Beden kitle indeksi yerine beden şekil indeksi ve bel çevresi kullanımının COVID-19 prognozunu öngörmedeki değeri
The value of using a boby shape index and waist circuit instead of body mass index in prediction of COVID-19 prognosis
Yazar: BERNA BULUT ARCAGÖK
Danışman: PROF. DR. SİBEL ARINÇ
Sağlık Bilimleri Üniversitesi / İstanbul Süreyyapaşa Göğüs Kalp Damar Hastalıkları Eğitim ve Araştırma Hastanesi / Göğüs Hastalıkları Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2022
Konu: Göğüs Hastalıkları = Chest Diseases
Dizin: Beden = Body ; Bel çevresi = Waist circumference ; COVID 19 = COVID 19 ; Obezite = Obesity ; Prognoz = Prognosis ; Risk faktörleri = Risk factors ; Vücut kitle indeksi = Body mass index

Özet:
Amaç: Covid-19 hastalığı Aralık 2019'dan günümüze kadar hızla yayılmış ve pandemiye dönmüştür. Günümüze kadar  dünyada 600 milyona yakın doğrulanmış vaka varken 6 milyondan fazla insan da  hayatını kaybetmiştir. Obezite birçok enfeksiyöz  hastalık için risk faktörüdür.  Obezite beden kitle indeksi (BKİ) ile tanımlanmakla beraber,  BKİ visseral yağ dokusunu göstermede yetersiz kalmaktadır. Abdominal obeziteyi  daha iyi gösteren beden şekil indeksi (BŞİ) tanımlanmıştır. Viral pnömonilerde obezitenin kötü prognostik faktör olduğu gösterilmiştir. Covid-19 için literatürde Beden Kitle İndeksi (BKİ) 30'un üzerinde olan hastalarda Covid-19 hastalığının prognozunun iyi olmadığı, yoğun bakım yatış oranının yüksek olduğu gösterilse de bel çevresi, BŞİ değerleri kullanılarak yapılmış yeterli veri bulunmamaktadır. 

Bu çalışmada bel çevresi de ölçülerek BŞİ hesaplanıp hastaneye yatan Covid-19 hastalarının Covid-19 kliniğinde yatış süreci takip edilerek BKİ ve BŞİ'nin kötü prognozu (servisten yoğun bakıma yatış veya serviste entübasyon ihtiyacı veya ölüm) göstermedeki değeri araştırıldı.

Gereç ve Yöntem: T.C. Sağlık Bakanlığı Sağlık Bilimleri Üniversitesi İstanbul Süreyyapaşa Göğüs Hastalıkları ve Göğüs Cerrahisi Covid-19 Kliniğine kabul edilen ve Covid-19 PCR pozitifliği ile tanısı doğrulanan veya hastanede testler sırasında Covid-19 tanısı PCR test pozitifliği ile konan 10 Ocak 2022- 10 Nisan 2022 tarihleri arasında servise yatan 300 Covid-19 hastası çalışmaya dahil edildi. Tüm hastalar yatış yapıldığı günden itibaren hastanede tedavilerine müdahale edilmeden yoğun bakım ünitesine kabul edilene dek, ölüm veya taburcu olana kadar takip edildi. Boy, kilo, bel çevresi dahil tüm vücut ölçümleri, standart prosedürler izlenerek ölçüldü. Beden Kitle İndeksi (kg / m²), vücut ağırlığının boy uzunluğunun karesine bölünmesi ile elde edildi. Hastalar BKİ'lerine göre <30 kg/m² obez olmayan grup, BKİ=>30 kg/m²'ye obez grup olarak kategorize edildi. Beden Şekli İndeksi; bel çevresi (cm) / (BKİ kg/m² 2/3 x boy (cm) 1/2) olarak  hesaplandı. Hastalar BŞİ değerlerine göre; BŞİ beşli sistem grubu BŞİ 1-3 skoru arası olanlar obez olmayan grup olarak kabul edildi, BŞİ 4, 5 skoru olanlar obez olan grup olarak kabul edildi. Tedavi başarısızlığı kriterlerinden; servisten YBÜ'ye gidiş, YBÜ'de entübasyon ve exitus olan olgular; tedavi başarısızlığı Grup 1 olarak seçildi. Bu durumların meydana gelmediği olgular; tedavi başarısızlığı Grup 2 olarak seçildi. Covid-19 tedavi yanıtları takibinde yoğun bakıma gidişleri, yoğun bakımda (YB) entübasyon ihtiyaçları veya ölümleri ikili Ki Kare testi ile karşılaştırıldı. Tedavi başarısızlığı olarak tanımlananlar (servisten YBÜ'ye gidiş, YBÜ'de entübasyon ve ölüm) için bu sonucun oluşmasında BŞİ sayısal değeri ve beşli skorlamadaki değerleri önce univarite (tekli) lojsitik regresyon analizi yapıldı. Daha sonra sonucu etkileyeceği düşünülen ek hastalalıkları, hastaneye yatış ve 3. veya 5. gün, ferritin, LDH, CRP, Pulse saturasyon/FiO2 oranı, eşlik eden nazokomiyal enfeksiyon olup olması BŞİ modele eklenerek çoklu regresyon analizi yapılarak risk faktörlerinde BŞİ'nin etkisi araştırıldı. Aynı analiz modelden BŞİ çıkarılıp BKİ eklenerek yapılan Odds risk etkileri tanımlandı. P değeri <0,05 değeri anlamlı kabul edildi.

Bulgular: BŞİ 4, 5 olan grupta BŞİ 1-3 olan gruba göre non invaziv mekanik ventilasyon uygulanmasının ve balgam semptomunun saptanmasının daha fazla olduğu görüldü (p<0,001). 
Kan değerleri açısından tedavi başarısızlığı gruplarından Grup 1 ve Grup 2 karşılaştırıldığında; Grup 1'de grup 2'ye göre hastaneye yatışında alınan kan değerlerinden lenfosit düşüklüğü bulunmasıyla beraber akut faz reaktanları (LDH, D-dimer, ferritin, prokalsitonin) değerlerinin daha yüksek olduğu bulundu (p<0,05). İlerleyen süreçte (3-5. gün) Grup 1'de lenfosit değerinin düşük olmasıyla beraber akut faz reaktanları (LDH, D-dimer, ferritin, prokalsitonin) yüksekliğinin devam ettiği ayrıca platelet düşüklüğü, AST, CRP, Troponin TSH değerlerinin daha yüksek olduğu bulundu (p<0,05). Taburculuk öncesi bakılan kan değerleri açısından Grup 1'de lenfosit ve platelet düşüklüğü ile beraber AST ve akut faz reaktanları (LDH, CRP, D-dimer, ferritin, prokalsitonin) yüksekliğinin devam ettiği bulundu (p<0,05). Tedavi başarısızlığı gruplarından Grup 1'de diyare semptomunun daha fazla olduğu görüldü (p<0,002). Tedavi başarısızlığı grupları karşılaştırıldığında Grup 1'de ateş semptomu daha çok görüldü (p<0,05). Tedavi başarısızlığı gruplarından Grup 2'de PA AC grafisinde infiltrasyon daha az görülürken ayrıca Grup 1'de PA AC grafisinde bilateral infiltrasyonun daha fazla olduğu, bu gruba steroid, pulse steroid ve nazal kanül uygulanmasının daha fazla yapıldığı bulundu (p<0,05). Tedavi başarısızlığı gruplarından Grup 1'de  Covid-19 kliniğinde yatış süresinin (5-7 gün) ve ARDS görülme insidansının anlamlı olarak yüksek olduğu bulundu (p<0,05). Lojistik regresyon modelinde aktif sigara kullanımı ile Covid-19 prognozu arasında anlamlı ilişki bulunamazken, sigara içiminin kötü Covid-19 prognozunu azaltmada ilişkisinin olabileceği düşünüldü (OR: 0,22 95% GA: 0,07-0,71 p:0,011).  Lojistik regresyon modelinde diyare semptomu olan Covid-19 hastalarında prognoz daha kötü seyretti (OR: 4,85 %95 GA:1,69-13,91 p: 0,003). Lojistik regresyon modelinde Covid-19 kliniğinde yatış gün sayısı 5-7 günden fazla olan hastalarda, Covid-19 hastalığının prognozunun daha iyi olduğu bulundu (OR: 0,34 %95 GA: 0,18-0,65 p:0,001). 65 yaş ve üzeri olmak Covid-19 hastalığında kötü prognostik faktör olarak görüldü (OR:3,72 %95 GA: 1,03-13,48 p: 0,045). 

Sonuç: BŞİ ve BKİ yoğun bakıma gidişi öngörmedi. BŞİ ve BKİ'nin Covid-19 prognozunu etkilemediği ateş, diyare semptomunun kötü prognostik faktör olduğunu ve Covid-19 kliniğinde yedi günden fazla yatmanın ise prognozu iyi yönde etkilediği görüldü.

Anahtar kelimeler: Covid-19, BŞİ (ABSİ), BKİ

Abstract:
Objective: The Covid-19 disease has spread rapidly since December 2019 and turned into a pandemic.To date, there have been close to 600 million confirmed cases in the world, and more than 6 million people have died.Obesity is a risk factor for many infectious diseases.Although obesity is defined by body mass index (BMI), BMI is insufficient to show visceral adipose tissue.A Body shape index (ABSI) has been defined, which shows abdominal obesity better.Obesity has been shown to be a poor prognostic factor in viral pneumonias. Even though the literature indicates that Covid-19 patients with Body Mass Index (BMI) higher than 30 have worse disease course and are prone to be administered in ICU, there is not enough data regarding a body shape index and waist circumference.
         In this study, we measured waist circumferences in addition to BMI to calculate ABSI at administration  for  Covid-19 patients and investigate their significance for showing bad prognosis (transfer to ICU, intubation at clinic or death) during hospitalization in the Covid-19 clinic  stay and follow up.

Material and Method: The 300 patients that were administered between 10 January 2022 and 10 April 2022 in T.C. Health Ministry Sağlık Bilimleri University Istanbul Süreyyapaşa Chest and Thoracic Surgery Training Hospital Covid 19 inpatient clinic either on suspicion or incidentally confirmed by positive Covid 19 PCR tests are enrolled in this study. All patients are followed without interference to their treatment from the day of hospitalization until they transfer to ICU, die or discharge. All body measurements including height, weight and waist circumference are measured according to standart protocols. Body mass index (kg/ m²) is acquired with weight divided by square of height. Patients are categorized into obese group which includes patients with BMI=>30kg/m² and non obese groups which includes patients with BMI<30kg/m². A Body Shape Index; were calculated as waist circumference (cm) / (BMI(kg / m²) ⅔ x height(cm) ½). Patients are categorized into obese group which includes patients with ABSI score of 4 to 5 and non obese groups which includes patients with ABSI score of 1 to 3. Of the treatment failure criteria; cases going from the service to the ICU, intubation and exitus; treatment failure was selected as Group 1 Cases where these situations do not occur; treatment failure was selected as Group 2. Intensitve care unit (ICU) administration, intubation need in ICU and death during Covid-19 treatment are compared with double chi square test. For patients with composite failure (ICU administration, intubation and death), univariate logistic regression analysis is performed first to their respective ABSI scores and quantitative values. Effects of risk factors on ABSI are investigated with multiple regression analysis between ABSI model and confounding factors such as comorbidities, ferritin levels at administration and days 3 and 5, LDH, CRP, pulse oximetry saturation/FiO2 and nosocomial infection presence. Same analysis is performed to obtain odds ratio after switching ABSI with BMI. P value of <0,005 is accepted as significant.

Results: Noninvasive mechanical ventilation application and sputum expectoration is more common in obese group with ABSI 4, 5 compared to nonobese group (p<0,001). 
According to blood test results at administration, decreased lymphocyte count and elevated LDH are more pronounced in nonobese group compared to obese group. During the follow up (days 3 and 5) AST and ALT values are found more elevated in nonobese group (p<0,05). Acute phase reactants (LDH, D-dimer, procalcitonin, ferritin) are found to be more elevated with decreased lymphocyte count when treatment failure Group 1 and 2 compared according to blood test results at administration. Acute phase reactants remained elevated with decreased lymphocyte count and decrease in thrombocyte count and elevations in CRP, AST, troponin TSH are found more profound in Group 1 during the subsequent days 3 and 5 (p<0,05). Decreased lymphocyte and thrombocyte count with elevated AST and acute phase reactants persisted in blood test results before discharge in Group 1 (p<0,05). Dairrhea was more common in treatment failure Group 1 (p<0,002). Fever was more common in treatment failure Group 1 (p<0,05). Bilateral infiltrations on lung x-ray were more extensive and patients received more pulse steroid and oxygenation via nasal cannula in treatment failure Group 1 while infiltrations on lung x-ray observed less in Group 2 (p<0,05). Hospitalization in the Covid-19 clinic stay was significantly longer (5 to 7 days) and ARDS incidence was significantly higher in treatment failure Group 1 (p<0,05). Covid-19 prognosis and active tobacco use weren't correlated significantly according to logistic regression analysis, however it is found that tobacco use could be beneficial for Covid-19 prognosis (OR: 0,22 95% C.I.: 0,07-0,71 p:0,011). Prognosis of Covid-19 patients with diarrhea found worse with logistic regression analysis (OR: 4,85 %95 C.I.:1,69-13,91 p: 0,003). Prognosis was better in patients with hospitalization in the Covid-19 clinic stay longer than 5 to 7 days according to logistic regression analysis (OR: 0,34 %95 C.I.: 0,18-0,65 p:0,001). Age older than 65 found to be a bad prognostic factor (OR:3,72 %95 C.I.: 1,03-13,48 p: 0,045) .

Conclusion: ABSI and BMI did not predict admission to intensive care. We observed that ABSI and BMI don't affect the prognosis of Covid-19, fever and diarrhea are bad prognostic factors and hospitalization in the Covid-19 clinic stay longer than seven day is a good prognostic factor.

Keywords: Covid-19, ABSI, BMI