Dergiler / Bakırköy Tıp Dergisi / 2021 / Cilt: 17 - Sayı: 1

İstanbul'daki Üçüncü Basamak bir Merkezin Yoğun Bakım Ünitesindeki COVID-19 Hastalarında 28 Günlük Mortalite için Risk Faktörleri

Risk Factors for 28-day Mortality Among COVID-19 Patients in an Intensive Care Unit of a Tertiary Care Center in Istanbul

Sayfa
100–107
Yayın Tarihi
2022-10-11
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

SOFA, APACHE II ve Charlson Komorbidite Skoru (CCS) hesaplandı. 28 günlük mortaliteyi etkilediği düşünülen laboratuvar parametreleri ve hastalık risk skorlarının değerlendirilmesinde Backward LR modeli kullanılarak lojistik analiz yapıldı.Bulgular: Çalışma, dahil edilme kriterlerini karşılayan 40'ı (% 39,6) kadın ve 61'i (% 60,4) erkek olmak üzere 101 hasta ile gerçekleştirildi.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Amaç: 2019 sonlarında, Çin'in Hubei eyaletinin Wuhan şehrinde başlayıp 2020 yılının ilk altı ayında tüm Dünyada Covid-19 pandemisi salgın olarak yaşanmaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada, yoğun bakım ünitesine COVID-19 tanısıyla başvuran hastalarda 28 günlük sonuçlarla ilişkili faktörlerin değerlendirilmesi amaçlanmıştır.Yöntem: Bu çalışma retrospektif kohort olarak tasarlandı.
💡
Sonuç & Katkı:SOFA, APACHE II ve Charlson Komorbidite Skoru (CCS) hesaplandı. 28 günlük mortaliteyi etkilediği düşünülen laboratuvar parametreleri ve hastalık risk skorlarının değerlendirilmesinde Backward LR modeli kullanılarak lojistik analiz yapıldı.Bulgular: Çalışma, dahil edilme kriterlerini karşılayan 40'ı (% 39,6) kadın ve 61'i (% 60,4) erkek olmak üzere 101 hasta ile gerçekleştirildi.
🔬Tür:Laboratuvar & Saha Deneyi
📍Kapsam:2019 · 19 hasta
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Amaç: 2019 sonlarında, Çin'in Hubei eyaletinin Wuhan şehrinde başlayıp 2020 yılının ilk altı ayında tüm Dünyada Covid-19 pandemisi salgın olarak yaşanmaktadır. Bu çalışmada, yoğun bakım ünitesine COVID-19 tanısıyla başvuran hastalarda 28 günlük sonuçlarla ilişkili faktörlerin değerlendirilmesi amaçlanmıştır.Yöntem: Bu çalışma retrospektif kohort olarak tasarlandı. Dünya Sağlık Örgütü kılavuzlarına göre tanımlanan COVID-19 hastaları hastalar çalışmaya dahil edildi. Hasta verileri, ImdSoft-Meta vision / QlinICU Clinical Decision Support Software kullanılarak merkezi bir sisteme kaydedildi. Structured Query Language (SQL) sorgularından gerekli parametrelerle ilgili bireysel veri kümeleri elde edildi. Ana laboratuvar parametreleri incelendi. SOFA, APACHE II ve Charlson Komorbidite Skoru (CCS) hesaplandı. 28 günlük mortaliteyi etkilediği düşünülen laboratuvar parametreleri ve hastalık risk skorlarının değerlendirilmesinde Backward LR modeli kullanılarak lojistik analiz yapıldı.Bulgular: Çalışma, dahil edilme kriterlerini karşılayan 40'ı (% 39,6) kadın ve 61'i (% 60,4) erkek olmak üzere 101 hasta ile gerçekleştirildi. Hastaların yaşları 21 ile 88 arasında değişmekte olup, ortalama yaş 58,45 ± 15,41 yıldı. Ortalama yoğun bakıma yatış süresi 12,5 ± 10,2 gündü. Tüm nedenlere bağlı hastane içi ölüm oranı% 61,4'tü. Hayatta kalmayanlarda lökosit sayısı, CK, NT-proBNP, PCT, CRP, ferritin, nötrofil sayısı ve yüzdesi, D-Dimer, LDH, AST değerleri anlamlı olarak yüksek bulundu. Hayatta kalmayanlarda lenfosit sayısı ve yüzdesi ile trombosit sayısı değerleri anlamlı olarak düşük bulundu. Lenfosit yüzdesi, LDH ve CCS, çok değişkenli analizde 28 günlük mortalitede anlamlıydı (p değerleri sırasıyla 0,01, 0,003, 0,008'dir).Sonuçlar: Yüksek lenfosit değerlerinin COVID-19 teşhisi konan hastalarda ölüm riskini önemli ölçüde azalttığı görüldü. Yoğun bakım ünitesinde 28 günlük mortaliteyi öngörmede en başarılı parametreler lenfosit yüzdesi, LDH ve CCS olarak değerlendirildi.

Abstract

Objective: In late 2019, the Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has been pandemic worldwide, starting in Wuhan, China. In this study, we aimed to evaluate the factors associated with 28-day outcomes in patients admitted to the intensive care unit with the diagnosis of COVID-19.Method: This study has a retrospective cohort design. COVID-19 patients identified according to World Health Organization guidelines are included. Patient data were recorded to a centralized system utilizing ImdSoft-Meta vision/QlinICU Clinical Decision Support Software. Individual datasets about required parameters were obtained from Structured Query Language (SQL) queries. The main laboratory parameters were examined. SOFA, APACHE II, and Charlson Comorbidity Score (CCS) were calculated. In evaluating laboratory parameters and disease risk scores, which are thought to affect 28-day mortality, logistic analysis were performed using the Backward LR model.Results: The study was carried out with 101 patients, 40 (39.6%) of whom were women, and 61 (60.4%) of men, who met the inclusion criteria. The ages of the patients ranged from 21 to 88, and the mean age was 58.45 ± 15.41 years. The mean intensive care hospitalization period was 12.5 ± 10.2 days. The all-cause in-hospital mortality rate was 61.4%. Leukocyte count, CK, NT-proBNP, PCT, CRP, ferritin, neutrophil count and percentage, D-Dimer, LDH, AST values were found to be significantly higher in non-survivors. The lymphocyte count and percentage, and platelet count values were found to be significantly low in non-survivors. The lymphocyte percentage, LDH, and CCS were significant in the 28-day mortality in multivariate analysis (p values are 0.01, 0.003, 0.008, respectively).Conclusion: High lymphocyte values have been found to significantly reduce the risk of death in patients diagnosed with COVID-19. Lymphocyte percentage, LDH, and CCS were evaluated as the most successful parameters in predicting 28-day mortality in the intensive care unit.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

AŞAR, S., SABAZ, M. S., EROL, A. T., BİLGİN, B. Ö., ÇUKUROVA, Z. (2022). İstanbul'daki Üçüncü Basamak bir Merkezin Yoğun Bakım Ünitesindeki COVID-19 Hastalarında 28 Günlük Mortalite için Risk Faktörleri. Bakırköy Tıp Dergisi, Cilt: 17 - Sayı: 1, 100–107. https://ajindex.com/articles/459993

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (10)

  1. Li Q, Guan X, Wu P, Wang X, Zhou L, Tong Y, et al. Early Transmission Dynamics in Wuhan, China, of Novel Coronavirus-Infected Pneumonia. N Engl J Med. 2020 Mar 26;382(13):1199-1207
  2. Mo P, Xing Y, Xiao Y, Deng L, Zhao Q, Wang H, et al. Clinical characteristics of refractory COVID-19 pneumonia in Wuhan, China. Clin Infect Dis. 2020 Mar 16:ciaa270.
  3. WHO Rolling updates on coronavirus disease (COVID-19)
  4. Onder G, Rezza G, Brusaferro S. Case-Fatality Rate and Characteristics of Patients Dying in Relation to COVID-19 in Italy. JAMA. 2020 May 12;323(18): 1775-6.
  5. CDC COVID-19 Response Team, CDC COVID-19 Response Team, Bialek S, Boundy E, Bowen V, Chow N, vd. Severe Outcomes Among Patients with Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) - United States, February 12-March 16, 2020. MMWR Morb Mortal Wkly Rep. 2020 Mar 27;69(12):343-6.
  6. Baud D, Qi X, Nielsen-Saines K, Musso D, Pomar L, Favre G. Real estimates of mortality following COVID-19 infection. Lancet Infect Dis. 2020 Jul;20(7):773.
  7. Cummings MJ, Baldwin MR, Abrams D, Jacobson SD, Meyer BJ, Balough EM, Aaron JG, Claassen J, Rabbani LE, Hastie J, Hochman BR, Salazar-Schicchi J, Yip NH, Brodie D, O'Donnell MR. Epidemiology, clinical course, and outcomes of critically ill adults with COVID-19 in New York City: a prospective cohort study. Lancet. 2020 Jun 6;395(10239):1763-1770.
  8. Chen R, Sang L, Jiang M, Yang Z, Jia N, Fu W, Xie J, Guan W, Liang W, Ni Z, Hu Y, Liu L, Shan H, Lei C, Peng Y, Wei L, Liu Y, Hu Y, Peng P, Wang J, Liu J, Chen Z, Li G, Zheng Z, Qiu S, Luo J, Ye C, Zhu S, Zheng J, Zhang N, Li Y, He J, Li J, Li S, Zhong N; Medical Treatment Expert Group for COVID-19. Longitudinal hematologic and immunologic variations associated with the progression of COVID-19 patients in China. J Allergy Clin Immunol. 2020 Jul;146(1):89-100.
  9. Elshazli RM, Toraih EA, Elgaml A, El-Mowafy M, El-Mesery M, Amin MN, Hussein MH, Killackey MT, Fawzy MS, Kandil E. Diagnostic and prognostic value of hematological and immunological markers in COVID-19 infection: A meta-analysis of 6320 patients. PLoS One. 2020 Aug 21;15(8):e0238160.
  10. Republic of Turkey Ministry of