Gram pozitif ve gram negatif bakteri sepsisleri ile  mantar sepsisinde , beyaz küre volüm, iletkenlik ve saçılım parametrelerinin tanı ve öngörü değerlerinin araştırılması
Investigation of diagnostic and predictive values ​​of white cell volume, conductivity and scattering parameters in gram-positive and gram-negative bacterial sepsis and fungal sepsis
Yazar: ÖMER FARUK ÇELİK
Danışman: PROF. DR. GONCAGÜL HAKLAR
Marmara Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Tıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2023
Konu: Biyokimya = Biochemistry

Özet:
Sepsis, yoğun bakım hastalarının önde gelen mortalite ve morbidite sebeplerinden
biridir. Prokalsitonin ve CRP gibi rutin pratikte kullanılan kuvvetli biyobelirteçler
olmasına rağmen, mevcut belirteçlerin hiçbiri sepsisin erken ve doğru tanısı için
yeterince duyarlı ve özgül değildir.
Çalışmamızda Beckman Coulter DxH900 Hematoloji Analizöründe çalışılan beyaz
küre volüm, iletkenlik ve saçılım parametrelerinin, Yoğun Bakım Hastalarında
sepsisin erken tanısı ile Gram-pozitif, Gram-negatif ve maya sepsisini ayırt etmekteki
tanı ve öngörü değerlerini incelemeyi amaçladık. Çalışmamız Marmara Üniversitesi
Pendik Eğitim ve Araştırma Hastanesi'nde Aralık 2019-Mart 2020 tarihleri arasında,
Anestezi Yoğun Bakım Ünitesindeki (AYBÜ) hastaların laboratuvarımıza kan
sayımı için gönderilmiş kan örneklerinin hücre popülasyon verileri, CRP,
prokalsitonin, alınan kültürlerin sonuçları, klinik sepsis bilgisi ve SOFA skoru
bilgileri retrospektif olarak incelendi. Çalışma grubumuzda 115 hasta, kontrol
grubunda ise 65 hasta vardı. Kültür üremesi olan ve klinik olarak sepsis kabul edilen
50 hastanın 21 tanesi Gram pozitif üreme, 19 tanesi Gram negatif üreme, 10 tanesi
maya üremesi grubunda yer aldı. ROC analizi sonucu EAKA değerleri en yüksek
parametrelerin kombinasyonunun lojistik regresyon analizinden elde edilen tahmini
olasılık (predicted probability) değerlerini kullanarak denklemimizi oluşturduk.
Denklemimize göre SDVLY & MNVMO & MNAL2NE kombinasyonu için eşik
değer 0.376 olarak belirlendiğinde hastaların klinik sepsis durumları için duyarlılık
%76, özgüllük %61.5 olarak bulduk. Bu denklemin yoğun bakım hastalarında sepsis
tanısına yardımcı olabileceği sonucuna vardık.

Abstract:
Sepsis is one of the leading causes of mortality and morbidity in intensive care
patients. Although there are strong biomarkers used in routine practice such as
procalcitonin and CRP, none of the existing markers are sensitive and specific
enough for the early and accurate diagnosis of sepsis.
In our study, we aimed to determine the diagnostic and predictive values ​​of the white
blood cell volume, conductivity and scatter parameters analyzed in Beckman Coulter
DxH900 Hematology Analyzer for early diagnosis of sepsis in Intensive Care
Patients and distinguishing Gram-positive, Gram-negative and fungal sepsis cases.
Our study was conducted in Marmara University Pendik Training and Research
Hospital, between December 2019 and March 2020 using the patients in the
Anesthesia Intensive Care Unit (AICU). The cell population data of the blood
samples sent to our laboratory for blood count analysis, CRP, procalcitonin, and
blood cultures results, clinical sepsis and SOFA score information were reviewed
retrospectively. A total of 115 patients were enrolled, 65 patients were in the control
group and 50 patients were clinically accepted as sepsis and they had culture
growths. Among culture positive cases 21 of them had Gram positive growth, 19 of
them had Gram negative growth, and 10 of them had fungal growth. We created our
equation by using the predicted probability values ​​obtained from the logistic
regression analysis of the combination of the parameters with the highest AUC
values ​​as a result of the ROC analysis. According to our equation, when the cut-off
value was set as 0.376 for the combination of SDVLY & MNVMO & MNAL2NE,
we found a sensitivity of 76% and a specificity of 61.5% for clinical sepsis status of
the patients. We concluded that this equation can assist in the diagnosis of sepsis in
intensive care unit patients.