CREATING A LUNG ULTRASOUND INDEX TO PREDICT COVID-19 SEVERITY. A CONTRIBUTION TO AID MEDICAL PERSONNEL DECISION MAKING

The COVID-19 pandemic led to numerous challenges related to the management of re- sources in the health infrastructures. One particular case was the congestion of ICU in hospitals and the small amount of available ventilators. The decisions of the medical personnel were of extreme responsibility and, therefore, the usage and understanding of all the available information was crucial for these workers. The study objects of this work are lung ultrasounds, an exam used in hospitals to assess the state of the lung, that are useful when patients develop pneumonia, which is a pos- sible consequence of COVID-19 infection. Lung ultrasounds provide information about B-lines, about pleura homogeneity and about possible consolidations. The aim of this study is to create an index, based on this collected information, that can predict death and the need for ICU hospitalization for COVID-19 hospitalized patients. The index is then compared to the Lung Ultrasound Score (LUS), already in use. To address this challenge a Severity Index (SI) is developed, based on the patients’ hos- pital length of stay, ICU hospitalization and outcome (death or discharge). This index is then used as the response variable in three Generalized Linear Models. The first assumes that the SI follows a Gamma distribution and uses the inverse link function (G-Inv), the second also assumes the index follows a Gamma distribution but uses the log link function (G-Log) and the last assumes that the SI follows a Log-normal distribution and therefore the logarithm of the SI is taken, originating a Normal distribution, and the identity link function is used (LN). The models are then compared among themselves and with LUS, the score used currently in the hospital. The data used is from COVID-19 patients hospitalized in Garcia de Orta hospital, in Almada. The results point that the developed models clearly outperform LUS in death prediction, with AUC’s (obtained after the construction of the ROC curves) of 0.756, 0.768 and 0.768 for G-Inv, G-Log and LN, respectively, compared to the 0.641 for LUS. Regarding ICU prediction, LUS has the best performance, with AUC of 0.875, followed by LN (0.82), G-Log (0.818) and G-Inv (0.752). After calculating the ideal thresholds for each model, for both death and ICU prediction, the most balanced model is G-Log. The ICU threshold is 21.2, with sensitivity of 80.6% and specificity of 72.9%, and the death threshold is 32.9, with sensitivity of 68.8% and specificity of 86%.A pandemia de COVID-19 originou vários desafios relacionados com a gestão de recursos em infraestruturas de saúde. Um caso particular foi a congestão existente em UCI nos hospitais e a pequena disponibilidade de ventiladores. As decisões tomadas pelo pessoal médico são de extrema responsabilidade e, por isso, o uso e compreensão de toda a infor- mação disponível é crucial para estes profissionais. Os objetos de estudo deste trabalho são as ecografias pulmonares, um exame realizado nos hospitais para aferir o estado dos pulmões, que são muito úteis quando os pacientes desenvolvem pneumonia, uma possível consequência da infeção por COVID-19. As eco- grafias pulmonares disponibilizam informação acerca das linhas-B, da homogeneidade da pleura e sobre a possível existência de consolidações. O âmbito deste estudo é a criação de um indicador, baseado na informação recolhida, que possa prever a morte e a necessidade de internamento em UCI para pacientes internados com COVID-19. O indicador será no final comparado com o Lung Ultrasound Score (LUS), Pontuação da Ecografia Pulmonar, que é utilizado atualmente. Para enfrentar este desafio, foi construído um indicador de gravidade (SI), baseado no tempo de internamento, internamento em UCI e no desfecho do internamento (morte ou alta) dos pacientes estudados. Este indicador é depois usado como variável de res- posta em três Modelos Lineares Generalizados. O primeiro assume que o indicador segue uma distribuição Gamma, e usa a função de ligação inversa (G-inv), o segundo também assume uma distribuição Gamma mas usa a função de ligação logarítmica (G-Log) e o último assume que o SI segue uma distribuição Log-Normal e por isso, usa o logarítmo do SI, originando uma distribuição Normal, e utiliza a função de ligação identidade (LN). Os modelos são comparados entre eles e também com o LUS. A informação utilizada provém de pacientes hospitalizados com COVID-19 no hospital García de Orta, em Almada. Os resultados mostram que os modelos construídos são superiores ao LUS na previsão de morte, com AUC’s (obtidos depois da construção de curvas ROC) de 0.756 (G-Inv), 0.768 (G-Log) e 0.768 (LN), comparado com 0.641 para o LUS. Relativamente à previsão de internamento em UCI, LUS tem o melhor desempenho, com um AUC de 0.875, seguido do LN (0.82), G-Log (0.818) e G-Inv (0.752). Depois de calculados os limiares ideais para cada modelo, quer para a previsão de morte quer de internamento em UCI, o modelo mais equilibrado é o G-Log. O limiar para UCI é 21.2, gerando uma sensibilidade de 80.6% e uma especificidade de 72.9%. O limiar para a morte é 32.9, com uma sensibilidade de 68.8% e uma especificidade de 86%