Pnömoni tanısıyla yoğun bakım ünitesinde takip edilen hastalarda bakılan erken laboratuvar belirteçlerinin sağkalım üzerine etkisi
Effectiveness of early laboratory markers on survival of intensive care unit patients diagnosed with pneumonia.
Yazar: FURKAN ALCAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF BOMBACI
Sağlık Bilimleri Üniversitesi / Dr. Lütfi Kırdar Kartal Eğitim ve Araştırma Hastanesi / Anesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2023
Konu: Anestezi ve Reanimasyon = Anesthesiology and Reanimation

Özet:
Amaç: Çalışmamızın amacı, yoğun bakım gerektiren ağır pnömoni olgularında ilk 24 saatte kaydedilen eozinofil sayısı, CAR ve NLR 'nin sağkalım üzerine öngörüsünü ve APACHE-II skoruyla korelasyonunu araştırmaktır.
Gereç ve Yöntem: Bu çalışmaya, Yerel Etik Komite onayı alındıktan sonra Kartal Dr. Lütfi Kırdar Şehir Hastanesi yoğun bakım ünitesine 01.01.2021 ve 01.01.2023 tarihleri arasında pnömoni tanısıyla yatırılan ve tedavi edilen 195 hasta dahil edilmiştir. Retrospektif olarak planlanan çalışmamıza dahil edilen 195 hastanın demografik bilgileri (yaş, cinsiyet), komorbid hastalıkları kaydedildi. Hastaların yoğun bakıma yattıktan sonraki ilk 24 saatte alınan laboratuvar sonuçlarından; hemogram (nötrofil, lenfosit ve eozinofil sayıları), CRP, albümin, trakeal aspirat kültür sonuçları (pnömoni etkeni) kaydedildi. Ayrıca hastaların yoğun bakım ünitesinde kaldıkları gün sayısı, mekanik ventilasyon uygulanma durumu, inotropik ajan gereksinimleri, geçirilen pnömoninin tipi ve sağkalım durumları (sağ kalanlar, exitus olanlar) kaydedildi. Hastalar sağ kalanlar ve exitus olanlar olarak iki gruba ayrıldı. Hastaların yoğun bakıma yatışından sonra kaydedilen verilerinden nötrofil/lenfosit oranı (NLR), CRP/albümin oranı (CAR), APACHE-II skoru ve SOFA skoru hesaplandı.

Bulgular: Hastaların demografik verileri, komorbid hastalıkları iki grup arasında karşılaştırıldığında; erkek cinsiyet ve DM'nin anlamlılığa yakın olarak mortaliteyi etkilediği, diğer verilerde gruplar arasında anlamlı fark olmadığı görüldü. Bakteriyel ve viral pnömoni tipleri arasında biyobelirteçler açısından karşılaştırma yapıldığında eozinofil sayısı açısından anlamlı fark saptanmazken (p>0,05), NLR ve CAR değerlerinin bakteriyel pnömoni tipinde viral pnömoni tipine göre daha yüksek olduğu saptandı (p<0,05). Mortalitenin üç farklı biyokimyasal belirteç (eozinofil, NLR, CAR) ile öngörücülüğü incelendiğinde; eozinofil sayısının mortalite üzerindeki öngörüsünün mükemmel (AUC=0.874), NLR ve CAR'ın mortalite üzerindeki öngörüsünün ise vasat (sırasıyla, AUC=0,654 ve AUC=0,617) olduğu görüldü. Biyokimyasal belirteçler ile APACHE-II ve SOFA arasında korelasyonun incelenmesinde; eozinofilin hem APACHE-II hem de SOFA ile zayıf korelasyon gösterdiği ve bu durumun istatistiksel olarak anlamlı olduğu görüldü (p<0,05). NLR ve CAR değerlerinin ise hem APACHE-II hem de SOFA ile çok zayıf bir korelasyon gösterdiği ve bu ilişkinin istatistiksel olarak anlamlı olmadığı bulundu (p>0,05).

Sonuç: Çalışmamızda yoğun bakım ünitesine pnömoni tanısıyla yatan hastalarda bakılan eozinofil sayısının mortaliteyi öngörmede mükemmel olduğu, NLR ve CAR değerlerinin mortaliteyi sınırlı olarak öngördüğü sonucuna varıldı.
Anahtar Kelimeler: Pnömoni, Eozinofil, NLR, CAR, Mortalite

Abstract:
Objective: The aim of our study is to investigate the prediction of eosinophil count, CAR and NLR in the first 24 hours on survival and their correlation with the APACHE-II score in severe pneumonia requiring intensive care.

Materials and Methods: After the approval of the Local Ethics Committee, 195 patients who were hospitalized and treated with pneumonia between 01.01.2021 and 01.01.2023 in the intensive care unit of Kartal Dr. Lutfi Kirdar City Hospital were included in this study.
Demographic information (age, gender) and comorbid diseases of 195 patients included in our retrospective study were recorded. From the laboratory results obtained in the first 24 hours after the patients were admitted to the intensive care unit; Hemogram (neutrophil, lymphocyte and eosinophil counts), CRP, albumin, tracheal aspirate culture results (pneumonia agent) were recorded. In addition, the number of days the patients stayed in the intensive care unit, the application of mechanical ventilation, the need for inotropic agents, the type of pneumonia and survival (survivors, exitus) were recorded. The patients were divided into two groups as those who survived and those who died. 
The neutrophil/lymphocyte ratio (NLR), CRP/albumin ratio (CAR), APACHE-II score and SOFA score were calculated from the data recorded after the patients were admitted to the intensive care unit.

Results: When we compared the demographic data of the patients with comorbid diseases between the two groups; It was seen that male gender and DM affected mortality close to significant, and there was no significant difference between the groups in other data.
When comparing bacterial and viral pneumonia types in terms of biomarkers, no significant difference was found in terms of eosinophil count (p>0.05), while NLR and CAR values were found to be higher in bacterial pneumonia than viral pneumonia type (p<0.05).
When the predictor of mortality with three different biochemical markers (eosinophil, NLR, CAR) was examined; The prediction of eosinophil count on mortality was excellent (AUC=0.874), while the prediction of NLR and CAR on mortality was average (AUC=0.654 and AUC=0.617, respectively). In the examination of the correlation between biochemical markers and APACHE-II and SOFA; eosinophil was weakly correlated with both APACHE-II and SOFA, and this was statistically significant (p<0.05). NLR and CAR values were found to have weak correlations with both APACHE-II and SOFA, and this relationship was not statistically significant (p>0.05).

Conclusion: In our study, it was concluded that the number of eosinophils measured in patients hospitalized in the intensive care unit with the diagnosis of pneumonia was excellent in predicting mortality, and NLR and CAR values predicted mortality in a limited way.
Keywords: Pneumonia, Eosinophil, NLR, CAR, Mortality