Amaç: Bu çalışmada, Dünya Sağlık Örgütü’nün belirlediği klinik şiddet skorlamasına göre hafif-orta grup ile ağır hasta gruplarının toraks bilgisayarlı tomografi tetkiklerinde sağlıklı ve enfekte alan volümleri ile elementer lezyon özelliklerinin değerlendirilmesi, elde edilen bulguların laboratuvar ve klinik verilerle karşılaştırılması amaçlanmıştır.
📌 3 Maddede Bu Makale
🎯
Amaç & Hipotez:Amaç: Bu çalışmada, Dünya Sağlık Örgütü’nün belirlediği klinik şiddet skorlamasına göre hafif-orta grup ile ağır hasta gruplarının toraks bilgisayarlı tomografi tetkiklerinde sağlıklı ve enfekte alan volümleri ile elementer lezyon özelliklerinin değerlendirilmesi, elde edilen bulguların laboratuvar ve klinik verilerle karşılaştırılması amaçlanmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Amaç: Bu çalışmada, Dünya Sağlık Örgütü’nün belirlediği klinik şiddet skorlamasına göre hafif-orta grup ile ağır hasta gruplarının toraks bilgisayarlı tomografi tetkiklerinde sağlıklı ve enfekte alan volümleri ile elementer lezyon özelliklerinin değerlendirilmesi, elde edilen bulguların laboratuvar ve klinik verilerle karşılaştırılması amaçlanmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Amaç: Bu çalışmada, Dünya Sağlık Örgütü’nün belirlediği klinik şiddet skorlamasına göre hafif-orta grup ile ağır hasta gruplarının toraks bilgisayarlı tomografi tetkiklerinde sağlıklı ve enfekte alan volümleri ile elementer lezyon özelliklerinin değerlendirilmesi, elde edilen bulguların laboratuvar ve klinik verilerle karşılaştırılması amaçlanmıştır.
Amaç: Bu çalışmada, Dünya Sağlık Örgütü’nün belirlediği klinik şiddet skorlamasına göre hafif-orta grup ile ağır hasta gruplarının toraks bilgisayarlı tomografi tetkiklerinde sağlıklı ve enfekte alan volümleri ile elementer lezyon özelliklerinin değerlendirilmesi, elde edilen bulguların laboratuvar ve klinik verilerle karşılaştırılması amaçlanmıştır.
Abstract
Objective: In this study, it was aimed to evaluate the healthy and infected area volumes and elementary lesion characteristics in thorax computed tomography examinations of mild-moderate and severe patient groups according to the clinical severity scoring determined by the World Health Organization, and to compare the obtained findings with laboratory and clinical data.
KÖKSAL, M., ÖZKAN, E., GÜLBAY, M., BİLİR, Y. A., AKINCİ, E., AYPAK, A., GÜNER, H. R. (2022). Covıd-19 Hastalarında Enfekte Akciğer Volümü ile Klinik ve Laboratuvar Bulguların Karşılaştırılması. Kırıkkale Üniversitesi Tıp Fakültesi Dergisi, Cilt: 24 - Sayı: 1, 63–72. https://ajindex.com/articles/685661
Song F, Shi N, Shan F, Zhang Z, Shen J, Lu H et al. Emerging 2019 Novel Coronavirus (2019-nCoV) Pneumonia. Radiology. 2020;295(1):210-7
Ai T, Yang Z, Hou H, Zhan C, Chen C, Lv W et al. Correlation of Chest CT and RT-PCR Testing for Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) in China: A Report of 1014 Cases. Radiology. 2020;296(2):E32-E40
Tay MZ, Poh CM, Rénia L, MacAry PA, Ng LFP. The trinity of COVID-19: immunity, inflammation and intervention. Nat Rev Immunol. 2020;20(6):363-74
Lin L, Lu L, Cao W, Li T. Hypothesis for potential pathogenesis of SARS-CoV-2 infection-a review of immune changes in patients with viral pneumonia. Emerg Microbes Infect. 2020;9(1):727-32
Tian S, Xiong Y, Liu H, Niu L, Guo J, Liao M et al. Pathological study of the 2019 novel coronavirus disease (COVID-19) through postmortem core biopsies. Mod Pathol. 2020;33(6):1007-14
Belen-Apak FB, Sarialioglu F. Pulmonary intravascular coagulation in COVID-19: possible pathogenesis and recommendations on anticoagulant/thrombolytic therapy. J Thromb Thrombolysis. 2020;50(2):278-80
Felsenstein S, Herbert JA, McNamara PS, Hedrich CM. COVID-19: Immunology and treatment options. Clin Immunol. 2020;215:108448
Zhang M, Lin B. Diagnostic Imaging of Novel Coronavirus Pneumonia. 1st ed. Springer, Singapore. Henan Science and Technology Press, 2020
Li Y, Xia L. Coronavirus Disease 2019 (COVID-19): Role of Chest CT in Diagnosis and Management. AJR Am J Roentgenol. 2020;214(6):1280-6
Zhao W, Zhong Z, Xie X, Yu Q, Liu J. Relation between chest CT findings and clinical conditions of Coronavirus Disease (COVID-19) pneumonia: A multicenter study. AJR Am J Roentgenol. 2020;214(5):1072-7
Belfiore MP, Urraro F, Grassi R, Giacobbe G, Patelli G, Cappabianca S et al. Artificial intelligence to codify lung CT in Covid-19 patients. Radiol Med. 2020;125(5):500-4
Grassi R, Belfiore MP, Montanelli A, Patelli G, Urraro F, Giacobbe G et al. COVID-19 pneumonia: computer-aided quantification of healthy lung parenchyma, emphysema, ground glass and consolidation on chest computed tomography (CT). Radiol Med. 2021;126(4):553-60
Hosseiny M, Kooraki S, Gholamrezanezhad A, Reddy S, Myers L. Radiology perspective of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19): Lessons from Severe Acute Respiratory Syndrome and Middle East Respiratory Syndrome. AJR Am J Roentgenol. 2020;214(5):1078-82
Chen N, Zhou M, Dong X, Qu J, Gong F, Han Y et al. Epidemiological and clinical characteristics of 99 ca