Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBu çalışmanın amacı, COVID-19 hastalarında laboratuvar parametrelerini analiz etmek ve hangi parametrelerin mortalite ve hastaneye yatışı etkilediğini belirlemektir.Araçlar ve Yöntem: Demografik özellikler, tam kan sayımı (CBC) parametrelerini içeren laboratuvar parametreleri, biyokimyasal testler, pıhtılaşma parametreleri, hastanede kalış süresi ve son durum (taburculuk veya ölüm) kaydedildi.Bulgular: Bu retrospektif çalışma, COVID-19 teşhisi konan 101 hasta üzerinde yapıldı.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Giriş: Coronavirus hastalığı 2019, şiddetli akut solunum sendromu coronavirüs 2'nin (SARS-CoV-2) sebep olduğu viral bir antitedir. Klinik ve laboratuvar belirleyicileri, mortalite riski altındaki hastaları belirleyebilir ve tedaviye rehberlik edebilir. Bu çalışmanın amacı, COVID-19 hastalarında laboratuvar parametrelerini analiz etmek ve hangi parametrelerin mortalite ve hastaneye yatışı etkilediğini belirlemektir.Araçlar ve Yöntem: Demografik özellikler, tam kan sayımı (CBC) parametrelerini içeren laboratuvar parametreleri, biyokimyasal testler, pıhtılaşma parametreleri, hastanede kalış süresi ve son durum (taburculuk veya ölüm) kaydedildi.Bulgular: Bu retrospektif çalışma, COVID-19 teşhisi konan 101 hasta üzerinde yapıldı. Analize dahil edilen 101 hasta 52(%51.5) erkek ve 49(%48.5) kadından oluşmaktaydı ve ortalama yaşları 65.7±14.7 idi. İzlem süresi sonunda hayatta kalanlar ve hayatta kalmayanlar arasında karşılaştırmalar yapıldı. Çok değişkenli analiz, ortalama trombosit hacmi (MPV), trombosit dağılım genişliği (PDW) ve laktat dehidrogenazın (LDH) mortalitenin önemli belirleyicileri olduğunu gösterdi. Hastanede kalış süresinin cut-off değeri 10 gün olarak saptandı ve hastalar iki gruba ayrıldı. Tek değişkenli ve çok değişkenli modellerde, hastanede yatış süresinin öngörülmesi için anlamlı bağımsız parametre gözlenmedi.Sonuç: Mevcut çalışmanın sonuçları, MPV, PDW ve LDH' nin mortaliteyi öngörmede önemli bağımsız değişkenler olduğunu göstermiştir. SARS-CoV -2 ve SARS-CoV'nin aynı reseptörü kullandığı bilindiğinden, mutant varyantlar ve ilk varyant için benzer bir yapı ve reseptör olabilir, dolayısıyla bu öngörücü parametrelerin mutant varyantlarda da etkili olduğu düşünülebilir.
Abstract
Purpose: Coronavirus disease 2019 is a viral disease caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). Clinical and laboratory predictors may provide identification of patients at risk of mortality and guide treatment. This study aims to analyze laboratory parameters in COVID-19 patients and to determine which parameters affect mortality and hospitalization.Materials and Methods: Demographic characteristics, the parameters including complete blood count (CBC) parameters, bio-chemical tests, coagulation parameters, duration of hospitalization, and final status (discharge or death) were recorded in patients diagnosed with COVID-19.Results: This retrospective study was conducted with 101 patients diagnosed with COVID-19. The 101 patients included in the analysis comprised 52(51.5%) males and 49(48.5%) females with a mean age of 65.7±14.7 years. Comparisons were made between survivors and non-survivors at the end of the follow-up period. Multiple analyses showed mean platelet volume (MPV), platelet distribution width (PDW), and lactate dehydrogenase (LDH) to be significant predictors of mortality. The cut-off value of the hospitalization period was found to be 10 days; therefore, the patients were divided into two groups. In the univariate and multiple models, no significant independent parameter was observed for the prediction of hospitalization duration.Conclusion: The results of the current study demonstrated that MPV, PDW and LDH were significant independent variables for the prediction of mortality. As SARS-CoV-2 and SARS-CoV are known to use the same receptor, there may be similar structures and receptors for mutant variants and the first variant, so these predictive parameters can be considered effective in mutant variants.