| dc.description.abstract | Amaç: 2019 Aralık ayından bu yana ülkemizin ve tüm dünyanın mücadele etmeye devam
ettiği COVID-19’un halen kesinliğe kavuşmamış bazı yönlerine ışık tutarak literatüre katkı
sağlamak amacıyla yaptığımız bu çalışmamızda, COVID-19 şüpheli olgularda hastalığı
tanımlayıcı klinik, demografik, radyolojik ve laboratuvar özelliklerin neler olduğunu
göstermeyi, hastalık prognozuna etki eden faktörleri belirlemeyi hedefledik.
Gereç ve yöntem: Retrospektif, kesitsel, hastane tabanlı tek merkezli olarak tasarlanan
çalışmamıza, Başkent Üniversitesi Ankara Hastanesi Erişkin Acil Servisi’ne 11 Mart 2020
ile 31 Ağustos 2020 tarihleri arasında başvuran 18 yaş ve üstü, gelişinde COVID-19
şüpheli olgu olarak değerlendirilerek dahil edilme kriterlerini karşılayan 1277 hasta dahil
edildi. Tüm hastaların demografik verileri, başvuru anındaki vital ve klinik bulguları,
uygulanan laboratuvar tetkiklerinin sonuçları, RT-PCR sürüntü örneklerinin neticeleri,
bilgisayarlı tomografi sonuçları, aldıkları tedaviler, başvuru anında mevcut yakınmalarının
süresi, hastane yatışı gerçekleştiyse hospitalizasyon süreleri, tedavi modaliteleri bilgileri,
morbidite ve mortaliteleri hazırlanan veri formlarına kaydedildi. Süreler gün formatında
kayıt altına alındı ve primer sonlanım 30 günlük mortalite olarak belirlendi. İstatistiksel
değerlendirmeler için SPSS v25.0 paket programı kullanıldı.
Bulgular: COVID-19 ön tanısıyla dahil edilen 1277 hastadan 259’unun (%23,4) acil
serviste COVID-19 tanısı aldığı görüldü. COVID-19 tanılı hastaların %56,9’u erkek,
%43,1 kadındı (p=0,004). YBÜ ve IMV ihtiyacı kadınlarda daha yüksek iken (p<0,001),
cinsiyet ve sağkalım arasında istatistiksel olarak anlamlı ilişki yoktu (p=0,158). Yaş ortalaması 54,32±20,177 olarak tespit edildi. Hastalar yaş gruplarına kategorize edildiğinde
65 yaş ve üzerinde mortalite ve komorbiditeler daha sıktı (p<0,001). En sık görülen
komorbiditeler sırasıyla HT (%20,3), AF (%11,6) ve DM (%11) olarak kaydedildi. Dahil
edilen hasta grubunda şüpheli maruziyet öyküsü bulunan 207 hastanın %40,6’sının son
tanısı COVID-19 idi. En sık görülen semptom ateş iken (%44,7), takiben halsizlik (%43,1)
ve öksürük (%36,6) görüldü. Nefes darlığının varlığı, daha yüksek YBÜ yatış ihtiyacıyla
ilişkiliydi. Aktif sigara kullanan hastaların yarısından fazlasında (%56,6) toraks BT’de
infiltrasyon vardı (p=0,03). İnfiltrasyonu olan hastaların başvuru anındaki sPO2 değerleri
daha düşük, dakika solunum sayıları daha yüksek saptanırken, BT bulgusu varlığı,
trombositopeni, lenfositopeni, yüksek platelet/lenfosit oranları, nötrofili, yüksek CRP, Ddimer,
LDH ve AST, bozulmuş böbrek fonksiyon testleri ve yüksek laktat ile ilişkiliydi
(sırasıyla p<0,001; p<0,001; p=0,002; p=0,01; p<0,001; p<0,001; p<0,001; p<0,001
p<0,001; ve p<0,001). Hastaların %70,1’inde başvuru anında çekilen BT’lerde infiltrasyon
vardı. Başvuruda bakılan PCR testi negatif olup (n=666, %80,2), BT görüntülemesinde
şüpheli pnömoni lehine bulgusu olan hastaların (n=251, %37,7) %27,9’unda (n=70) son
tanının COVID-19 olduğu görüldü. Primer sonlanım son tanısı COVID-19 olan hastalarda,
COVID-19 dışı bir tanı alan gruptakine kıyasla daha yüksekti (%13,6’ya %8,1 ; p<0,001).
Sonuç: Hastalığın tanımlayıcı özelliklerini ve prognozunu etkileyen faktörleri bilmek,
halen yıkıcı sonuçlarını görmeye devam ettiğimiz COVID-19 ile mücadelede anahtar rol
oynamaktadır. İleri yaş, sigara kullanımı, şüpheli maruziyet, erkek cinsiyet, özelikle HT
olmak üzere daha fazla komorbidite varlığı, başvuruda nefes darlığı, takipne ve saturasyon
düşüklüğü olması, yüksek CRP, LDH, d-dimer ve hs-troponin değerleri, yüksek
platelet/lenfosit oranı, lenfositopeni, trombositopeni ve laktat yüksekliğinin hastalıkla ve
prognozu ile ilişkili olduğunu gösteren çalışmamızın, özellikle RT-PCR sürüntü testlerinin
yanlış negatiflik oranı da göz önünde bulundurulduğunda, semptomatolojisi ile pek çok
hastalıkla ayırıcı tanıya girmekte olan COVID-19’un acil servislerde daha hızlı
tanınmasını, izolasyon ve tedavi algoritmalarının klinisyenlerce erken aktive edilmesini
sağlayabileceğini düşünmekteyiz.
Objective: In this study, in order to contribute to the literature by shedding light on some
aspects of COVID-19, which our country and the whole world have been struggling with
since December 2019, we examined the clinical, demographic, radiological, laboratory
features and the factors that affect the prognosis of the disease in suspected COVID-19
cases.
Materials and methods: In our retrospective, cross-sectional, hospital-based single-center
study, 1277 patients aged 18 years and over who applied to Başkent University Ankara
Hospital Adult Emergency Service between March 11, 2020 and August 31, 2020 and who
met the criteria for COVID-19 suspected cases on arrival were included. Demographic data
of all patients, vital and clinical findings at the time of admission, results of laboratory tests
performed, results of RT-PCR swab samples, computed tomography results, treatments
they received, duration of current complaints at the time of admission, hospitalization
durations, treatment modalities information, morbidity and mortality information were
recorded in the prepared data forms. Durations were recorded in day format and the
primary outcome was 30-day mortality. SPSS v25.0 package program was used for
statistical evaluations.
Results: It was observed that 259 (23.4%) of 1277 patients included with the pre-diagnosis
of COVID-19 were diagnosed with COVID-19 in the emergency department. 56.9% of the
patients diagnosed with COVID-19 were male and 43.1% female (p = 0.004). While the
need for ICU and IMV was higher in women (p <0.001), there was no statistically
significant relationship between gender and survival (p = 0.158). The average age was determined as 54.32 ± 20.177. When the patients were categorized by age groups,
mortality and comorbidities were more common at the age of 65 and over (p <0.001). The
most common comorbidities were recorded as HT (20.3%), AF (11.6%) and DM (11%),
respectively. In the patient group included, 40.6% of 207 patients with suspected exposure
history were diagnosed with COVID-19. The most common symptom was fever (44.7%),
followed by weakness (43.1%) and cough (36.6%). The presence of shortness of breath
was associated with a higher need for ICU admission. More than half of the active smoking
patients (56.6%) had infiltration in thorax CT (p = 0.03). Patients with infiltration have
lower sPO2 values at the time of admission and higher minute respiratory rates, while the
presence of CT findings was associated with thrombocytopenia, lymphocytopenia, high
platelet / lymphocyte ratios, high CRP, D-dimer, LDH and AST, impaired renal function
tests and high lactate level (p <0.001; p <0.001; p = 0.002; p = 0.01; p <0.001; p <0.001; p
<0.001; p <0.001; p <0.001; and p <0.001, respectively). In 70.1% of the patients, there
was infiltration in the CT scan performed at the time of presentation. The last diagnosis of
COVID-19 was observed in 27.9% (n = 70) of the patients who had a negative PCR test (n
= 666, 80.2%) on admission and had signs in favor of suspicious pneumonia on CT
imaging (n=251, %37,7). The primary outcome was higher in patients with the last
diagnosis of COVID-19 compared to the group with a non-COVID-19 diagnosis (13.6%
vs. 8.1%; p <0.001).
Conclusion: Knowing the defining characteristics of the disease and the factors affecting
its prognosis plays a key role in combating COVID-19, whose devastating consequences
we continue to see. Advanced age, smoking, suspicious exposure, male gender, presence of
more comorbidities, especially HT, shortness of breath, tachypnea and low saturation at
presentation, high CRP, LDH, d-dimer and hs-troponin values, high platelet / lymphocyte
ratio, lymphocytopenia, thrombocytopenia and lactate elevation are associated with the
disease and poor prognosis. Considering the false negativity rate of RT-PCR swab tests,
we think that our study will enable COVID-19, which is undergoing differential diagnosis
with many diseases with its symptomatology, to be recognized faster in emergency
services, and early activation of isolation and treatment algorithms by clinicians. | en_US |
