Journals / Mikrobiyoloji Bülteni / 2021 / Cilt: 55 - Sayı: 3

Bleeding Risk Score in Patients with Crimean-Congo Hemorrhagic Fever

Kırım Kongo Kanamalı Ateşi Hastalarında Kanama Risk Skoru

Pages
327–341
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

In addition, it can be easily calculated during patient follow-up and can guide the treatment process.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Bleeding is considered to be an indicator of poor prognosis in Crimean-Congo hemorrhagic fever (CCHF) disease.
📊
Key Findings & Data:The hemorrhagic period usually begins 3 to 5 days after the onset of the disease.
💡
Conclusion & Impact:In addition, it can be easily calculated during patient follow-up and can guide the treatment process.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2014 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Bleeding is considered to be an indicator of poor prognosis in Crimean-Congo hemorrhagic fever (CCHF) disease. In the prehemorrhagic period, clinical signs are usually non-specific. The hemorrhagic period usually begins 3 to 5 days after the onset of the disease. The aim of this study was to build a risk score to predict bleeding status in CCHF patients with clinical and laboratory findings. This methodological study was carried out in one of the largest centers which is located in the east part of Turkey and CCHF-endemic region between April 2014-October 2019 with 450 CCHF patients’ data. Risk score was created with univariate and multivariate logistic regression analyzes with the data of 80% of the patients, and the diagnostic power of the created score was determined by ROC analysis. The data of the remaining 20% were used as the verification data set and the created score was tested by ROC analysis. The patients had a mean age of 47.83 ± 17.46 years (median 48; min-max: 16-90 years) and 209 (59.7%) were male. Hemorrhage was detected in 93 patients (26.6%). Of the hemorrhagic patients, 83 (23.7%) had multiple hemorrhage sites. In univariate analyzes, time between the onset of symptom and admission to the hospital (≥4 days), aspartate aminotransferase (≥228 U/L), alanine aminotransferase (≥143.5 U/L), lactate dehydrogenase (≥641 U/L), creatine kinase (≥227 U/L), white blood cell count (≤1810 × 106/L), platelet count (≤38385 × 106/L), activated partial thromboplastin time (≥38.5 s) and fibrinogen value (≤227 mg/dl) were found to be an independent risk factor for bleeding. As a result of multivariate analysis, the time between the onset of symptoms and admission to the hospital, white blood cell count, platelet count, aspartate aminotransferase, creatine kinase and fibrinogen values were included in the risk scoring. The area under the curve of the generated score is 0.875; sensitivity was 80.6% and specificity was 80.5%. Platelet count responsible for hemostasis, affected in terms of number and function in CCHF disease, LDH, AST and aPTT values used as indicators of liver functions that are the target of the virus can be used with high diagnostic prediction for bleeding. However, the predictive power of the generated score on bleeding is higher than the effect of each variable alone. In addition, it can be easily calculated during patient follow-up and can guide the treatment process.

Özet

Kanama, Kırım Kongo kanamalı ateşi (KKKA) hastalığında kötü prognoz göstergesi olarak kabul edilmektedir. Pre-hemorajik dönemde klinik belirtiler özgül değildir. Hemorajik dönem genellikle hastalık başladıktan sonraki 3-5 gün içinde başlamaktadır. Bu çalışmada, klinik ve laboratuvar bulgular ile KKKA hastalarında kanama durumunu öngörebilmek için bir risk skoru oluşturmak amaçlanmıştır. Bu metodolojik çalışma, Nisan 2014-Ekim 2019 ayları arasında Türkiye’nin doğusunda KKKA’nın endemik olduğu bir bölgenin en büyük merkezinde takip edilen 450 KKKA hastasının verileri ile yürütülmüştür. Hastaların %80’inin verileri ile tek ve çok değişkenli lojistik regresyon analizleri kullanılarak risk skoru oluşturulmuş ve ROC analizi ile oluşturulan skorun tanı gücü belirlenmiştir. Hastaların kalan %20’sinin verileri ise doğrulama veri seti olarak kullanılmış ve ROC analizi ile oluşturulan skor denenmiştir. Çalışmaya dahil edilen hastaların yaş ortalaması 47.83 ± 17.46 ve ortancası 48 (en düşük-en yüksek; 16-90) olup 209 (%59.7)’u erkek olarak belirlenmiştir. Hastaların 93 (%26.6)’ünde kanama gözlenmiştir. Kanaması olan hastaların 83 (%23.7)’ünde birden fazla kanama odağını bulunmuştur. Tek değişkenli analizlerde semptom başlangıcı ile hastaneye başvuru arasındaki geçen süre (≥4 gün), aspartat aminotransferaz (≥228 U/L), alanin aminotransferaz (≥143.5 U/L), laktat dehidrogenaz (≥641 U/L), kreatin kinaz (≥227U/L), beyaz küre sayısı (≤1810 × 106/L), platelet sayısı (≤38385 × 106/L), aktive parsiyel tromboplastin zamanı (≥38.5 sn) ve fibrinojen değerinin (≤227 mg/dl) kanama için bağımsız risk faktörleri olarak tespit edilmiştir. Çok değişkenli analiz sonucunda ise semptom başlangıcı ile hastaneye başvuru arasındaki geçen süre, beyaz küre sayısı, platelet sayısı ile aspartat aminotransferaz, kreatin kinaz ve fibrinojen değerleri risk skorlamasına dahil edilmiştir. Oluşturulan skorun eğri altında kalan alanı 0.875; duyarlılığı %80.6 ve özgüllüğü %80.5 bulunmuştur. Hemostazdan sorumlu, KKKA hastalığında sayı ve fonksiyon olarak etkilenen trombosit sayısı, virüsün hedefi olan karaciğer fonksiyonlarının göstergesi olarak kullanılan LDH, AST ve aPTT değerleri kanama için yüksek tanı öngörüsü ile kullanılabilir. Ancak oluşturulan skorun kanamayı öngörü gücü, her bir değişkenin tek başına sahip olduğu etkiden daha yüksektir. Ayrıca, hasta izlemi sırasında kolayca hesaplanıp tedavi sürecine yön verebilecek niteliktedir.

🔖

Cite This Article

KARAŞAHİN, Ö., SAHİN, E. F. (2021). Bleeding Risk Score in Patients with Crimean-Congo Hemorrhagic Fever. Mikrobiyoloji Bülteni, Cilt: 55 - Sayı: 3, 327–341. https://ajindex.com/articles/341054

References (15)

  1. Adams MJ, Lefkowitz EJ, King AM, Harrach B, Harrison RL, Knowles NJ, et al. Changes to taxonomy and the international code of virus classification and nomenclature ratified by the International Committee on Taxonomy of Viruses (2017). Arch Virol 2017; 162(8): 2505-38
  2. Ergönül Ö. Crimean-Congo haemorrhagic fever. Lancet Infect Dis 2006; 6(4): 203-14
  3. Güneş T. Kırım-Kongo hemorajik ateşi. Mikrobiyol Bul 2006; 40:279-87
  4. Bakir M, Ugurlu M, Dokuzoguz B, Bodur H, Tasyaran MA, Vahaboglu H, et al. Crimean-Congo haemorrhagic fever outbreak in Middle Anatolia: a multicentre study of clinical features and outcome measures. J Med Microbiol 2005; 54(4): 385-9
  5. Whitehouse CA. Crimean–Congo hemorrhagic fever. Antiviral Res 2004; 64(3): 145-60
  6. Schnittler HJ, Feldmann H. Viral hemorrhagic fever–a vascular disease? Thromb Haemost 2003; 89(06): 967-72
  7. Chen J, Cosgriff T. Hemorrhagic fever virus-induced changes in hemostasis and vascular biology. Blood Coagul Fibrinolysis 2000; 11(5): 461-83
  8. Connolly-Andersen A-M. Endothelial cells, pp:17-18. In: Pathogenesis of an emerging pathogen-CrimeanCongo Hemorrhagic Fever Virus. Tumor and Biology. 2010. Repro Print AB, Stockholm
  9. Ergonul O, Celikbas A, Baykam N, Eren S, Dokuzoguz B. Analysis of risk‐factors among patients with Crimean‐Congo haemorrhagic fever virus infection: severity criteria revisited. Clin Microbiol Infect 2006; 12(6): 551-4
  10. Büyüktuna SA, Doğan HO, Unlusavuran M, Bakir M. An evaluation of the different biomarkers to discriminate bleeding in Crimean-Congo hemorrhagic fever. Ticks Tick Borne Dis 2019; 10(5): 997-1002
  11. Çevik MA, Erbay A, Bodur H, Gülderen E, Baştuğ A, Kubar A, et al. Clinical and laboratory features of Crimean-Congo hemorrhagic fever: predictors of fatality. Int J Infect Dis 2008; 12(4): 374-9
  12. Dokuzoğuz B, Celikbas AK, Gök ŞE, Baykam N, Eroglu MN, Ergönül Ö. Severity scoring index for CrimeanCongo hemorrhagic fever and the impact of ribavirin and corticosteroids on fatality. Clin Infect Dis 2013; 57(9): 1270-4
  13. Uyar Y, Çarhan A, Albayrak N, Altaş AB. 2008 yılı Kırım-Kongo kanamalı ateşi olgularının laboratuvar tanısında PCR ve ELİSA-lgM sonuçlarının irdelenmesi. Mikrobiyol Bul 2010; 44(1): 57-64
  14. Liang M, He M, Tang J, He X, Liu Z, Feng S, et al. Novel risk scoring system for predicting acute respiratory distress syndrome among hospitalized patients with coronavirus disease 2019 in Wuhan, China. BMC Infect Dis 2020; 20(1): 1-10
  15. Hatipoglu CA,