Dergiler / Mikrobiyoloji Bülteni / 2007 / Cilt: 41 - Sayı: 1
Çocukluk çağı akut menenjit olgularında bakteriyel ve viral menenjit ayırıcı tanısı: İstatistiksel bir model
- Sayfa
- 63–69
- DOI
- —
Özet
Akut bakteriyel menenjit, mortalitesi ve morbiditesi yüksek, hızlı tanı konulması ve erken antibiyotik tedavisi başlanmasını gerektiren bir enfeksiyondur. Beyin omurilik sıvısı (BOS) bulguları bakteriyel menenjit (BM) ile uyumlu, ancak Gram boyama ve kültür sonuçları negatif olan hastalarda BM tanısının konulmasında ya da dışlanmasında kullanılan tek bir yöntem mevcut değildir. Bu amaçla genellikle BOS bulguları birlikte değerlendirilerek tanıya gidilir. Bu çalışmada, 1 ay-14 yaş arasında 40 bakteriyel, 29 viral menenjit (VM) olgusunun retrospektif olarak incelenmesi ve olguların ortalama periferik kan lökosit sayısı, C-reaktif protein (CRP), eritrosit sedimentasyon hızı (ESH), BOS lökosit ve nötrofil sayıları, BOS protein ve glukoz düzeylerinin karşılaştırılarak BM ile VM ayırımında istatistiksel bir model geliştirilmesi amaçlanmıştır. BM tanısını etkileyen faktörleri saptamak için yaş, CRP, ESH, beyaz küre sayısı ve BOS lökosit ve nötrofil sayısı, protein ve glukoz düzeyi lojistik regresyon analizi ile araştırılmıştır. Sonuç olarak, bağımsız değişkenler olarak bulunan BOS protein düzeyi ve BOS nötrofil oranı ile oluşturulan regresyon modeli kullanılarak, bakteriyel menenjitli hastaların %95, viral menenjitli hastaların ise %93.2 doğrulukla tahmin edilebileceği kanısına varılmıştır.
Abstract
Acute bacterial meningitis (BM) which is a pediatric emergency with high mortality and morbidity, must be diagnosed and treated promptly. There is no unique method to prove or rule out the diagnosis of BM in a patient with cerebrospinal fluid (CSF) findings consistent with BM but negative Gram stain and culture results. For this purpose the combination of CSF parameters are used for diagnosis. The aims of this study were to compare retrospectively the mean leukocyte count, serum C-reactive protein (CRP), erythrocyte sedimentation rate (ESR), CSF leukocyte and neutrophil, CSF protein and glucose values in40 bacterial and 29 viral meningitis (VM) patients, ages between 1 month and 14 years, and to develop a statistical model for the differentiation of BM and VM cases. Logistic regression analysis was used to investigate the relationship between BM and age, CRP, ESR, leukocyte count, CSF leukocyte, neutrophil, protein and glucose values. Based on CSF protein and neutrophil ratio which were found as independent variables, the regression model could predict the patients having BM with 95% and viral meningitis with 93.2% accuracy.