近日，代谢性疾病领域权威杂志Metabolism-Clinical and Experimental上发表了一篇研究文章，研究人员旨在评估胸部计算机断层扫描(CT)上量化的心外膜脂肪组织(EAT)与2019冠状病毒病(COVID-19)患者的肺炎严重程度和不良结局之间的关系。

研究人员对前瞻性国际登记研究进行了事后分析，该研究纳入了109例连续连续患者(年龄为64±16岁;男性占62%)，这些患者经实验室检查和胸部CT成像确诊为COVID-19。使用半自动化软件，研究人员量化了与COVID-19肺炎相关的肺部异常负担(%)情况，并使用深度学习软件测量EAT体积(mL)和衰减(Hounsfield单位)情况。该研究的主要结局是临床恶化(重症监护室入院、有创机械通气或升压治疗)或院内死亡。

在对患者合并症进行校正的多变量线性回归分析中，COVID-19肺炎的总负担与EAT量(β=10.6，p=0.005)和EAT衰减(β=5.2，p=0.004)相关。饮食量与血清乳酸脱氢酶水平(r=0.361，p=0.001)和C反应蛋白(r=0.450，p<0.001)相关。23例(21.1%)患者在胸部CT检查后3天(IQR为1-13天)发生临床恶化或死亡。

在多变量logistic回归分析中，EAT体积(每增加一倍，OR为5.1 [95%CI为1.8–14.1] p=0.011)和EAT衰减(每增加5个Hounsfield单位，OR为3.4 [95%CI为1.5-7.5]，p=0.003)是临床恶化或死亡的独立预测因子，如总肺炎负担(OR为2.5，95%CI为1.4-4.6，p=0.002)，慢性肺病(OR为1.3 [95%CI为1.1-1.7]，p=0.011)和心力衰竭病史(OR为3.5 [95%1.1–8.2]，p=0.037)。

由此可见，胸部CT量化的EAT与COVID-19患者的肺炎严重程度和不良结局独立相关，这为其在临床风险分层中的使用提供了证据支持。

原始出处：

Kajetan Grodecki.et al.Epicardial adipose tissue is associated with extent of pneumonia and adverse outcomes in patients with COVID-19.Metabolism-Clinical and Experimental.2020.https://doi.org/10.1016/j.metabol.2020.154436