Yeni Coronavirus 2019 hastalığı nedeniyle ayaktan takip edilen erişkin hastaların 28 gün içinde hastaneye yatış insidansi ve etkileyen faktörler
Incidence and factors effecting the 28 day hospital admission in ambulatory novel Coronavirus 2019 patients
Yazar: HÜSEYİN BİLGİN
Danışman: PROF. DR. NADİYE PINAR AY ; PROF. DR. ULUHAN SİLİ
Marmara Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Halk Sağlığı Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji = Infectious Diseases and Clinical Microbiology ; Halk Sağlığı = Public Health
Dizin: Ayaktan tedavi = Ambulatory care ; COVID 19 = COVID 19 ; Hasta takibi = Follow up studies ; Hastaneye yatırma = Hospitalization ; SARS virüsü = SARS virus ; Yetişkinler = Adults

Özet:
Amaç: Bu çalışmanın amacı; İstanbul'da yer alan bir üniversite hastanesine 21 Mart – 21 Mayıs 2020 tarihleri arasında başvurup, ayaktan takip kararı verilen PCR pozitif COVID-19 hastalarında, ilk başvurunun ardından 28 günlük dönemdeki hastaneye yatış insidansının ve yatışı etkileyen faktörlerin belirlenmesidir.
Gereç ve Yöntem: Retrospektif kohort olarak planlanan çalışmada hastaların sosyodemografik özellikleri, başvuru şikayetleri, sigara içme durumu, komorbiditelerin varlığı ve viral yükü gösteren döngü eşiği değeri (cycle treshold, Ct) bağımsız değişkenler, başvurudan sonraki 28 günlük hastaneye yatış bağımlı değişken olarak tanımlanmıştır. Hastaneye yatışa neden olan faktörler tek ve çok değişkenli istatistiksel analizlerle incelenmiştir. Çok değişkenli istatistiklerde Cox regresyon analizi yapılmış ve etki büyüklüğü hazard ratio (HR) ile ifade edilmiştir. İstatistiksel anlamlılık düzeyi p<0.05 olarak belirlenmiştir.
Bulgular ve Sonuç: Çalışmaya 368 hasta dahil edildi. Ortanca (25.-75. persantil) yaşı 36 (28-45) yıl olarak saptanan hastaların 46,1'i kadındı. İlk 28 günde hastaneye yatış 65 hastada (%17,7) gerçekleşti. Çok değişkenli analizde ≤29 yaş referans alındığında (HR, %95 GA) ≥50 yaş (HR: 4,1, 1,7-9,6), 40-49 yaş (HR: 3,0, 1,3-6,6) ve 30-39 yaş (HR: 1,6, 0,6-3,6), başvuru anında ateş ve/veya üşüme titreme (HR: 2,3, 1,3-4,1), nefes darlığı (HR: 2,0, 1,1-3,4), yorgunluk/bitkinlik (HR: 1,9, 1,0-3,5), kusma (HR: 3,0, 1,5-5,8) ve boğaz ağrısı (HR: 0,4, 0,2-0,8) hastaneye yatışın bağımsız belirleyicileri olarak saptandı. Hipertansiyon varlığı (HR: 2,2, 1,0-4,<4) yatışı öngördüren tek komorbidite olarak belirlendi. Bu çalışmada eksik veriler nedeniyle riski artırabilecek tüm faktörler değerlendirilememiştir. Yatış riskini daha doğru tahmin eden bir model oluşturabilmek için başvuru anındaki klinik, laboratuvar ve radyolojik bulguların da dahil edildiği çalışmalara ihtiyaç vardır.

Abstract:
Objective: The main objective of this study is to determine the hospital admission incidence and risk factors related with admission of COVID-19 patients who are monitored as outpatients in a university hospital in Istanbul, between 21 March – 21 May 2020.
Materials and Methods: A retrospective cohort study is designed in which the sociodemographic characteristics, symptoms on first visit, smoking status, presence of comorbidities and viral load predictor cycle treshold value defined as independent variables, whereas the hospital admission in the first 28 days after first visit was defined as dependent variable. Factors related to hospital admission are evaluated with univariate and multivariate analyses. For multivariate analyeses Cox regression analysis was used and the effect size was determined with hazard ratio (HR). Statistical significance was defined as p<0,05.
Results and Conclusions: We included 368 patients to the study. Median (25-75th percentile) age was 36 (28-45) years and 46,1% of patients were female. The 28-day hospital admission occured in 65 patients (17,7%). Multivariable analysis defined, when age ≤29 referenced (HR, 95% CI), age ≥50 (HR: 4,1, 1,7-9,6), 40-49 (HR: 3,0, 1,3-6,6) and 30-39 (HR: 1,6, 0,6-3,6), fever or chills, (HR: 2,3, 1,3-4,1), dyspnea (HR: 2,0, 1,1-3,4), fatigue (HR: 1,9, 1,0-3,5), vomiting (HR: 3,0, 1,5-5,8), and sore throat (HR: 0,4, 0,2-0,8) as independent risk factors. This study, due to missing data, could not fully evaluate the hospital admission risk factors. To generate a more accurate model that predicts the hospital admission risk, studies that include clinical, laboratory and radiological findings are needed.