Abstrakt
RT-PCR, dzięki wysokiej swoistości, jest złotym standardem w diagnostyce zakażenia SARS-CoV-2, jednakże w części sytuacji klinicznych, niezbędne pozostaje wykorzystanie tomografii komputerowej, szczególnie u pacjentów z wysokim prawdopodobieństwem zakażenia przed uzyskaniem konwersji serologicznej oraz w ocenie powikłań choroby. Opracowano skale, które pozwalają na podstawie wyników tomografii komputerowej oszacować prawdopodobieństwo ciężkości przebiegu choroby.
Występują 3 główne histologiczne wzory uszkodzenia płuc, które korelują z czasem trwania COVID-19. Wzór nabłonkowy z rozsianym uszkodzeniem pęcherzyków płucnych i złuszczeniem/reaktywnym przerostem pneumocytów, naczyniowy z przekrwieniem naczyń włosowatych i mikrozatorami oraz włóknisty ze zmianami śródmiąższowymi. Zmiany o charakterze nabłonkowym i naczyniowym stwierdzane są wcześnie, nawet przed wystąpieniem objawów choroby, a zmiany o charakterze włóknistym pojawiają się po około 3 tygodniach od zakażenia.
Typowe nieprawidłowości stwierdzane w badaniach tomografii komputerowej u chorych na COVID-19 to zagęszczenia typu „matowej szyby”, konsolidacje, zagęszczenia typu „matowej szyby” w połączeniu z konsolidacjami, pogrubienie przegród międzyzarazikowych, obraz bronchogramu powietrznego, obraz „kostki brukowej”, pogrubienie ścian oskrzeli oraz pogrubienie naczyń.
Objawy radiologiczne, które sugerują inną niż zakażenie SARS-CoV-2 etiologię zapalenia płuc to obecność licznych guzków, rozstrzeni oskrzeli, płynu w jamie opłucnej lub w osierdziu oraz rozległych konsolidacji.
Bibliografia
2. Joseph V. Waller, Parveer Kaur, Amy Tucker, et al., Diagnostic Tools for Coronavirus Disease (COVID-19): Comparing CT and RT-PCR Viral Nucleic Acid Testing, AJR Am J Roentgenol., 2020 Oct;215(4):834-838, doi: 10.2214/AJR.20.23418
3. C Jalaber, T Lapotre, T Morcet-Delattre , et al., Chest CT in COVID-19 pneumonia: A review of current knowledge, Diagn Interv Imaging, Jul-Aug 2020;101(7-8):431-437, doi:10.1016/j.diii.2020.06.001
4. Mingzhi Li, Pinggui Lei, Bingliang Zeng, et al., Coronavirus Disease (COVID-19): Spectrum of CT Findings and Temporal Progression of the Disease, Acad Radiol., 2020 May;27(5):603-608,
doi: 10.1016/j.acra.2020.03.003
5. Marina Carotti, Fausto Salaffi, Piercarlo Sarzi-Puttini, et al., Chest CT features of coronavirus disease 2019 (COVID-19) pneumonia: key points for radiologists, Radiol Med., 2020 Jul;125(7):636-646,doi: 10.1007/s11547-020-01237-4
6. Sana Salehi, Aidin Abedi, Sudheer Balakrishnan and Ali Gholamrezanezhad,Coronavirus Disease 2019 (COVID-19): A Systematic Review of Imaging Findings in 919 Patients,AJR Am J Roentgenol., 2020 Jul;215(1):87-93, doi: 10.2214/AJR.20.23034
7. Yicheng Fang, Huangqi Zhang, Jicheng Xie , et al., Sensitivity of Chest CT for COVID-19: Comparison to RT-PCR,Radiology, 2020 Aug;296(2):E115-E117, doi: 10.1148/radiol.2020200432
8. Xingzhi Xie, Zheng Zhong, Wei Zhao, et al., Chest CT for Typical Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Pneumonia: Relationship to Negative RT-PCR Testing, Radiology, 2020 Aug; 296(2):E41-E45, doi: 10.1148/radiol.2020200343
9. Eleonora Carlicchi, Pietro Gemma, Antonio Poerio, et al., Chest-CT mimics of COVID-19 pneumonia-a review article, Emerg Radiol., 2021 Mar 1;1-12. ,doi: 10.1007/s10140-021-01919-0
10. Adam Bernheim, Xueyan Mei, Mingqian Huang, et al., Chest CT Findings in Coronavirus Disease-19 (COVID-19): Relationship to Duration of Infection,Radiology,
2020 Jun; 295(3):200463, doi: 10.1148/radiol.2020200463
11. Wasilewski PG, Mruk B, Mazur S, Półtorak-Szymczak G, Sklinda K, Walecki J. COVID-19 severity scoring systems in radiological imaging - a review. Pol J Radiol. 2020;85:e361-e368. Published 2020 Jul 17. doi:10.5114/pjr.2020.98009
12. Polak, S.B., Van Gool, I.C., Cohen, D. et al. A systematic review of pathological findings in COVID-19: a pathophysiological timeline and possible mechanisms of disease progression. Mod Pathol 33, 2128–2138 (2020). doi.org/10.1038/s41379-020-0603-3
13. Li X, Zeng X, Liu B, Yu Y. COVID-19 Infection Presenting with CT Halo Sign. Radiol Cardiothorac Imaging. 2020 Feb 12;2(1):e200026. doi: 10.1148/ryct.2020200026. PMID: 33778543; PMCID: PMC7194018.
14. Kim SJ, Lee KS, Ryu YH, Yoon YC, Choe KO, Kim TS, Sung KJ. Reversed halo sign on high-resolution CT of cryptogenic organizing pneumonia: diagnostic implications. AJR Am J Roentgenol. 2003 May;180(5):1251-4. doi: 10.2214/ajr.180.5.1801251. PMID: 12704033.
15. Valette X, du Cheyron D, Goursaud S. Mediastinal lymphadenopathy in patients with severe COVID-19. Lancet Infect Dis. 2020 Nov;20(11):1230. doi: 10.1016/S1473-3099(20)30310-8. Epub 2020 Apr 21. PMID: 32330440; PMCID: PMC7173806.
16. Walecki J, Sklinda K, Mruk B, et al., Chest Computed Tomography (CT) as a Predictor of Clinical Course in Coronavirus Disease ,Med Sci Monit 2021; DOI: 10.12659/MSM.931285
17. Walecki J, Sklinda K, Mruk B, et al., Chest Computed Tomography (CT) Severity Scales in COVID-19 Disease: A Validation Study, Med Sci Monit 2021; DOI: 10.12659/MSM.931283
18. Jędrusik P, Gaciong Z, Sklinda K, et al. Diagnostic role of chest computed tomography in coronavirus disease 2019. Pol Arch Intern Med. 2020; 130: 520-528. doi:10.20452/pamw.15348
19. Harahwa, Tinotenda A., Lai Yau, Thomas Ho, Lim-Cooke, Mae-Sing, Al-Haddi, Salah, Zeinah, Mohamed and Harky, Amer. "The optimal diagnostic methods for COVID-19" Diagnosis, vol. 7, no. 4, 2020, pp. 349-356. https://doi.org/10.1515/dx-2020-0058.
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0 Międzynarodowe.