Özet

Giriş: Şiddetli ve şiddetli olmayan Koronavirüs hastalığı-2019’u (COVID-19), hastalığın erken evrelerinde ayırt etmek için güvenilir bir tahmin modeli oluşturmak amacıyla az sayıda çalışma yapılmıştır. Bu makalenin temel amacı, tek bir laboratuvar verileri setini, nötrofil/lenfosit oranını (NLR) ve sistemik immün enflamasyon indeksini (SII) kullanarak COVID-19 hastalarındaki hastalık şiddetini ve hafif klinik seyri tahmin etmede; iki ampirik bağıntı analiz yöntemi olan doğrusal ayrım analizinin (LDA) ve lojistik regresyonun (LR) doğruluğunu karşılaştırmaktır.
Gereç ve Yöntem: Doğrulanmış COVID-19 pnömonisi olan 109 hastayı inceledik. Epidemiyolojik, demografik, klinik, laboratuvar ve sonlanım verileri elde edildi ve hastalar hafif grup (42 hasta) ve şiddetli grup (67 hasta) olmak üzere iki gruba ayrıldı. Şiddetli ve şiddetli olmayan gruplardaki klinik verilerin karşılaştırılması, SpO₂ ve solunum hızında önemli farklılıklar gösterdi.
Bulgular: Şiddetli ve şiddetli olmayan gruplar arasında NLR, SII, beyaz kan hücresi sayısı, nötrofil sayısı, lenfosit sayısı, ortalama korpüsküler hacmi, ortalama korpüsküler hemoglobin, eritrosit sedimantasyon hızı, laktat dehidrogenaz ve kan üre azotu değerleri açısından önemli farklılıklar olduğunu bulduk. Ek olarak, LDA’nın daha küçük bir örneklem büyüklüğü için daha uygun olması şeklinde LDA ve LR modelleri arasında küçük bir farklılık saptadık.
Sonuç: Sonuç olarak, tahmin modellerimiz klinisyenlerin COVID-19’un şiddetli seyredeceği hastaları erken belirlemelerine yardımcı olabilir. Bu tahmin yalnızca basit bir kan testi kullanılarak elde edilebilir. LDA ve LR, normallik varsayımı ihlal edilse bile şiddetli ve şiddetli olmayan COVID-19 hastalarını sınıflandırmak için etkin bir şekilde kullanılabilir.