Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBulgular: SVGH grubundaki 185 hastanın yaş ortalaması 67,3±4,3 (%25,9 bayan), kontrol grubundaki 233 hastanın yaş ortalaması 66,4±8,2 (%25,7 bayan) idi.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Amaç: Metabolik sendromun ana bileşenlerinden biri olan insülin direncinin endotel disfonksiyonu ve ilişkili hastalıklar ile bağlantılı olduğu bilinmektedir. İnsülin direnci HOMA-IR ve indirekt olarak da trigliserit-glukoz (tg-glukoz) indeksi ile değerlendirilebilmektedir. Bu çalışmanın amacı, safen ven greft hastalığı (SVGH) ile tg-glukoz indeksi arasındaki ilişkiyi araştırmaktır. Materyal ve Metot: 2019–2020 yıllarında kliniğimizde koroner anjiyografi yapılan ve koroner arter bypass greft öyküsü olan 418 hasta çalışmaya retrospektif olarak dahil edildi. Hastalar SVG’lerinden en az birinde %50 veya fazla darlık olanlar (SVGH grubu) ve olmayanlar (kontrol grubu) şeklinde ikiye ayrıldı. Tg-glukoz indeksi ln (açlık tg X açlık glukoz/2) formülü ile hesaplandı. P<0,05 değeri istatistiksel olarak anlamlı kabul edildi. Bulgular: SVGH grubundaki 185 hastanın yaş ortalaması 67,3±4,3 (%25,9 bayan), kontrol grubundaki 233 hastanın yaş ortalaması 66,4±8,2 (%25,7 bayan) idi. SVGH grubundaki hastaların ejeksiyon fraksiyonu değerleri kontrol grubuna göre daha düşükken (%51,6±9,0 & %55,9±6,5, p<0,001); serum kreatinin, CRP, trigliserit, glukoz ve tg-glukoz indeksi değerleri daha yüksekti (sırasıyla; p=0,041, p=0,003, p<0,001, p<0,001 ve p<0,001). Çok değişkenli lojistik regresyon analizinde düşük EF, yüksek serum trigliserit ve glukoz değerleri ile tg-glukoz indeksi SVGH ile ilişkili bulundu. ROC eğrisi analizinin ikili karşılaştırması, tg-glukoz indeksinin SVGH’yi tahmin etmek için glukoz ve trigliserit değerlerine göre daha iyi performansa sahip olduğunu ortaya koydu. Sonuç: Tg-glukoz indeksi rutin biyokimya tetkiklerinden hesaplanabilen, SVGH’nı öngörmede serum glukoz ve trigliserit değerlerinden daha iyi sonuç verebilecek bir biyobelirteçtir.