COVID-19 hastalığında klinik bulguların toraks Bilgisayarlı Tomografi (BT) bulguları ile korelasyonu
Correlation of clinical findings with chest computed tomography (CT) findings in COVID-19 disease
Yazar: TOGHRUL MAMMADOV
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BORA KORKMAZER
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Cerrahpaşa Tıp Fakültesi / Radyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2021
Konu: Radyoloji ve Nükleer Tıp = Radiology and Nuclear Medicine
Dizin: COVID 19 = COVID 19 ; Pandemiler = Pandemics ; Pnömoni = Pneumonia ; SARS virüsü = SARS virus ; Tomografi-x ışınlı-bilgisayarlı = Tomography-x ray-computed

Özet:
Amaç: COVID-19 hastalarını maksimum klinik şiddete göre sınıflandırmak için yaş, cinsiyet, altta yatan komorbiditeler ve ilk başvurudaki toraks BT skoruna dayalı yeni bir puanlama sisteminin öngörücülüğünü belirlemek.
Gereç ve Yöntem: Bu retrospektif çalışmaya 14 Mart 2020 ile 30 Mayıs 2021 tarihleri arasında COVID-19 semptom şüphesi ile toraks BT incelemesi yapılan 405 hasta dahil edildi. Klinik verilerin toplanmasından sonra hastalar klinik olarak hastalık şiddetine göre iki gruba ayrıldı. Maksimum klinik şiddeti tahmin etmek için hastaların yaşı, cinsiyeti, altta yatan komorbiditeleri ve başlangıç BT skoru kullanılarak toplam risk skoru oluşturuldu.
Bulgular: Ciddi-kritik COVID-19 grubundaki hastaların ortalama toplam risk skoru, ılımlı-orta COVID-19 grubundaki hastalardan anlamlı derecede yüksekti (p<0,001). 20,013 cut-off değerine sahip toplam risk puanı, COVID-19 hastalarını maksimum klinik şiddete göre sınıflandırmak için %74,40 duyarlılığa, %92,20 özgüllüğe ve %89,30 negatif prediktif değere sahipti.
Sonuç: Bu skorlama sistemi, hastaların maksimum klinik ciddiyetini yüksek doğruluk oranıyla tahmin edebilir; bu nedenle ciddi bir klinik seyir geçirmesi beklenen hastaların erken ve etkin tedavisinin sağlanmasına yardımcı olabilir.
Anahtar kelimeler: COVID-19, SARS-CoV-2, Bilgisayarlı Tomografi, viral pnömoni, şiddet sınıflandırması.

Abstract:
Aim: To present the predictive force of a new scoring system based on age, gender, underlying comorbidities, and initial CT score to stratify the patients with COVID-19 according to the maximal clinical severity.
Materials and Methods: Between 14 March 2020 and 30 May 2021, 405 consecutive patients, who had chest CT examination with suspicion of COVID-19 symptoms, were included in this retrospective study. After the collection of clinical data, patients were clinically subdivided into two groups according to disease severity. A total risk score was created using age, gender, underlying comorbidities, and initial CT score of the patients to estimate the maximal clinical severity.
Results: The mean total risk score of patients in severe-critical COVID-19 group was significantly higher than the patients in the mild-moderate COVID-19 group (p<0.001). The total risk score with a cut-off value of 20,013 had 74,40% sensitivity, 92,20% specificity, and 89,30% negative predictive value for stratifying the COVID-19 patients according to the maximal clinical severity.
Conclusion: This scoring system can distinguish patients according to the clinical severity with a high accuracy rate; therefore, it can help to provide early and effective treatment of patients who are expected to have a serious clinical course.
Keywords: COVID-19, SARS-CoV-2, computed tomography, viral pneumonia, severity stratification