Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBULGULAR: Yirmi dört saat içinde toplam 296 (%4.6) hasta hayatını kaybetti.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
AMAÇ: Bu çalışmanın amacı travma hastalarında mortaliteyi erkenden öngören faktörleri tanımlamaktır. GEREÇ VE YÖNTEM: Bu çalışma 2011 Temmuz ile 2016 Temmuz arasında 6.288 travma hastasında gerçekleştirildi. Bir ileriye yönelik travma kayıt sisteminden alınan değişkenler arasında aşağıdakiler tek veya kombinasyon hali hastaların cinsiyeti, yaşı; Glasgow Koma Ölçeği Skoru, yaş ve sistolik kan basıncı (SKB) kombinasyonu (GYS); travmanın mekanizması, Glasgow Koma Skoru, yaş ve SKB kombinasyonu (MGYS); solunum hızı; periferik oksijen doygunluğu (SpO2değeri); Glasgow Koma Ölçeği Skoru; laboratuvar değişkenleri ve başvuru zamanı. Bu değişkenler ile erken mortalite arasındaki ilişkileri araştırmak için lojistik regresyon analizi kullanıldı. BULGULAR: Yirmi dört saat içinde toplam 296 (%4.6) hasta hayatını kaybetti. Tek değişkenli regresyon analizinde yaş, GYS, SKB, alkali fazlalığı, hemoglobin düzeyi, trombosit sayısı, INR ve başvuru zamanı erkenden mortaliteyi öngörmüştür. Çok değişkenli regresyon analizi de GYS, MGYS, SpO2 , alkali fazlalığı, trombosit sayısı ve INR birbirlerinden bağımsız olarak mortaliteyi öngörmüştür. GYS ve MGYS modelleri için alıcı iletim eğrisi altındaki alanların karşılaştırmaları GYS modelinin üstünlüğünü ortaya koymuştur. TARTIŞMA: GYS modeli, SpO2 , alkali fazlalığı, trombosit sayısı ve INR travma hastalarında erkenden mortaliteyi öngörmüştür.
Abstract
BACKGROUND: The aim of this study was to identify factors predicting early mortality in trauma patients.METHODS: This was a study of 6288 trauma patients admitted to the hospital between July 2011 and June 2016. Among the variables recorded for a prospective trauma registry, the following were selected for analysis: sex; age; a combination of the GlasgowComa Scale score, age, and systolic blood pressure (SBP) (GAP); a combination of the mechanism of injury, the Glasgow Coma Scalescore, age, and SBP (MGAP); SBP; respiratory rate; peripheral oxygen saturation (SpO2 value); the Glasgow Coma Scale score; laboratory variables; and presentation time. Logistic regression analysis was used to explore associations between these variables and earlymortality.RESULTS: In total, 296 (4.6%) patients died within 24 hours. Univariate regression analysis indicated that age, the GAP, the MGAP,SBP, SpO2, the Glasgow Coma Scale score, base excess, hemoglobin level, platelet count, INR, and presentation time predicted earlymortality. Multivariate regression showed that the GAP, the MGAP, SpO2, base excess, platelet count, and INR were independentlypredictive. The areas under the receiver operator curve comparisons for the GAP and MGAP models revealed the superiority of theGAP-based model.CONCLUSION: The GAP model, SpO2, base excess, platelet count, and INR predicted the early mortality of trauma patients.