The Association Between Demographic Characteristics, Blood Biomarkers, and Mortality in COVID-19 Patients Presenting to the Emergency Department

Öz

Amaç: Bu çalışmanın amacı, acil servise başvuran COVID-19 hastalarında ilk başvuru anındaki laboratuvar parametrelerinin, eşlik eden hastalıkların ve demografik özelliklerin mortalite ve hastane yatış ihtiyacını öngörmedeki prognostik değerini değerlendirmektir. Materyal ve Metod: RT-PCR ile COVID-19 tanısı konmuş 343 erişkin hastanın verileri retrospektif olarak incelendi. Hastalar klinik sonuçlarına göre üç gruba ayrıldı: yoğun bakım ünitesine yatış, genel servise yatış ve ayaktan izlem. Ayrıca hastalar sağ kalanlar ve eks olanlar olarak iki grupta incelenerek mortalite analizi yapıldı. Demografik veriler, komorbiditeler ve nötrofil/lenfosit oranı (NLR), trombosit/lenfosit oranı (PLR), monosit/lenfosit oranı (MLR), C-reaktif protein (CRP), D-dimer ve tam kan sayımı gibi laboratuvar belirteçleri gruplar arasında karşılaştırıldı. Sürekli değişkenler için Kruskal–Wallis ve Mann–Whitney U testleri kullanıldı. ROC analizi ve binomiyal lojistik regresyon ile prediktif değer analiz edildi. Bulgular: Eks olan hastalar, anlamlı derecede daha yaşlıydı ve hipertansiyon, serebrovasküler hastalık gibi komorbiditeler ile anormal laboratuvar değerlerine daha sık sahipti. NLR, CRP ve D-dimer düzeyleri, sağ kalanlara kıyasla eks olan grupta anlamlı düzeyde daha yüksekti (p < 0.001). ROC analizinde albumin, LDH, D-dimer ve CRP’nin mortaliteyi öngörmede yüksek prediktif güce sahip olduğu gösterildi. Lojistik regresyon analizinde düşük albumin, yüksek LDH düzeyi ve hipertansiyon varlığı mortalitenin bağımsız belirleyicileri olarak saptandı. Oluşturulan modelin AUC değeri 0.941 olup, duyarlılığı %95.4 ve özgüllüğü %63.5 olarak hesaplandı. Sonuç: Acil servise başvuru sırasında kolaylıkla elde edilebilen kan temelli biyobelirteçler ve klinik veriler, COVID-19 hastalarında hastalık şiddetini ve mortalite riskini öngörmede değerli olabilir. Bu belirteçler, erken triyaj ve kaynakların etkin kullanımı açısından klinik karar süreçlerini destekleyebilir.

Anahtar Kelimeler

• COVID-19
• Mortality prediction
• Inflammatory biomarkers

Acil Servise Başvuran COVID-19 Hastalarında Demografik Özellikler, Kan Biyobelirteçleri ve Mortalite Arasındaki İlişki

Öz

Amaç: Bu çalışmanın amacı, acil servise başvuran COVID-19 hastalarında ilk başvuru anındaki laboratuvar parametrelerinin, eşlik eden hastalıkların ve demografik özelliklerin mortalite ve hastane yatış ihtiyacını öngörmedeki prognostik değerini değerlendirmektir. Materyal ve Metod: RT-PCR ile COVID-19 tanısı konmuş 343 erişkin hastanın verileri retrospektif olarak incelendi. Hastalar klinik sonuçlarına göre üç gruba ayrıldı: yoğun bakım ünitesine yatış, genel servise yatış ve ayaktan izlem. Ayrıca hastalar sağ kalanlar ve eks olanlar olarak iki grupta incelenerek mortalite analizi yapıldı. Demografik veriler, komorbiditeler ve nötrofil/lenfosit oranı (NLR), trombosit/lenfosit oranı (PLR), monosit/lenfosit oranı (MLR), C-reaktif protein (CRP), D-dimer ve tam kan sayımı gibi laboratuvar belirteçleri gruplar arasında karşılaştırıldı. Sürekli değişkenler için Kruskal–Wallis ve Mann–Whitney U testleri kullanıldı. ROC analizi ve binomiyal lojistik regresyon ile prediktif değer analiz edildi. Bulgular: Eks olan hastalar, anlamlı derecede daha yaşlıydı ve hipertansiyon, serebrovasküler hastalık gibi komorbiditeler ile anormal laboratuvar değerlerine daha sık sahipti. NLR, CRP ve D-dimer düzeyleri, sağ kalanlara kıyasla eks olan grupta anlamlı düzeyde daha yüksekti (p < 0.001). ROC analizinde albumin, LDH, D-dimer ve CRP’nin mortaliteyi öngörmede yüksek prediktif güce sahip olduğu gösterildi. Lojistik regresyon analizinde düşük albumin, yüksek LDH düzeyi ve hipertansiyon varlığı mortalitenin bağımsız belirleyicileri olarak saptandı. Oluşturulan modelin AUC değeri 0.941 olup, duyarlılığı %95.4 ve özgüllüğü %63.5 olarak hesaplandı. Sonuç: Acil servise başvuru sırasında kolaylıkla elde edilebilen kan temelli biyobelirteçler ve klinik veriler, COVID-19 hastalarında hastalık şiddetini ve mortalite riskini öngörmede değerli olabilir. Bu belirteçler, erken triyaj ve kaynakların etkin kullanımı açısından klinik karar süreçlerini destekleyebilir.

Anahtar Kelimeler

• COVID-19
• Mortality prediction
• Inflammatory biomarkers

Kaynakça

1. 1. Park JO, Cho HK, Jeon CH, Kim SH, Park IH, Kim KM, et al. Characteristics and biomarkers associated with mortality in COVID-19 patients presenting to the emergency department. Epidemiol Infect. 2024;152:e63.
2. 2. Mehri A, Sotoodeh Ghorbani S, Farhadi-Babadi K, Rahimi E, Barati Z, Taherpour N,et al. Risk factors associated with severity and death from COVID-19: a meta-analysis. J Intensive Care Med. 2023;38(9):825-837.
3. 3. Tong-Minh K, Van Der Does Y, Engelen S, De Jong E, Ramakers C, Gommers D, et al. High procalcitonin levels associated with increased ICU admission and mortality in patients with COVID-19. BMC Infect Dis. 2022;22(1):165.
4. 4. Butkiewicz S, Zaczyński A, Pańkowski I, Tomaka P, Rzońca E, Ślęzak D,et al. Retrospective Study to Identify Risk Factors for Severe Disease and Mortality Using the Modified Early Warning Score in 5127 Patients with COVID-19 Admitted to an Emer-gency Department in Poland Between March 2020 and April 2021. Med Sci Monit. 2022;28:e938647.
5. 5. Alkan EI: Acil Serviste SARS-CoV-2 (Covid-19) Tanısı Alan Has-taların Özellikleri ve Komplikasyonları. Tıpta Uzmanlık Tezi, An-talya: Akdeniz Üniversitesi Tıp Fakültesi, 2022.
6. 6. Gabr H, Bastawy S, Abdel Aal AA, Khalil NM, Fateen M. Changes in peripheral blood cellular morphology as diagnostic markers for COVID-19 infection. Int J Lab Hematol. 2022;44(3):454-460
7. 7. Akman C, Bardakçı O, Daş M, Akdur G, Akdur O. The Effective-ness of National Early Warning Score, Quick Sequential Organ Failure Assessment, Charlson Comorbidity Index, and Elix-hauser Comorbidity Index Scores in Predicting Mortality Due to COVID-19 in Elderly Patients. Cureus. 2022;14(3):e23012.
8. 8. Mueller AL, McNamara MS, Sinclair DA. Why does COVID-19 disproportionately affect older people? Aging (Albany NY). 2020;12(10):9959-9981.

9. 9. Thirawattanasoot N, Chongthanadon B, Ruangsomboon O. Performance of A-DROP, NEWS2, and REMS in predicting in-hospital mortality and mechanical ventilation in pneumonia patients in the emergency department: a retrospective cohort study. Int J Emerg Med. 2024;17(1):198.
10. 10. Pranata R, Lim MA, Huang I, Raharjo SB, Lukito AA. Hyperten-sion is associated with increased mortality and severity of dis-ease in COVID-19 pneumonia: A systematic review, meta-analysis and meta-regression. J Renin Angiotensin Aldosterone Syst. 2020;21(2):1470320320926899.
11. 11. Zuin M, Rigatelli G, Zuliani G, Rigatelli A, Mazza A, Roncon L. Arterial hypertension and risk of death in patients with COVID-19 infection: Systematic review and meta-analysis. J Infect. 2020;81(1):e84-e86.
12. 12. Henry BM, Aggarwal G, Wong J, Benoit S, Vikse J, Plebani M,et al. Lactate dehydrogenase levels predict coronavirus disease 2019 (COVID-19) severity and mortality: A pooled analysis. Am J Emerg Med. 2020;38(9):1722-1726.
13. 13. Lippi G, Favaloro EJ. D-dimer is Associated with Severity of Coronavirus Disease 2019: A Pooled Analysis. Thromb Haemost. 2020;120(5):876-878.
14. 14. Yu HH, Qin C, Chen M et al. D-dimer level is associated with the severity of COVID-19. Thromb Res. 2020 Nov;195:219-25.
15. 15. Güneysu F, Guner NG, Erdem AF et al. Can COVID-19 Mortality be Predicted in the Emergency Room? J Coll Physicians Surg Pak. 2020 Sep;30(9):928-32.
16. 16. Ji P, Zhu J, Zhong Z, Li H, Pang J, Li B, et al. Association of elevated inflammatory markers and severe COVID-19: A meta-analysis. Medicine (Baltimore). 2020;99(47):e23315.
17. 17. Öncel EK, Tüz AE, Keleş YE, Şahin A et al. Evaluation of ische-mia-modified albumin in the diagnosis and the clinical severity of COVID-19 in children. The Turkish Journal of Pediatrics. 2023;65(3):425-32.
18. 18. Ouyang SM, Zhu HQ, Xie YN et al. Temporal changes in labora-tory markers of survivors and non-survivors of adult inpatients with COVID-19. BMC Infect Dis. 2020 Dec 11;20(1):952-3.
19. 19. Huang J, Cheng A, Kumar R, Fang Y, Chen G, Zhu Y, et al. Hypo-albuminemia predicts the outcome of COVID-19 independent of age and co-morbidity. J Med Virol. 2020;92(10):2152-2158
20. 20. Di Filippo L, Formenti AM, Rovere-Querini P, Carlucci M, Conte C, Ciceri F et al. Hypocalcemia is highly prevalent and predicts hospitalization in patients with COVID-19. Endocrine. 2020;68(3):475-478.
21. 21. Lagunas-Rangel FA. Neutrophil-to-lymphocyte ratio and lym-phocyte-to-C-reactive protein ratio in patients with severe coronavirus disease 2019 (COVID-19): A meta-analysis. J Med Virol. 2020;92(10):1733-1734.
22. 22. Yang AP, Liu JP, Tao WQ, Li HM. The diagnostic and predictive role of NLR, d-NLR and PLR in COVID-19 patients. Int Im-munopharmacol. 2020;84:106504.
23. 23. Myrstad M, Ihle-Hansen H, Tveita AA, Andersen EL, Nygård S, Tveit A, et al. National Early Warning Score 2 (NEWS2) on ad-mission predicts severe disease and in-hospital mortality from Covid-19 - a prospective cohort study. Scand J Trauma Resusc Emerg Med. 2020;28(1):66.
24. 24. Lombardi Y, Azoyan L, Szychowiak P, Bellamine A, Lemaitre G, Bernaux M, et al. AP-HP/Universities/INSERM COVID-19 Re-search Collaboration AP-HP COVID CDR Initiative. External vali-dation of prognostic scores for COVID-19: a multicenter cohort study of patients hospitalized in Greater Paris University Hospi-tals. Intensive Care Med. 2021;47(12):1426-1439.
25. 25. Özkan A. Diagnostic Accuracy of Clinical Gestalt of Doctors with Different Experiences in COVID-19 Suspected Patients. J Exp Clin Med. 2022;39(3):738-42.