Özgün Araştırma

Gebe Kadınlarda Ağır COVİD-19 Enfeksiyonu ve Yoğun Bakım Ünitesine Kabul için Bir Tahmin Modeli

10.4274/tybd.galenos.2023.07088

  • İsa Kılıç
  • Handan Ankaralı
  • Gültekin Adanaş Aydın
  • Serhat Ünal
  • Hilal Gülsüm Turan Özsoy

Gönderim Tarihi: 28.07.2022 Kabul Tarihi: 09.02.2023 J Turk Soc Intens Care 2024;22(1):50-61

Amaç:

Bu çalışmada koronavirüs hastalığı-2019 (COVİD-19) tanılı gebe ve postpartum kadınların yoğun bakım ihtiyacını öngörebilecek tahmin modeli oluşturulması amaçlanmıştır.

Gereç ve Yöntem:

Tek merkezli ve retrospektif olarak planlanan çalışma Nisan 2020 ve Aralık 2021 tarihlerinde COVİD-19 tanılı ve kadın doğum kliniğine kabul edilen 18 yaş üzeri gebe ve postpartum hastalar ile yapıldı. Tahmin modeli oluşturulması için hastaların klinik özellikleri, laboratuvar değerleri ve radyolojik özellikleri kaydedildi. Tahmin için iki farklı çok değişkenli lojistik regresyon modeli ve Naive Bayes sınıflandırma algoritması kullanıldı. Geliştirilen tahmin modellerinin sonuçları nomogram ile özetlendi ve tahmin başarıları alıcı işletim karakteristik (ROC) eğrisi ile değerlendirildi.

Bulgular:

Çalışmaya 436 gebe ve postpartum hasta dahil edildi. Yoğun bakıma yatırılan 51 hastadan 12’si eksitus oldu. Yoğun bakıma yatış risk faktörlerini belirlemek için oluşturduğumuz üç faklı sınıflama modelinin spesifitelerinin %95’in üzerinde ve sensitivitelerinin sırasıyla %70,6, %86,3 ve %87 olduğu belirlendi. Ayrıca ROC’un altındaki alan değerlerinin modeller için sırasıyla 0,94, 0,941 ve 0,978 olduğu bulundu. Yüksek prokalsitonin seviyesi, ateş, dispne ve orta-ağır radyolojik tutulum varlığının gebe ve postpartum kadınlarda yoğun bakım yatışı ile ilişkili risk faktörleri olarak belirlendi.

Sonuç:

Geliştirdiğimiz risk modelinin uygulanması kolay ve erken dönemde ağır COVİD-19 hastalık riski taşıyan gebeleri belirlemeye ve önlem alınmasına yardımcı olacağı düşünülmektedir

Anahtar Kelimeler: Covid-19, mortalite, gebe, yoğun bakım ünitesi, SARS CoV-2

Tam Metin (İngilizce)