Both visceral adipose tissue and epicardial adipose tissue (EAT) have pro-inflammatory properties. The former is associated with Coronavirus Disease 19 (COVID-19) severity. We aimed to investigate whether an association also exists for EAT. We retrospectively measured EAT volume using computed tomography (CT) scans (semi-automatic software) of inpatients with COVID-19 and analyzed the correlation between EAT volume and anthropometric characteristics and comorbidities. We then analyzed the clinicobiological and radiological parameters associated with severe COVID-19 (O2 $$\ge$$ 6 l/min), intensive care unit (ICU) admission or death, and 25% or more CT lung involvement, which are three key indicators of COVID-19 severity. We included 100 consecutive patients; 63% were men, mean age was 61.8 ± 16.2 years, 47% were obese, 54% had hypertension, 42% diabetes, and 17.2% a cardiovascular event history. Severe COVID-19 (n = 35, 35%) was associated with EAT volume (132 ± 62 vs 104 ± 40 cm3, p = 0.02), age, ferritinemia, and 25% or more CT lung involvement. ICU admission or death (n = 14, 14%) was associated with EAT volume (153 ± 67 vs 108 ± 45 cm3, p = 0.015), hypertension and 25% or more CT lung involvement. The association between EAT volume and severe COVID-19 remained after adjustment for sex, BMI, ferritinemia and lung involvement, but not after adjustment for age. Instead, the association between EAT volume and ICU admission or death remained after adjustment for all five of these parameters. Our results suggest that measuring EAT volume on chest CT scans at hospital admission in patients diagnosed with COVID-19 might help to assess the risk of disease aggravation.

中文翻译：

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心外膜脂肪组织和严重的冠状病毒病 19

内脏脂肪组织和心外膜脂肪组织 (EAT) 都具有促炎特性。前者与冠状病毒病 19 (COVID-19) 的严重程度有关。我们旨在调查 EAT 是否也存在关联。我们使用 COVID-19 住院患者的计算机断层扫描 (CT) 扫描（半自动软件）回顾性测量了 EAT 体积，并分析了 EAT 体积与人体测量特征和合并症之间的相关性。然后，我们分析了与重症 COVID-19（O2 $$\ge$$ 6 l/min）、重症监护室 (ICU) 入院或死亡以及 25% 或更多 CT 肺部受累相关的临床生物学和放射学参数，这三个COVID-19 严重程度的关键指标。我们连续纳入了 100 名患者；63% 为男性，平均年龄为 61.8 ± 16.2 岁，47% 肥胖，54% 患有高血压，42% 有糖尿病，17.2% 有心血管事件史。严重的 COVID-19（n = 35, 35%）与 EAT 体积（132 ± 62 vs 104 ± 40 cm3，p = 0.02）、年龄、铁蛋白血症和 25% 或更多 CT 肺受累相关。ICU 入住或死亡（n = 14, 14%）与 EAT 体积（153 ± 67 vs 108 ± 45 cm3，p = 0.015）、高血压和 25% 或更多 CT 肺部受累相关。调整性别、BMI、铁蛋白血症和肺部受累后，饮食量与严重 COVID-19 之间的关联仍然存在，但在调整年龄后则不存在。相反，调整所有这五个参数后，EAT 体积与入住 ICU 或死亡之间的关联仍然存在。我们的结果表明，在诊断为 COVID-19 的患者入院时测量胸部 CT 扫描的 EAT 体积可能有助于评估疾病恶化的风险。2% 有心血管事件史。严重的 COVID-19（n = 35, 35%）与 EAT 体积（132 ± 62 vs 104 ± 40 cm3，p = 0.02）、年龄、铁蛋白血症和 25% 或更多 CT 肺受累相关。ICU 入住或死亡（n = 14, 14%）与 EAT 体积（153 ± 67 vs 108 ± 45 cm3，p = 0.015）、高血压和 25% 或更多 CT 肺部受累相关。调整性别、BMI、铁蛋白血症和肺部受累后，饮食量与严重 COVID-19 之间的关联仍然存在，但在调整年龄后则不存在。相反，调整所有这五个参数后，EAT 体积与入住 ICU 或死亡之间的关联仍然存在。我们的结果表明，在诊断为 COVID-19 的患者入院时测量胸部 CT 扫描的 EAT 体积可能有助于评估疾病恶化的风险。2% 有心血管事件史。严重的 COVID-19（n = 35, 35%）与 EAT 体积（132 ± 62 vs 104 ± 40 cm3，p = 0.02）、年龄、铁蛋白血症和 25% 或更多 CT 肺受累相关。ICU 入住或死亡（n = 14, 14%）与 EAT 体积（153 ± 67 vs 108 ± 45 cm3，p = 0.015）、高血压和 25% 或更多 CT 肺部受累相关。调整性别、BMI、铁蛋白血症和肺部受累后，饮食量与严重 COVID-19 之间的关联仍然存在，但在调整年龄后则不存在。相反，调整所有这五个参数后，EAT 体积与入住 ICU 或死亡之间的关联仍然存在。我们的结果表明，在诊断为 COVID-19 的患者入院时测量胸部 CT 扫描的 EAT 体积可能有助于评估疾病恶化的风险。严重的 COVID-19（n = 35, 35%）与 EAT 体积（132 ± 62 vs 104 ± 40 cm3，p = 0.02）、年龄、铁蛋白血症和 25% 或更多 CT 肺受累相关。ICU 入住或死亡（n = 14, 14%）与 EAT 体积（153 ± 67 vs 108 ± 45 cm3，p = 0.015）、高血压和 25% 或更多 CT 肺部受累相关。调整性别、BMI、铁蛋白血症和肺部受累后，饮食量与严重 COVID-19 之间的关联仍然存在，但在调整年龄后则不存在。相反，调整所有这五个参数后，EAT 体积与入住 ICU 或死亡之间的关联仍然存在。我们的结果表明，在诊断为 COVID-19 的患者入院时测量胸部 CT 扫描的 EAT 体积可能有助于评估疾病恶化的风险。严重的 COVID-19（n = 35, 35%）与 EAT 体积（132 ± 62 vs 104 ± 40 cm3，p = 0.02）、年龄、铁蛋白血症和 25% 或更多 CT 肺受累相关。ICU 入住或死亡（n = 14, 14%）与 EAT 体积（153 ± 67 vs 108 ± 45 cm3，p = 0.015）、高血压和 25% 或更多 CT 肺部受累相关。调整性别、BMI、铁蛋白血症和肺部受累后，饮食量与严重 COVID-19 之间的关联仍然存在，但在调整年龄后则不存在。相反，调整所有这五个参数后，EAT 体积与入住 ICU 或死亡之间的关联仍然存在。我们的结果表明，在诊断为 COVID-19 的患者入院时测量胸部 CT 扫描的 EAT 体积可能有助于评估疾病恶化的风险。p = 0.02)、年龄、铁蛋白血症和 25% 或更多 CT 肺部受累。ICU 入住或死亡（n = 14, 14%）与 EAT 体积（153 ± 67 vs 108 ± 45 cm3，p = 0.015）、高血压和 25% 或更多 CT 肺部受累相关。调整性别、BMI、铁蛋白血症和肺部受累后，饮食量与严重 COVID-19 之间的关联仍然存在，但在调整年龄后则不存在。相反，调整所有这五个参数后，EAT 体积与入住 ICU 或死亡之间的关联仍然存在。我们的结果表明，在诊断为 COVID-19 的患者入院时测量胸部 CT 扫描的 EAT 体积可能有助于评估疾病恶化的风险。p = 0.02)、年龄、铁蛋白血症和 25% 或更多 CT 肺部受累。ICU 入住或死亡（n = 14, 14%）与 EAT 体积（153 ± 67 vs 108 ± 45 cm3，p = 0.015）、高血压和 25% 或更多 CT 肺部受累相关。调整性别、BMI、铁蛋白血症和肺部受累后，饮食量与严重 COVID-19 之间的关联仍然存在，但在调整年龄后则不存在。相反，调整所有这五个参数后，EAT 体积与入住 ICU 或死亡之间的关联仍然存在。我们的结果表明，在诊断为 COVID-19 的患者入院时测量胸部 CT 扫描的 EAT 体积可能有助于评估疾病恶化的风险。015)、高血压和 25% 或更多 CT 肺部受累。调整性别、BMI、铁蛋白血症和肺部受累后，饮食量与严重 COVID-19 之间的关联仍然存在，但在调整年龄后则不存在。相反，调整所有这五个参数后，EAT 体积与入住 ICU 或死亡之间的关联仍然存在。我们的结果表明，在诊断为 COVID-19 的患者入院时测量胸部 CT 扫描的 EAT 体积可能有助于评估疾病恶化的风险。015)、高血压和 25% 或更多 CT 肺部受累。调整性别、BMI、铁蛋白血症和肺部受累后，饮食量与严重 COVID-19 之间的关联仍然存在，但在调整年龄后则不存在。相反，调整所有这五个参数后，EAT 体积与入住 ICU 或死亡之间的关联仍然存在。我们的结果表明，在诊断为 COVID-19 的患者入院时测量胸部 CT 扫描的 EAT 体积可能有助于评估疾病恶化的风险。调整所有这五个参数后，EAT 体积与入住 ICU 或死亡之间的关联仍然存在。我们的结果表明，在诊断为 COVID-19 的患者入院时测量胸部 CT 扫描的 EAT 体积可能有助于评估疾病恶化的风险。调整所有这五个参数后，EAT 体积与入住 ICU 或死亡之间的关联仍然存在。我们的结果表明，在诊断为 COVID-19 的患者入院时测量胸部 CT 扫描的 EAT 体积可能有助于评估疾病恶化的风险。