Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBulgular: Çalışmamıza göre vücut yüzey alanı, Troponin T, NT-pro-BNP ve APİ, uzamış KOVİD’in bağımsız öngörücüleri olarak ön plana çıkmaktadır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Amaç: Koronavirüs 2019 hastalığının (KOVİD-19) iyi bilinen uzun süreli etkilerinden biri, 'uzamış KOVİD' olarak bilinen solunum fonksiyonlarının kademeli kaybıdır. Mevcut durumun önemi nedeniyle, hastaneye yatış süresince ve hastaneden taburcu olduktan sonra uzamış KOVİD öngörücüleri üzerine çeşitli çalışmalar yapılmıştır. Yakın zamanda klinik kullanıma giren aterojenik plazma indeksi (APİ), diğer biyobelirteçlere kıyasla KOVİD-19 hastalarında advers olayların öngörülmesinde daha iyi bir prediktif değere sahiptir. Bu çalışmada, KOVİD-19 geçirmiş hastalarda gelişebilen uzamış KOVİD tahmininde APİ’nin rolünü araştırmayı amaçladık. Gereç ve Yöntemler: Uzamış KOVİD tanısı almış 52 uygun hastayı ve geçirilmiş KOVİD-19 öyküsü olan 80 sağlıklı kontrol hastasının verilerini inceledik. Uzamış KOVİD teşhisini doğrulamak için tüm deneklere KOVİD-19 ile ilgili şikayetlerin varlığını veya yokluğunu değerlendiren standart bir anket uygulandı. Tüm katılımcıların geçmiş tıbbi kayıtları ile klinik ve demografik özellikleri tarandı ve kapsamlı fizik muayene ve ekokardiyografik değerlendirme yapıldı. Bulgular: Çalışmamıza göre vücut yüzey alanı, Troponin T, NT-pro-BNP ve APİ, uzamış KOVİD’in bağımsız öngörücüleri olarak ön plana çıkmaktadır. APİ, mevcut parametreler arasında uzamış KOVİD’in en iyi prediktörü olarak ön plana çıkmaktadır (p=0,005). Uzamış KOVİD tahmini için APİ prediktif değerini belirlemek için alıcı çalışma karakteristiği (ROC) eğrisi çizildi ve Youden endeksi kullanılarak en iyi kesme değeri 0.113 olarak belirlendi (AUC:0.658, %95 CI:0.556). -0.760, P=0.002). Sonuç: Verilerimiz, APİ'nin uzamış KOVİD’in bağımsız bir öngörücüsü olduğunu göstermektedir.
Abstract
Objective: One of the well-known prolonged effects of coronavirus disease 2019 (COVID-19) is the gradual loss of pulmonary functions, known as ‘long COVID’. Due to the importance of this deleterious condition, several studies have been conducted to investigate predictors of long COVID throughout hospital admission and after hospital discharge. Recently introduced, the atherogenic index of plasma (AIP) has a better predictive value for the prediction of adverse events in COVID-19 patients compared to other biomarkers. This study aimed to explore the role of AIP in the prediction of long COVID among COVID-19 survivors. Material and Methods: We evaluated 52 eligible patients with a diagnosis of long COVID and 80 healthy control subjects with a prior history of COVID-19. To confirm long COVID diagnosis, all subjects underwent a standardized questionnaire which recount the presence or absence of COVID-19-related complaints. All participants’ past medical records and clinical, and demographic characteristics were scanned and underwent comprehensive physical examination and echocardiographic assessment Results: According to our study, body surface area, Troponin T, NT-pro-BNP, and AIP were the independent predictors of long COVID. AIP was the best predictor of long COVID among the aforementioned parameters (p=0.005). To determine the AIP cut-off value for predicting long COVID, the receiver operating characteristic (ROC) curve was drawn and the best cut-off value was determined as 0.113 by using the Youden index, (AUC:0.658, 95% CI:0.556-0.760, P=0.002). Conclusion: Our data indicate that AIP is an independent predictor of long COVID.