Skip to main content
  • Trg Nikole Pašića br. 7, sprat IV, 11000 Beograd
  • info@smj.rs

logo bez bolda opt

Pregledni rad

Radiološka slika KOVID-19 pneumonije

Aleksandra Đurić-Stefanović1,2
  • Centar za radiologiju i MR, Univerzitetski klinički centar Srbije, Beograd, Srbija
  • Medicinski fakultet Univerziteta u Beogradu, Beograd, Srbija

SAŽETAK

Intrersticijumska pneumonija je dominantna manifestacija oboljenja KOVID-19. Cilj rada je da se prikažu: spektar tipičnih radioloških nalaza (CT – kompjuterizovana tomografija i radiografija) KOVID-19 pneumonije, različite tehnike CT pregleda, tipovi i evolucija inflamatornih promena u plućima, kriterijumi za procenu verovatnoće KOVID-19 pneumonije u odnosu na druge intersticijumske pneumonije, i principi bodovanja (scoring) za definiciju obima KOVID-19 pneumonije, na osnovu CT nalaza i radiografije. Standardni protokol CT pregleda je nativni CT pregled grudnog koša, a zbog visoke senzitivnosti niskodoznih CT protokola za detekciju promena u plućima, ova tehnika snimanja je postala široko zastupljena u radiološkoj praksi tokom pandemije KOVID-19. Obostrane, multiple, kružne ili slivene zone denziteta „mlečnog stakla”, dominantno lokalizovane subpleuralno, periferno i posteriorno, obično najobimnije u donjim režnjevima, predstavljaju tipičnu CT prezentaciju KOVID-19 pneumonije. U kasnijem stadijumu se mogu razviti i konsolidacije. Na rendgenskom snimku pluća mogu da se vide: homogeno smanjena transparencija u lateralnim plućnim poljima, kružna i nepravilna oblačasta zasenčenja i slivena mrljasta zasenčenja, obično najobimnija bazalno i lateralno. Za procenu verovatnoće KOVID-19 pneumonije, na osnovu kriterijuma tipičnog/atipičnog CT nalaza, koriste se RSNA i CO-RADS kriterijumi. Prema CT karakteristikama promena u plućima i vremenskoj dinamici njihove prezentacije, definisana su četiri stadijuma KOVID-19 pneumonije: rani, progresivni, stadijum konsolidacije i stadijum organizacije. Za procenu obima i težine pneumonije pomoću CT-a, predloženi su različiti sistemi bodovanja, od kojih je najšire prihvaćen CT severity scoring system, koji se zasniva na vizuelnoj semikvantitativnoj proceni procentualne zahvaćenosti parenhima svakog od pet lobusa pluća zapaljenskim promenama, na skali od 1 (<5%) do 5 (>75%), tako da maksimalni skor može da iznosi 25.


UVOD

Prvi radovi o kliničkim i radiološkim manifestacijama kod obolelih od infekcije izazvane novim korona virusom, koji je, nešto kasnije, zvanično nazvan SARSKoV-2, objavljeni su online, 24. januara 2020. godine u časopisima Lancet i New England Journal of Medicine [1],[2],[3]. Prema zvaničnim podacima Svetske zdravstvene organizacije, od decembra 2019. godine, kada je epidemija izbila u gradu Vuhanu, u Kini, i ubrzo se proširila po celom svetu, tokom pandemije oboljenja KOVID-19 (engl. Corona Virus Disease 2019), koja je zvanično proglašena 11. marta 2020. godine, do početka juna 2021. godine, potvrđeno je preko 174 miliona zaraženih, i preko 3,7 miliona umrlih ljudi.1 Prema zvaničnim podacima Ministarstva zdravlja Republike Srbije, od prvog zvanično potvrđenog slučaja oboljenja KOVID-19 u Srbiji, 6. marta 2020. godine, do 11. juna 2021. godine, potvrđeno je 714.634 zaraženih i 6.951 umrlih.2

Intrersticijumska pneumonija je dominantna manifestacija oboljenja KOVID-19, slično kao i kod njegovih „prethodnika“ iz iste grupe izazivača: SARS (engl. severe acute respiratory syndrome) i MERS (engl. Middle East respiratory syndrome) [1],[2]. Glavni simptomi KOVID-19 infekcije su povišena temperatura, malaksalost i kašalj. Mogu da budu prisutni i glavobolja, bolovi u mišićima, gušobolja, gubitak osećaja mirisa i ukusa, proliv i dr, a u krvnoj slici se može pojaviti leukopenija sa limfopenijom [1],[2]. Nekoliko dana od početka bolesti, može da se javi otežano disanje, tj. osećaj „kratkog daha“, što je simptom koji ukazuje na respiratornu insuficijenciju uzrokovanu KOVID-19 pneumonijom [1],[2].

Kod većine pacijenata zaraženih novim korona virusom, kompjuterizovanom tomografijom (CT) se vizualizuju promene u parenhimu pluća karakteristične za intersticijumsku pneumoniju virusne etiologije, ali sa nekim osobenostima koje karakterišu KOVID-19 pneumoniju [1],[2],[4],[5]. Obostrane, multiple, kružne ili slivene zone denziteta „mlečnog stakla“, dominantno lokalizovane subpleuralno/periferno i posteriorno, obično najobimnije u donjim režnjevima, predstavljaju tipičnu CT prezentaciju KOVID-19 pneumonije [1],[2],[3],[4],[5]. U kasnijem stadijumu se mogu razviti i konsolidacije [1],[2],[3],[4],[5]. Iako je u brojnim studijama pokazano da je kompjuterizovana tomografija senzitivnija od PCR testa u detekciji KOVID-19 infekcije [6],[7], kao i da u značajnom procentu detektuje promene u plućima i kod asimptomatskih pacijenata [8], prema dostupnim vodičima kliničke prakse, ne preporučuje se rutinska primena CT-a kod svih pacijenata [9].

07f01

Slika 1. Radiografska prezentacija KOVID-19 pneumonije: homogeno smanjena transparencija u lateralnim plućnim poljima (periferna „velasta“ zasenčenja) (a); kružna i nepravilna oblačasta zasenčenja, obostrano (b); konfluentna mrljasta zasenčenja, obostrano bazalno, i „velasta“ zasenčenja lateralno (c); obimna konfluentna mrljasta zasenčenja, bazalno i lateralno, obostrano (d)

Radiografija pluća, iako znatno manje senzitivna od CT-a, naročito u ranom stadijumu i kod lakših kliničkih oblika bolesti, zbog masovne dostupnosti, jednostavnijeg, kratkotrajnijeg i bezbednijeg izvođenja, kao i manje eksponencijalne doze zračenja za pacijenta, ostaje široko zastupljena u trijaži i praćenju pacijenata sa KOVID-19 oboljenjem, a metoda prvog izbora u praćenju teških i slabo pokretnih bolesnika koji su hospitalizovani u jedinicama intenzivne nege [9]. Na rendgenskom snimku pluća, mogu se videti: naglašena retikularna šara (kao najranija radiološka manifestacija), homogeno smanjena transparencija u lateralnim plućnim poljima (periferna „velasta“ zasenčenja) (Slika 1a), kružna i nepravilna oblačasta zasenčenja (Slika 1b), i konfluentna mrljasta zasenčenja, obično najobimnija bazalno i lateralno [10],[11] (Slika 1c, 1d).

TEHNIKA CT PREGLEDA

Od početka epidemije u Kini, na osnovu prethodnih iskustava sa epidemijama SARS-a i MERS-a, pri čemu je ista praksa nastavljena u celom svetu, standardni protokol pregleda je tzv. nativni CT pregled grudnog koša, što podrazumeva CT pregled bez intravenskog davanja jodnog kontrasta, zbog brže, jednostavnije i bezbednije primene za osoblje i pacijente [4],[12]. Kako je u nekoliko studija pokazana prihvatljivo visoka senzitivnost niskodoznih CT protokola, ova tehnika snimanja je postala široko zastupljena u radiološkoj praksi tokom pandemije KOVID-19 oboljenja, jer se niskodoznom tehnikom eksponencijalna doza zračenja smanjuje na manje od 1 mSv, u poređenju sa 5 - 10 mSv, koliko iznosi doza koju pacijent primi prilikom standardnog CT pregleda grudnog koša [13]. U slučajevima kliničke sumnje na plućnu emboliju, koja se sa značajnom učestalošću javlja kod obolelih od KOVID-19 pneumonije, radi se CT pregled sa intravenskim davanjem jodnog kontrasta, po protokolu za pulmoangiografiju [14].

TIPOVI I EVOLUCIJA LEZIJA U PLUĆIMA

Tipovi lezija u plućima kod pacijenta sa lakšom ili srednje teškom kliničkom slikom, koji su se uspešno oporavili od KOVID-19 pneumonije, i njihova evolucija u vremenskom intervalu od početka simptoma do ozdravljenja, opisani su u radovima Pana i saradnika, koji su objavljeni online, 13. februara 2020. godine [4], a kasnije i u brojnim drugim studijama [5],[15],[16].

Tabela 1. Evolucija KOVID-19 pneumonije, po stadijumima, prema CT prezentaciji kod pacijenata sa lakom i srednje teškom kliničkom slikom i povoljnim kliničkim ishodom [4]

07t01

07f02

Slika 2. Tipična CT prezentacija i evolucija KOVID-19 pneumonije: bilateralne, multiple subpleuralno i periferno lokalizovane inflamatorne promene denziteta „mlečnog stakla“ na poprečnom (a) i koronarnom preseku (b); znak „popločavanja“ (c); konsolidacija u pulmonalnom (d) i mekotkivnom „prozoru“ (e); organizujuća pneumonija (f)

Prema CT prezentaciji promena u plućima i vremenskoj dinamici njihove prezentacije, KOVID-19 pneumonija je podeljena u četiri stadijuma [4] (Tabela 1). Rani stadijum (stadijum intersticijumskog pneumonitisa) karakterišu promene denziteta „mlečnog stakla“ (engl. GGO - ground glass opacities) (Slika 2a, 2b), koje nastaju kao posledica zapaljenske eksudacije u intersticijum [4],[16]. U drugom, progresivnom stadijumu, vide se zadebljale intralobularne septe, usled zapaljenske proliferacije intersticijumskih elemenata, što povećava denzitet i daje sliku fine mreže unutar promena denziteta „mlečnog stakla“ (znak „popločavanja“; engl.‘crazy paving’ odnosno ‘paving stone’ sign) [4],[16] (Slika 2c). U trećem, stadijumu konsolidacije, koji predstavlja „pik“- vrhunac pneumonije, denzitet se povećava do te mere da se unutar promena više ne razaznaju krvni sudovi [4],[16] (Slika 2d), može da se vidi vazdušni bronhogram, a konsolidacija se vidi i u „prozoru“ za vizualizaciju mekih tkiva, kao prisustvo tečnog sadržaja u acinusima pluća (Slika 2e). U četvrtom, stadijumu organizujuće pneumonije, dominiraju linearne i trakaste promene, (zadebljale interlobularne septe i fibroathezije), sa ostacima konsolidacije (Slika 2f).

Vrhunac rasprostranjenosti inflamatornih promena je u proseku oko 10. dana od pojave simptoma, a posle 14. dana se registruje postepena regresija njihovog broja i rasprostranjenosti [5] (Slika 3a, 3b). Kod pacijenata sa nepovoljnim kliničkim tokom, radiološka slika se pogoršava i posle 14. dana, sa pojavom novih slivenih zona denziteta „mlečnog stakla“, prelazeći u sliku akutnog respiratornog distres sindroma (ARDS), verovatno kao posledica generalizovanog pulmonalnog mikrovaskularnog opstruktivnog trombo-imflamatornog sindroma [5],[16].

07f03

Slika 3. Evolucija KOVID-19 pneumonije kod šezdesetosmogodišnje pacijentkinje: uporedni prikaz CT nalaza, 11. dana („pik“) (a), i 29. dana od pojave simptoma (organizujuća pneumonija) (b)

Kod asimptomatskih pacijenata i pacijenata sa blažom kliničkom slikom, tokom CT praćenja mogu da se vide samo promene denziteta „mlečnog stakla“, a izostaje konsolidacija [16].

Fibrozne promene u plućima, kao kasne sekvele, detektovane su posle šest meseci kontrolnim CT pregledom u oko 35% bolesnika koji su bili hospitalizovani zbog KOVID-19 pneumonije [17].

PROCENA VEROVATNOĆE KOVID-19 PNEUMONIJE U ODNOSU NA DRUGE UZROKE INTERSTICIJUMSKIH PNEUMONIJA

Obostrane, multifokalne, kružne i slivene zone denziteta „mlečnog stakla“ (intersticijumski pneumonitis), a kasnije i konsolidacije, periferne/subpleuralne lokalizacije, najobimnije posteriorno u donjim režnjevima, tipično se vizualizuju CT-om kod KOVID-19 pneumonije. Distribucija promena u plućima može biti lobularna (kružne zone), subpleuralna (slivene zone), ili difuzna [16].

Po pravilu, kod KOVID-19 pneumonije nisu prisutne ekskavacije/kavitacije i nodularne lezije u parenhimu pluća, kao ni uvećani medijastinalni limfni čvorovi, niti pleuralni izlivi [12],[18],[19]. Za procenu verovatnoće KOVID-19 pneumonije, na osnovu kriterijuma tipičnog/ atipičnog CT nalaza, i u cilju preciznije diferencijalne dijagnoze u odnosu na intersticijumske pneumonije druge etiologije, predloženo je tri sistema gradiranja: RSNA (engl. Radiological Society of North America) [12], CO-RADS [18] i COVID-RADS [19], od kojih su prva dva našla širu kliničku primenu, bez značajne razlike u dijagnostičkoj pouzdanosti [20] (Tabela 2).

U diferencijalnoj dijagnozi KOVID-19 pneumonije dolaze u obzir druge intersticijumske pneumonije različite etiologije, koje se karakteristično manifestuju promenama denziteta „mlečnog stakla“, kao što su: virusne (influenca tip A, adenovirus, hantavirus, respiratorni sincicijalni virus, SARS, MERS), atipične bakterijske pneumonije (mikoplazma, hlamidija), retka oportunistička gljivična Pneumocystis jiroveci pneumonija, hipersenzitivne, eozinofilne i lipoidne pneumonije, oštećenja pluća prouzrokovana upotrebom nekih lekova i narkotika, i dr. [21],[22]. Poznavanje razlika u kliničkoj slici, laboratorijskim nalazima i tipičnoj radiološkoj prezentaciji, koju karakteriše predilekciono subpleuralna i perifrena distribucija inflamatornih promena u plućima, ključno je za postavljanje ispravne dijagnoze.

SISTEMI BODOVANJA (SCORING) OBIMA I TEŽINE KOVID-19 PNEUMONIJE NA OSNOVU CT NALAZA I RADIOGRAFIJE

Za procenu obima i težine pneumonije CT-om i radiografijom predloženi su različiti sistemi bodovanja (engl. scoring) od strane različitih autora [4],[23],[24],[25],[26]. Široko prihvaćen CT Severity Scoring System, koji je opisan u već pomenutoj studiji Pana i saradnika [4], na osnovu ranije korišćenog sistema bodovanja u analizi rasprostranjenosti promena u plućima kod ARDS-a, zasniva se na vizuelnoj, semikvantitativnoj proceni procentualne zahvaćenosti parenhima pluća zapaljenskim promenama. Na osnovu ovog sistema bodovanja, procenjuje se zahvaćenost svakog od pet lobusa pluća na skali od 0 do 5, pri čemu 1 bod podrazumeva da je inflamatornim promenama zahvaćeno manje od 5% parenhima lobusa; 2 boda, da je zahvaćeno između 5% i 25%; 3 boda, između 26 i 49%; 4 boda, između 50-75%; a 5 bodova da je upalom zahvaćeno više od 75% parenhima lobusa. Na taj način, ukupan broj bodova, tj. CT skor, može da se kreće od 0 do 25 [4] (Slika 4a, 4b). Druga grupa kineskih autora predložila je sličan, ali jednostavniji sistem bodovanja, sa skalom od 0 do 4, koja se od prethodnog razlikuje po tome što ne postoji kategorija zahvaćenosti do 5%, nego 1 bod podrazumeva zahvaćenost do 25% parenhima lobusa; 2 boda podrazumevaju zahvaćenost između 26% i 50%; 3 boda ukazuju na zahvaćenost između 50% i 75%; dok 4 boda podrazumevaju zahvaćenost veću od 75% [23]. Množenjem broja bodova sa pet (ukupan broj lobusa pluća) dobija se mogući raspon skora od 0 do 20 [23]. Složeniji sistemi bodovanja kombinuju procenu procentualne zahvaćenosti parenhima pluća, u segmentima ili lobusima, sa tipom zapaljenskih promena, pri čemu konsolidacija nosi dvostruko veći broj bodova u odnosu na promene denziteta „mlečnog stakla“. Stoga se množenjem broja bodova za svaki plućni lobus i sabiranjem tih bodova dobijaju veće vrednosti ukupnog, kao i maksimalnog skora, u odnosu na dva prethodno navedena sistema bodovanja [24],[25].

Tabela 2. Verovatnoća KOVID-19 pneumonije prema CT prezentaciji: RSNA i CORADS kriterijumi

07t02

07f04

Slika 4. Koronarni (a) i sagitalni (b) presek CT pregleda iste pacijentkinje (aksijalni presek na slici 3a): u svim lobusima zahvaćeno >25% parenhima (3 boda), stoga ukupan CT severity score procenjen na 15/25.

Za procenu zahvaćenosti pluća na rendgenografiji takođe se koriste različiti načini bodovanja [26]. Najjednostavniji je onaj kojim se vizuelno procenjuje procenat zahvaćenosti svakog plućnog krila zapaljenskim promenama na skali od 1 do 4 (1:<25%; 2: 25-50%; 3: 26-75%; i 4: >75%), a zbir bodova za oba plućna krila može da se kreće u rasponu od 0 do 8 [26]. Italijanski autori iz Breše su publikovali CXR (engl. Chest X-Ray) ili Brixia sistem bodovanja kojim se analizira i dominantni tip zapaljenskih promena, a ne samo njihovo prisustvo [27]. Po ovoj klasifikaciji, oba plućna krila se dele na po tri plućna polja (gornje, srednje i donje), što čini ukupno 6 plućnih polja. U svakom se analizira prisustvo tri tipa zapaljenskih promena: intersticijumskih (1 bod), mešovitih intersticijumskih i konsolidacija (2 boda), i dominantno prisustvo konsolidacija (3 boda). Stoga, ukupan broj bodova može da se kreće u rasponu od 0 do 18 [27]. Sličan, ali jednostavniji princip, primenjen je u Chest Severity Score sistemu, koji su predložili američki autori, jer se analizira samo prisustvo zapaljenskih promena u svakom od tri plućna polja (gornje, srednje i donje), u oba plućna krila, pa je mogući raspon skora od 0 do 6 [28].

Za precizniju procenu procentualnog obima plućnog parenhima zahvaćenog pneumonijom može da se koristi CT volumetrija, kvantitativna metoda koja egzaktno pokazuje volumen parenhima pluća koji je zahvaćen zapaljenskim promenama, kao i volumen očuvanog parenhima pluća. Ova metoda može da bude manuelna, poluautomatska ili automatska, pri čemu su i brojni algoritmi zasnovani na primeni veštačke inteligencije takođe testirani i primenjuju se [29],[30]. Pokazano je da zahvaćenost od više od oko 25% volumena parenhima pluća zapaljenskim promenama, vizualizovan CT-om, najčešće korelira sa respiratornom insuficijencijom, koja zahteva terapijsku primenu kiseonika [31]. Takođe je pokazano da su pacijenti sa težom kliničkom slikom i nepovoljnim ishodom inicijalno imali multilobularnu i difuznu distribuciju zapaljenskih promena, sa prosečno većim CT skorom, koji je nastavljao rapidno da raste sledećih nekoliko dana, prelazeći u ARDS [24],[32].

ZAKLJUČAK

Kompjuterizovanom tomografijom se sa visokom senzitivnošću detektuju inflamatorne promene u plućima kod pacijenata sa oboljenjem KOVID-19. Obostrane, multiple, kružne ili slivene zone denziteta „mlečnog stakla“, predilekciono lokalizovane subpleuralno, periferno i posteriorno, obično najobimnije u donjim režnjevima, predstavljaju tipičnu CT prezentaciju KOVID-19 pneumonije.

Ponavljanim niskodoznim CT pregledima moguće je pratiti dinamiku evolucije pneumonije u kvalitativnom (stadijum) i kvantitativnom (obim zahvaćenosti pluća inflamatornim promenama) smislu. Radiografija pluća, iako manje senzitivna od CT, zbog masovne dostupnosti, jednostavnijeg, kratkotrajnijeg i bezbednijeg izvođenja i manje eksponencijalne doze zračenja za pacijenta, ostaje široko zastupljena u trijaži i praćenju pacijenata sa oboljenjem KOVID-19.

1 https://covid19.who.int

2 https://covid19.rs

  • Sukob interesa:
    Nije prijavljen.

Informacije

Volumen 2 Broj 3

Septembar 2021

Strane 266-277

  • Ključne reči:
    KOVID-19 pneumonija, kompjuterizovana tomografija, radiografijapluća
  • Primljen:
    14 Jul 2021
  • Revidiran:
    14 Avgust 2021
  • Prihvaćen:
    23 Avgust 2021
  • Objavljen online:
    30 Septembar 2021
  • DOI:
  • Kako citirati ovaj članak:
    Đurić-Stefanović A. Radiological presentation of COVID-19 pneumonia. Serbian Journal of the Medical Chamber. 2021;2(3):266-77. doi: 10.5937/smclk2-32749
Autor za korespodenciju

Aleksandra Đurić-Stefanović
Centar za radiologiju i MR, Univerzitetski klinički centar Srbije
Odeljenje digestivne radiologije, Klinika za digestivnu hirurgiju (Prva hirurška klinika)
Koste Todorovića 6, 11129 Beograd, Srbija
E-mail: Ova adresa e-pošte je zaštićena od spambotova. Omogućite JavaScript u vašem brauzeru da biste je videli.


  • 1. Huang C, Wang Y, Li X, Ren L, Zhao J, Hu Y, et al. Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China. Lancet. 2020;395(10223):497-506.[CROSSREF]

    2. Chan JF, Yuan S, Kok KH, To KK, Chu H, Yang J, et al. A familial cluster of pneumonia associated with the 2019 novel coronavirus indicating person-to-person transmission: a study of a family cluster. Lancet. 2020;395(10223):514-23.[CROSSREF]

    3. Zhu N, Zhang D, Wang W, Li X, Yang B, Song J, et al. China Novel Coronavirus investigating and research team. A Novel Coronavirus from patients with pneumonia in China, 2019. N Engl J Med. 2020;382(8):727-33.[CROSSREF]

    4. Pan F, Ye T, Sun P, Gui S, Liang B, Li L, et al. Time Course of Lung Changes at Chest CT during Recovery from Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). Radiology. 2020;295(3):715-21.[CROSSREF]

    5. Salehi S, Abedi A, Balakrishnan S, Gholamrezanezhad A. Coronavirus Disease 2019 (COVID-19): A systematic review of imaging findings in 919 patients. AJR Am J Roentgenol. 2020;215(1):87-93.[CROSSREF]

    6. Ai T, Yang Z, Hou H, Zhan C, Chen C, Lv W, et al. Correlation of chest CT and RT-PCR testing in Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) in China: A report of 1014 cases. Radiology. 2020;296(2):E32-40.[CROSSREF]

    7. Xie X, Zhong Z, Zhao W, Zheng C, Wang F, Liu J. Chest CT for typical 2019- nCoV  pneumonia: Relationship to negative RT-PCR Testing. Radiology. 2020;296(2):E41-5.[CROSSREF]

    8. Inui S, Fujikawa A, Jitsu M, Kunishima N, Watanabe S, Suzuki Y, et al. Chest CT findings in cases from the cruise ship Diamond Princess with Coronavirus Disease (COVID-19). Radiol Cardiothorac Imaging. 2020;2(2):e200110.[CROSSREF]

    9. Rubin GD, Ryerson CJ, Haramati LB, Sverzellati N, Kanne JP, Raoof S, et al. The Role of chest imaging in patient management during the COVID-19 pandemic: A multinational consensus statement from the Fleischner Society. Radiology. 2020;296(1):172-80.[CROSSREF]

    10. Wong HYF, Lam HYS, Fong AH, Leung ST, Chin TW, Lo CSY, et al. Frequency and distribution of chest radiographic findings in COVID-19 positive patients. Radiology. 2020;296(2):E72-8.[CROSSREF]

    11. Vespro V, Andrisani MC, Fusco S, Di Meglio L, Plensich G, Scarabelli A, et al. Chest X-ray findings in a large cohort of 1117 patients with SARS-CoV-2 infection: a multicenter study during COVID-19 outbreak in Italy. Intern Emerg Med. 2021;16(5):1173-81.[CROSSREF]

    12. Simpson S, Kay FU, Abbara S, Bhalla S, Chung JH, Chung M, et al. Radiological Society of North America Expert consensus statement on reporting chest CT findings related to COVID-19. Endorsed by the Society of Thoracic Radiology, the American College of Radiology, and RSNA - Secondary Publication. J Thorac Imaging. 2020;35(4):219-27.[CROSSREF]

    13. Kang Z, Li X, Zhou S. Recommendation of low-dose CT in the detection and management of COVID-2019. Eur Radiol 2020; 30(8):4356-7.[CROSSREF]

    14. Léonard-Lorant I, Delabranche X, Séverac F, Helms J, Pauzet C, Collange O, et al. Acute pulmonary embolism in patients with COVID-19 at CT angiography and relationship to d-dimer levels. Radiology. 2020;296(3):E189-91.[CROSSREF]

    15. Wang YC, Luo H, Liu S, Huang S, Zhou Z, Yu Q, et al. Dynamic evolution of COVID-19 on chest computed tomography: experience from Jiangsu Province of China. Eur Radiol. 2020;30(11):6194-203.[CROSSREF]

    16. Wu J, Pan J, Teng D, Xu X, Feng J, Chen Y-C. Interpretation of CT signs of 2019 novel coronavirus (COVID-19) pneumonia. Eur Radiol. 2020;30(10):5455-62.[CROSSREF]

    17. Han X, Fan Y, Alwalid O, Li N, Jia X, Yuan M, et al. Six-month follow-up chest CT findings after severe COVID-19 pneumonia. Radiology. 2021;299(1):E177-86.[CROSSREF]

    18. Prokop M, van Everdingen W, van Rees Vellinga T, Quarles van Ufford H, Stöger L, Beenen L, et al. COVID-19 standardized reporting working group of the Dutch Radiological Society. CO-RADS: A categorical CT assessment scheme for patients suspected of having COVID-19-Definition and evaluation. Radiology. 2020;296(2):E97-104.[CROSSREF]

    19. Salehi S, Abedi A, Balakrishnan S, Gholamrezanezhad A. Coronavirus disease 2019 (COVID-19) imaging reporting and data system (COVID-RADS) and common lexicon: a proposal based on the imaging data of 37 studies. Eur Radiol. 2020;30(9):4930-42.[CROSSREF]

    20. Abdel-Tawab M, Basha MAA, Mohamed IAI, Ibrahim HM, Zaitoun MMA, Elsayed SB, et al. Comparison of the CO-RADS and the RSNA chest CT classification system concerning sensitivity and reliability for the diagnosis of COVID-19 pneumonia. Insights Imaging. 2021;12(1):55.[CROSSREF]

    21. Guarnera A, Podda P, Santini E, Paolantonio P, Laghi A. Differential diagnoses of COVID-19 pneumonia: the current challenge for the radiologist- a pictorial essay. Insights Imaging. 2021;12(1):34.[CROSSREF]

    22. Hani C, Trieu NH, Saab I, Dangeard S, Bennani S, Chassagnon G, et al. COVID-19 pneumonia: A review of typical CT findings and differential diagnosis. Diagn Interv Imaging. 2020;101(5):263-8.[CROSSREF]

    23. Chung M, Bernheim A, Mei X, Zhang N, Huang M, Zeng X, et al. CT imaging features of 2019 Novel Coronavirus (2019-nCoV). Radiology. 2020;295(1):202-7.[CROSSREF]

    24. Li Y, Yang Z, Ai T, Wu S, Xia L. Association of “initial CT” findings with mortality in older patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19) Eur Radiol. 2020;30(11):6186-93.[CROSSREF]

    25. Yang R, Li X, Liu H, Zhen Y, Zhang X, Xiong Q, et al. Chest CT severity score: An imaging tool for assessing severe COVID-19. Radiol Cardiothorac Imaging. 2020;2(2):e200047.[CROSSREF]

    26. 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:e361-8.[CROSREF]

    27. Borghesi A, Maroldi R. COVID-19 outbreak in Italy: experimental chest X-ray scoring system for quantifying and monitoring disease progression. Radiol Med. 2020;125(5):509-13.[CROSSREF]

    28. Toussie D, Voutsinas N, Finkelstein M, Cedillo MA, Manna S, Maron SZ, et al. Clinical and chest radiography features determine patient outcomes in young and middle-aged adults with COVID-19. Radiology. 2020;297(1):E197-E206.[CROSSREF]

    29. Lanza E, Muglia R, Bolengo I, Santonocito OG, Lisi C, Angelotti G, et al. Quantitative chest CT analysis in COVID-19 to predict the need for oxygenation support and intubation. Eur Radiol. 2020;30(12):6770-8.[CROSSREF]

    30. NäppiJ, Uemura T, Watari C, Hironaka T, Kamiya T, Yoshida H. U-survival for prognostic prediction of disease progression and mortality of patients with COVID-19. Sci Rep. 2021;11(1):9263.[CROSSREF]

    31. Colombi D, Bodini FC, Petrini M, Maffi G, Morelli N, Milanese G, et al. Well-aerated Lung on Admitting Chest CT to Predict Adverse Outcome in COVID-19 Pneumonia. Radiology. 2020;296(2):E86-96.[CROSSREF]

    32. Pan F, Zheng C, Ye T, Li L, Liu D, Li L, et al. Different computed tomography patterns of  Coronavirus  Disease  2019  (COVID-19) between survivors and non-survivors. Sci Rep. 2020;10(1):11336.[CROSSREF]


LITERATURA

1. Huang C, Wang Y, Li X, Ren L, Zhao J, Hu Y, et al. Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China. Lancet. 2020;395(10223):497-506.[CROSSREF]

2. Chan JF, Yuan S, Kok KH, To KK, Chu H, Yang J, et al. A familial cluster of pneumonia associated with the 2019 novel coronavirus indicating person-to-person transmission: a study of a family cluster. Lancet. 2020;395(10223):514-23.[CROSSREF]

3. Zhu N, Zhang D, Wang W, Li X, Yang B, Song J, et al. China Novel Coronavirus investigating and research team. A Novel Coronavirus from patients with pneumonia in China, 2019. N Engl J Med. 2020;382(8):727-33.[CROSSREF]

4. Pan F, Ye T, Sun P, Gui S, Liang B, Li L, et al. Time Course of Lung Changes at Chest CT during Recovery from Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). Radiology. 2020;295(3):715-21.[CROSSREF]

5. Salehi S, Abedi A, Balakrishnan S, Gholamrezanezhad A. Coronavirus Disease 2019 (COVID-19): A systematic review of imaging findings in 919 patients. AJR Am J Roentgenol. 2020;215(1):87-93.[CROSSREF]

6. Ai T, Yang Z, Hou H, Zhan C, Chen C, Lv W, et al. Correlation of chest CT and RT-PCR testing in Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) in China: A report of 1014 cases. Radiology. 2020;296(2):E32-40.[CROSSREF]

7. Xie X, Zhong Z, Zhao W, Zheng C, Wang F, Liu J. Chest CT for typical 2019- nCoV  pneumonia: Relationship to negative RT-PCR Testing. Radiology. 2020;296(2):E41-5.[CROSSREF]

8. Inui S, Fujikawa A, Jitsu M, Kunishima N, Watanabe S, Suzuki Y, et al. Chest CT findings in cases from the cruise ship Diamond Princess with Coronavirus Disease (COVID-19). Radiol Cardiothorac Imaging. 2020;2(2):e200110.[CROSSREF]

9. Rubin GD, Ryerson CJ, Haramati LB, Sverzellati N, Kanne JP, Raoof S, et al. The Role of chest imaging in patient management during the COVID-19 pandemic: A multinational consensus statement from the Fleischner Society. Radiology. 2020;296(1):172-80.[CROSSREF]

10. Wong HYF, Lam HYS, Fong AH, Leung ST, Chin TW, Lo CSY, et al. Frequency and distribution of chest radiographic findings in COVID-19 positive patients. Radiology. 2020;296(2):E72-8.[CROSSREF]

11. Vespro V, Andrisani MC, Fusco S, Di Meglio L, Plensich G, Scarabelli A, et al. Chest X-ray findings in a large cohort of 1117 patients with SARS-CoV-2 infection: a multicenter study during COVID-19 outbreak in Italy. Intern Emerg Med. 2021;16(5):1173-81.[CROSSREF]

12. Simpson S, Kay FU, Abbara S, Bhalla S, Chung JH, Chung M, et al. Radiological Society of North America Expert consensus statement on reporting chest CT findings related to COVID-19. Endorsed by the Society of Thoracic Radiology, the American College of Radiology, and RSNA - Secondary Publication. J Thorac Imaging. 2020;35(4):219-27.[CROSSREF]

13. Kang Z, Li X, Zhou S. Recommendation of low-dose CT in the detection and management of COVID-2019. Eur Radiol 2020; 30(8):4356-7.[CROSSREF]

14. Léonard-Lorant I, Delabranche X, Séverac F, Helms J, Pauzet C, Collange O, et al. Acute pulmonary embolism in patients with COVID-19 at CT angiography and relationship to d-dimer levels. Radiology. 2020;296(3):E189-91.[CROSSREF]

15. Wang YC, Luo H, Liu S, Huang S, Zhou Z, Yu Q, et al. Dynamic evolution of COVID-19 on chest computed tomography: experience from Jiangsu Province of China. Eur Radiol. 2020;30(11):6194-203.[CROSSREF]

16. Wu J, Pan J, Teng D, Xu X, Feng J, Chen Y-C. Interpretation of CT signs of 2019 novel coronavirus (COVID-19) pneumonia. Eur Radiol. 2020;30(10):5455-62.[CROSSREF]

17. Han X, Fan Y, Alwalid O, Li N, Jia X, Yuan M, et al. Six-month follow-up chest CT findings after severe COVID-19 pneumonia. Radiology. 2021;299(1):E177-86.[CROSSREF]

18. Prokop M, van Everdingen W, van Rees Vellinga T, Quarles van Ufford H, Stöger L, Beenen L, et al. COVID-19 standardized reporting working group of the Dutch Radiological Society. CO-RADS: A categorical CT assessment scheme for patients suspected of having COVID-19-Definition and evaluation. Radiology. 2020;296(2):E97-104.[CROSSREF]

19. Salehi S, Abedi A, Balakrishnan S, Gholamrezanezhad A. Coronavirus disease 2019 (COVID-19) imaging reporting and data system (COVID-RADS) and common lexicon: a proposal based on the imaging data of 37 studies. Eur Radiol. 2020;30(9):4930-42.[CROSSREF]

20. Abdel-Tawab M, Basha MAA, Mohamed IAI, Ibrahim HM, Zaitoun MMA, Elsayed SB, et al. Comparison of the CO-RADS and the RSNA chest CT classification system concerning sensitivity and reliability for the diagnosis of COVID-19 pneumonia. Insights Imaging. 2021;12(1):55.[CROSSREF]

21. Guarnera A, Podda P, Santini E, Paolantonio P, Laghi A. Differential diagnoses of COVID-19 pneumonia: the current challenge for the radiologist- a pictorial essay. Insights Imaging. 2021;12(1):34.[CROSSREF]

22. Hani C, Trieu NH, Saab I, Dangeard S, Bennani S, Chassagnon G, et al. COVID-19 pneumonia: A review of typical CT findings and differential diagnosis. Diagn Interv Imaging. 2020;101(5):263-8.[CROSSREF]

23. Chung M, Bernheim A, Mei X, Zhang N, Huang M, Zeng X, et al. CT imaging features of 2019 Novel Coronavirus (2019-nCoV). Radiology. 2020;295(1):202-7.[CROSSREF]

24. Li Y, Yang Z, Ai T, Wu S, Xia L. Association of “initial CT” findings with mortality in older patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19) Eur Radiol. 2020;30(11):6186-93.[CROSSREF]

25. Yang R, Li X, Liu H, Zhen Y, Zhang X, Xiong Q, et al. Chest CT severity score: An imaging tool for assessing severe COVID-19. Radiol Cardiothorac Imaging. 2020;2(2):e200047.[CROSSREF]

26. 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:e361-8.[CROSREF]

27. Borghesi A, Maroldi R. COVID-19 outbreak in Italy: experimental chest X-ray scoring system for quantifying and monitoring disease progression. Radiol Med. 2020;125(5):509-13.[CROSSREF]

28. Toussie D, Voutsinas N, Finkelstein M, Cedillo MA, Manna S, Maron SZ, et al. Clinical and chest radiography features determine patient outcomes in young and middle-aged adults with COVID-19. Radiology. 2020;297(1):E197-E206.[CROSSREF]

29. Lanza E, Muglia R, Bolengo I, Santonocito OG, Lisi C, Angelotti G, et al. Quantitative chest CT analysis in COVID-19 to predict the need for oxygenation support and intubation. Eur Radiol. 2020;30(12):6770-8.[CROSSREF]

30. NäppiJ, Uemura T, Watari C, Hironaka T, Kamiya T, Yoshida H. U-survival for prognostic prediction of disease progression and mortality of patients with COVID-19. Sci Rep. 2021;11(1):9263.[CROSSREF]

31. Colombi D, Bodini FC, Petrini M, Maffi G, Morelli N, Milanese G, et al. Well-aerated Lung on Admitting Chest CT to Predict Adverse Outcome in COVID-19 Pneumonia. Radiology. 2020;296(2):E86-96.[CROSSREF]

32. Pan F, Zheng C, Ye T, Li L, Liu D, Li L, et al. Different computed tomography patterns of  Coronavirus  Disease  2019  (COVID-19) between survivors and non-survivors. Sci Rep. 2020;10(1):11336.[CROSSREF]

1. Huang C, Wang Y, Li X, Ren L, Zhao J, Hu Y, et al. Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China. Lancet. 2020;395(10223):497-506.[CROSSREF]

2. Chan JF, Yuan S, Kok KH, To KK, Chu H, Yang J, et al. A familial cluster of pneumonia associated with the 2019 novel coronavirus indicating person-to-person transmission: a study of a family cluster. Lancet. 2020;395(10223):514-23.[CROSSREF]

3. Zhu N, Zhang D, Wang W, Li X, Yang B, Song J, et al. China Novel Coronavirus investigating and research team. A Novel Coronavirus from patients with pneumonia in China, 2019. N Engl J Med. 2020;382(8):727-33.[CROSSREF]

4. Pan F, Ye T, Sun P, Gui S, Liang B, Li L, et al. Time Course of Lung Changes at Chest CT during Recovery from Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). Radiology. 2020;295(3):715-21.[CROSSREF]

5. Salehi S, Abedi A, Balakrishnan S, Gholamrezanezhad A. Coronavirus Disease 2019 (COVID-19): A systematic review of imaging findings in 919 patients. AJR Am J Roentgenol. 2020;215(1):87-93.[CROSSREF]

6. Ai T, Yang Z, Hou H, Zhan C, Chen C, Lv W, et al. Correlation of chest CT and RT-PCR testing in Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) in China: A report of 1014 cases. Radiology. 2020;296(2):E32-40.[CROSSREF]

7. Xie X, Zhong Z, Zhao W, Zheng C, Wang F, Liu J. Chest CT for typical 2019- nCoV  pneumonia: Relationship to negative RT-PCR Testing. Radiology. 2020;296(2):E41-5.[CROSSREF]

8. Inui S, Fujikawa A, Jitsu M, Kunishima N, Watanabe S, Suzuki Y, et al. Chest CT findings in cases from the cruise ship Diamond Princess with Coronavirus Disease (COVID-19). Radiol Cardiothorac Imaging. 2020;2(2):e200110.[CROSSREF]

9. Rubin GD, Ryerson CJ, Haramati LB, Sverzellati N, Kanne JP, Raoof S, et al. The Role of chest imaging in patient management during the COVID-19 pandemic: A multinational consensus statement from the Fleischner Society. Radiology. 2020;296(1):172-80.[CROSSREF]

10. Wong HYF, Lam HYS, Fong AH, Leung ST, Chin TW, Lo CSY, et al. Frequency and distribution of chest radiographic findings in COVID-19 positive patients. Radiology. 2020;296(2):E72-8.[CROSSREF]

11. Vespro V, Andrisani MC, Fusco S, Di Meglio L, Plensich G, Scarabelli A, et al. Chest X-ray findings in a large cohort of 1117 patients with SARS-CoV-2 infection: a multicenter study during COVID-19 outbreak in Italy. Intern Emerg Med. 2021;16(5):1173-81.[CROSSREF]

12. Simpson S, Kay FU, Abbara S, Bhalla S, Chung JH, Chung M, et al. Radiological Society of North America Expert consensus statement on reporting chest CT findings related to COVID-19. Endorsed by the Society of Thoracic Radiology, the American College of Radiology, and RSNA - Secondary Publication. J Thorac Imaging. 2020;35(4):219-27.[CROSSREF]

13. Kang Z, Li X, Zhou S. Recommendation of low-dose CT in the detection and management of COVID-2019. Eur Radiol 2020; 30(8):4356-7.[CROSSREF]

14. Léonard-Lorant I, Delabranche X, Séverac F, Helms J, Pauzet C, Collange O, et al. Acute pulmonary embolism in patients with COVID-19 at CT angiography and relationship to d-dimer levels. Radiology. 2020;296(3):E189-91.[CROSSREF]

15. Wang YC, Luo H, Liu S, Huang S, Zhou Z, Yu Q, et al. Dynamic evolution of COVID-19 on chest computed tomography: experience from Jiangsu Province of China. Eur Radiol. 2020;30(11):6194-203.[CROSSREF]

16. Wu J, Pan J, Teng D, Xu X, Feng J, Chen Y-C. Interpretation of CT signs of 2019 novel coronavirus (COVID-19) pneumonia. Eur Radiol. 2020;30(10):5455-62.[CROSSREF]

17. Han X, Fan Y, Alwalid O, Li N, Jia X, Yuan M, et al. Six-month follow-up chest CT findings after severe COVID-19 pneumonia. Radiology. 2021;299(1):E177-86.[CROSSREF]

18. Prokop M, van Everdingen W, van Rees Vellinga T, Quarles van Ufford H, Stöger L, Beenen L, et al. COVID-19 standardized reporting working group of the Dutch Radiological Society. CO-RADS: A categorical CT assessment scheme for patients suspected of having COVID-19-Definition and evaluation. Radiology. 2020;296(2):E97-104.[CROSSREF]

19. Salehi S, Abedi A, Balakrishnan S, Gholamrezanezhad A. Coronavirus disease 2019 (COVID-19) imaging reporting and data system (COVID-RADS) and common lexicon: a proposal based on the imaging data of 37 studies. Eur Radiol. 2020;30(9):4930-42.[CROSSREF]

20. Abdel-Tawab M, Basha MAA, Mohamed IAI, Ibrahim HM, Zaitoun MMA, Elsayed SB, et al. Comparison of the CO-RADS and the RSNA chest CT classification system concerning sensitivity and reliability for the diagnosis of COVID-19 pneumonia. Insights Imaging. 2021;12(1):55.[CROSSREF]

21. Guarnera A, Podda P, Santini E, Paolantonio P, Laghi A. Differential diagnoses of COVID-19 pneumonia: the current challenge for the radiologist- a pictorial essay. Insights Imaging. 2021;12(1):34.[CROSSREF]

22. Hani C, Trieu NH, Saab I, Dangeard S, Bennani S, Chassagnon G, et al. COVID-19 pneumonia: A review of typical CT findings and differential diagnosis. Diagn Interv Imaging. 2020;101(5):263-8.[CROSSREF]

23. Chung M, Bernheim A, Mei X, Zhang N, Huang M, Zeng X, et al. CT imaging features of 2019 Novel Coronavirus (2019-nCoV). Radiology. 2020;295(1):202-7.[CROSSREF]

24. Li Y, Yang Z, Ai T, Wu S, Xia L. Association of “initial CT” findings with mortality in older patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19) Eur Radiol. 2020;30(11):6186-93.[CROSSREF]

25. Yang R, Li X, Liu H, Zhen Y, Zhang X, Xiong Q, et al. Chest CT severity score: An imaging tool for assessing severe COVID-19. Radiol Cardiothorac Imaging. 2020;2(2):e200047.[CROSSREF]

26. 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:e361-8.[CROSREF]

27. Borghesi A, Maroldi R. COVID-19 outbreak in Italy: experimental chest X-ray scoring system for quantifying and monitoring disease progression. Radiol Med. 2020;125(5):509-13.[CROSSREF]

28. Toussie D, Voutsinas N, Finkelstein M, Cedillo MA, Manna S, Maron SZ, et al. Clinical and chest radiography features determine patient outcomes in young and middle-aged adults with COVID-19. Radiology. 2020;297(1):E197-E206.[CROSSREF]

29. Lanza E, Muglia R, Bolengo I, Santonocito OG, Lisi C, Angelotti G, et al. Quantitative chest CT analysis in COVID-19 to predict the need for oxygenation support and intubation. Eur Radiol. 2020;30(12):6770-8.[CROSSREF]

30. NäppiJ, Uemura T, Watari C, Hironaka T, Kamiya T, Yoshida H. U-survival for prognostic prediction of disease progression and mortality of patients with COVID-19. Sci Rep. 2021;11(1):9263.[CROSSREF]

31. Colombi D, Bodini FC, Petrini M, Maffi G, Morelli N, Milanese G, et al. Well-aerated Lung on Admitting Chest CT to Predict Adverse Outcome in COVID-19 Pneumonia. Radiology. 2020;296(2):E86-96.[CROSSREF]

32. Pan F, Zheng C, Ye T, Li L, Liu D, Li L, et al. Different computed tomography patterns of  Coronavirus  Disease  2019  (COVID-19) between survivors and non-survivors. Sci Rep. 2020;10(1):11336.[CROSSREF]


© Sva prava zadržana. Lekarska komora Srbije.

Skoči na vrh