İnmede Kötü Prognozu Görüntüleme Yapmadan Tahmin Edebilir miyiz? İnmeli Hastalarda Karar Ağacı AnaliziMine Sezgin1, Mehmet Güven Günver2, Nilüfer Yeşilot11İstanbul Tıp Fakültesi Nöroloji Anabilim Dalı 2Istanbul University, Department of Biostatistics, Istanbul, Turkey
Amaç: Yaşlanan dünya nüfusu ve artan kardiyovasküler risk faktörleri nedeniyle inme sıklığı ve inmeye bağlı morbidite giderek artmaktadır. Bu çalışmada, inme ünitemizdeki iskemik inmeli hastalarda morbidite oranlarını yükselten belirleyicilerin analizi amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: İstanbul Üniversitesi İnme Veri Bankası’na 2014-2020 yılları arasında kaydedilmiş iskemik inmeli hastalar çalışmaya dahil edilmiştir. Cinsiyet, diyabet, hipertansiyon, geçirilmiş inme öyküsü, iskemik kalp hastalığı, hiperlipidemi, inme ünitesinde yatış sırasında pnömoni tanısı ve atriyal fibrilasyon, kötü klinik sonlanımın olası göstergeleri olarak belirlenmiştir ve karar ağacı analizi (CHAID) yöntemi uygulanmıştır. Bulgular: Çalışmaya dahil etme ve çalışmadan dışlama kriterlerine göre iskemik inme tanısı alan 881 hasta dahil edilmiştir. İskemik inmeli hastaların yaş ortalamaları 66,5±14,4 yıl idi ve hastaların %59’u erkekti. CHAID analizi ile pnömoninin modifiye Rankin Skalası (mRS) skoru >3 olan hastalarda en sık görülen risk faktörü olduğu ortaya konmuştur. Pnömonisi olmayan ve mRS skoru 3’ün üzerinde olan hastalarda ise hipertansiyon ve hiperlipidemi kötü prognoz için risk faktörleri olarak ortaya çıkmaktadır. Sonuç: İnmeli hastalarda önleyici tedbirler sadece ikincil profilaksi ile sınırlı kalmamalıdır. İnmenin akut döneminde hastane enfeksiyonlarının önlenmesi iyi klinik sonlanım ile ilişkilidir.
Anahtar Kelimeler: İskemik inme, karar ağacı, CHAID, prognoz, inme veri bankası
Mine Sezgin, Mehmet Güven Günver, Nilüfer Yeşilot. Can We Predict Poor Outcome in Stroke Patients Without Imaging Data? A Decision Tree Analysis of Stroke Patients. Turk J Neurol. 2022; 28(3): 148-151
Sorumlu Yazar: Mine Sezgin, Türkiye |
|