerging SARS-CoV-2 variants, vaccines and therapeutic strategies[J]. Biomolecules, 2021, 11(7): 993. doi: 10.3390/biom11070993
    [3] 张影, 李晓鹤, 陈凤, 等. 新型冠状病毒德尔塔和奥密克戎变异株感染患者的临床特征分析[J]. 新发传染病电子杂志, 2022,7(3): 22−26. DOI: 10.19871/j.cnki.xfcrbzz.2022.03.005.

    ZHANG Y, LI X H, CHEN F, et al. Clinical characteristics of patients infected with SARS-CoV-2 Delta and Omicron variants[J]. Electronic Journal of Emerging Infectious Diseases, 2022, 7(3): 22−26. DOI: 10.19871/j.cnki.xfcrbzz.2022.03.005. (in Chinese).
    [4] ARAF Y, AKTER F, TANG Y D, et al. Omicron variant of SARS-CoV-2: Genomics, transmissibility, and responses to current COVID-19 vaccines[J]. Journal of Medical Virology, 2022, 94(5): 1825−1832. doi: 10.1002/jmv.27588
    [5] GUAN C S, LV Z B, LI J J, et al. CT appearances, patterns of progression, and follow-up of COVID-19: Evaluation on thin-section CT[J]. Insights into Imaging, 2021, 12: 73. doi: 10.1186/s13244-021-01019-0
    [6] 国家卫生健康委员会. 《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案》试行(第九版)[EB/OL]. [2022-03-15]. http://www.nhc.gov.cn/xcs/zhengcwj/.
    [7] HANSELL D M, BANKIER A A, MACMAHON H, et al. Fleischner society: Glossary of terms for thoracic imaging[J]. Radiology, 2008, 246(3): 697−722. DOI: 10.1148/radiol.2462070712.
    [8] FANG Y C, ZHANG H Q, XIE J C, et al. Sensitivity of chest CT for COVID-19: Comparison to RT-PCR[J]. Radiology, 2020, (2): 200432−7.
    [9] 中华医学会放射学分会传染病学组, 中国医师协会放射医师分会感染影像专委会, 中国研究型医院学会感染与炎症放射专委会, 等. 新型冠状病毒感染的肺炎影像学诊断指南(2020 第二版)[J]. 首都医科大学学报, 2020,41(2): 168−173. doi: 10.3969/j.issn.1006-7795.2020.02.004

    Committee of the Infectious Diseases Radiology Group of Chinese Society of Radiology, Committee of the Infectious Diseases Radiology Section of Chinese Medical Doctor Association, Infectious Disease Imaging Group, Infectious Disease Branch, Chinese Research Hospital Association, et al. Guideline for imaging diagnosis of novel corona virus (2019-nCoV) infected pneumonia (2st edition 2020)[J]. Journal of Capital Medical University, 2020, 41(2): 168−173. (in Chinese). doi: 10.3969/j.issn.1006-7795.2020.02.004
    [10] FENG Z C, YU Q Z, Y S H, et al. Early prediction of disease progression in 2019 novel corona virus pneumonia patients out-side wuhan with CT and clinical characteristics[EB/OL]. ( 2020-02-23). https://www.medrxiv.Org/content/10.1101/2020.02.19.20025296v1.
    [11] 黄璐, 韩瑞, 于朋鑫, 等. 新型冠状病毒肺炎不同临床分型间CT和临床表现的相关性研究[J]. 中华放射学杂志, 2020,54: 1005−201.
    [12] HUANG C, WANG Y, LI X, et al. Clinical features of patients infected with 2019 novel corona virus in Wuhan, China[J]. Lancet, 2020, (20): 30183−5.
    [13] 刘茜, 王荣帅, 屈国强, 等. 新型冠状病毒肺炎死亡尸体系统解剖大体观察报告[J]. 法医学杂志, 2020,36(1): 21−23. doi: 10.12116/j.issn.1004-5619.2020.01.005
    [14] NG M Y, LEE E Y P, YANNG J, et al. Imaging profile of the COVID-19 infection: Radiologic findings and literature review[J]. Radiology, 2020, 2(1): 1−9.
    [15] 车宏伟, 张晓琴, 柴军, 等. 新型冠状病毒肺炎临床表现及CT影像学分析[J]. CT理论与应用研究, 2021,30(4): 525−532. DOI: 10.15953/j.1004-4140.2021.30.04.14.

    CHE H W, ZHANG X Q, CHAI J, et al. Clinical manifestations and CT imaging analysis of corona virus disease 2019[J]. CT Theory and Applications, 2021, 30(4): 525−532. DOI: 10.15953/j.1004-4140.2021.30.04.14. (in Chinese).
    [16] PAN F, YE T, SUN P, et al. Time course of lung changes at chest CT during recovery from corona virus disease 2019 (COVID-19)[J]. Radiology, 2020, 295(3): 715−721. doi: 10.1148/radiol.2020200370
    [17] KANNE J P. Chest CT findings in 2019 novel corona virus (2019-nCoV) infections from Wuhan, China: Key points for the radiologist[J]. Radiology, 2020, 295(1): 16−17. doi: 10.1148/radiol.2020200241
    [18] 向颖, 杨全新, 孙泓泓, 等. 新型冠状病毒肺炎患者胸部CT表现及动态演变[J]. 南方医科大学学报, 2020,40(3): 327−332.

    XIANG Y, YANG Q X, SUN H H, et al. Chest CT findings and their dynamic changes in patients with COVID-19[J]. Journal Southern Medical University, 2020, 40(3): 327−332. (in Chinese).
    [19] YU M, LIU Y, XU D, et al. Prediction of the development of pulmonary fibrosis using serial thin-section CT and clinical features in patients discharged after treatment for COVID-19 pneumonia[J]. Korean Journal of Radiology, 2020, 21(6): 746−755.
    [20] 李秀梅, 刘伟, 常然, 等. 新型冠状病毒肺炎影像演变规律及肺纤维化危险因素[J]. 中国医学影像学杂志, 2022,30(1): 29−34.

    LI X M, LIU W, CHANG R, et al. Patterns of pulmonary image evolution and the risk factors of pulmonary fibrosis in patients with COVID-19[J]. Chinese Journal of Medical Imaging, 2022, 30(1): 29−34. (in Chinese).
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-03-14
  • 修回日期:  2023-03-28
  • 录用日期:  2023-04-12
  • 网络出版日期:  2023-05-04
  • 刊出日期:  2023-09-22

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