Predicting Mechanical Ventilation, Intensive Care Unit Admission, and Mortality in COVID-19 Patients: Comparison of Seven Different Scoring Systems
Tuba İlgar1, Sudem Mahmutoğlu Çolak1, Kübra Akyüz2, Gülsün Çakır Odabaş2, Süleyman Koç3, Aybegum Ozsahin1, Ayça Telatar4, Ozcan Yavası51Recep Tayyip Erdogan University School of Medicine, Department of Infectious Diseases and Clinical Microbiology, Rize, Turkey2Rize State Hospital, Department of Pulmonology, Rize, Turkey
3Rize State Hospital, Department of Infectious Diseases and Clinical Microbiology, Rize, Turkey
4Rize State Hospital, Department of Anesthesiology and Reanimation, Rize, Turkey
5Recep Tayyip Erdogan University School of Medicine, Department of Emergency, Rize, Turkey
INTRODUCTION: In the study, we investigated if scoring systems determine COVID-19 severity.
METHODS: COVID-19 patients hospitalized between 01.09.2020 and 31.04.2021 retrospectively assessed. National Early Warning Score (NEWS), Modified Early Warning Score (MEWS), Rapid Emergency Medicine Score (REMS), quick sequential organ failure assessment score (q-SOFA), CURB-65, MuLBSTA, and ISARIC 4C scores on the admission day were calculated. Scoring systems’ ability to predict mechanical ventilation (MV) need, intensive care unit (ICU) admission and 30-day mortality were assessed.
RESULTS: A total of 292 patients were included, 137 (46.9%) were female, mean age was 62.5±15.4 years. 69 (23.6%) patients required ICU admission, 45 (15.4%) needed MV and 49 (16.8%) died within 30 days. No relationship was found between qSOFA and MV need (p=0.167), but a statistically significant relationship was found between other scoring systems and MV need, ICU admission, and 30-day mortality (p<0.05). ISARIC-4C (optimal cut-off >5.5) and NEWS (optimal cut-off >3.5) had the highest area under the curve in ROC curve analyses, while qSOFA had the lowest.
DISCUSSION AND CONCLUSION: The severity of COVID-19 could be estimated by using these scoring systems, especially ISARIC-4C and NEWS, in the first admission. Thus, mortality and morbidity would be reduced by making the necessary interventions earlier.
COVID-19 Hastalarında Mekanik Ventilasyon, Yoğun Bakım Ünitesine Yatış ve Mortalite Tahmini: Yedi Farklı Skorlama Sisteminin Karşılaştırılması
Tuba İlgar1, Sudem Mahmutoğlu Çolak1, Kübra Akyüz2, Gülsün Çakır Odabaş2, Süleyman Koç3, Aybegum Ozsahin1, Ayça Telatar4, Ozcan Yavası51Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi Tıp Fakültesi, Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji Anabilim Dalı, Rize, Türkiye2Rize Devlet Hastanesi, Göğüs Hastalıkları Kliniği, Rize, Türkiye
3Rize Devlet Hastanesi, Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji Kliniği, Rize, Türkiye
4Rize Devlet Hastanesi, Anesteziyoloji ve Reanimasyon Kliniği, Rize, Türkiye
5Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi Tıp Fakültesi, Acil Tıp Anabilim Dalı, Rize, Türkiye
GİRİŞ ve AMAÇ: Çalışmada skorlama sistemlerinin COVID-19 şiddetini belirleyip belirlemediğini araştırdık.
YÖNTEM ve GEREÇLER: 01.09.2020-31.04.2021 tarihleri arasında yatan COVID-19 hastaları retrospektif olarak incelendi. Başvuru günündeki National Early Warning Skoru (NEWS), Modifiye Early Warning Skoru (MEWS), Rapid Emergency Medicine Skoru (REMS), quick sequential organ failure assessment skoru (q-SOFA), CURB-65, MuLBSTA ve ISARIC 4C skorları hesaplandı. Skorlama sistemlerinin mekanik ventilasyon (MV) ihtiyacını, yoğun bakım (YB) yatışını ve 30 günlük mortaliteyi öngörme kapasitesi incelendi.
BULGULAR: Toplam 292 hasta dahil edildi, 137’si (%46.9) kadındı, yaş ortalaması 62.5±15.4 yıldı. Hastaların 69’unun (%23.6) YB yatışı gerekti, 45 (%15.4) hastada MV’a ihtiyaç duyuldu ve 49 (%16.8) hasta 30 gün içinde öldü. qSOFA ile MV ihtiyacı arasında bir ilişki bulunmadı (p=0.167) ancak diğer tüm skorlama sistemleri ile MV ihtiyacı, YB yatış ve 30 günlük mortalite arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki bulundu (p<0.05). ROC eğrisi analizlerinde eğri altında kalan alanı en yüksek olanlar ISARIC-4C (optimal cut-off >5.5) ve NEWS (optimal cut-off>3.5) iken en düşük qSOFA idi.
TARTIŞMA ve SONUÇ: İlk başvurularında ISARIC-4C ve NEWS başta olmak üzere mevcut skorlama sistemleri kullanılarak COVID-19’un şiddeti tahmin edilebilecektir. Böylece gerekli müdahalelerin daha erken yapılarak mortalite ve morbiditenin azaltılabilecektir.
Corresponding Author: Tuba İlgar, Türkiye
| TOOLS |
 Print Download citation RIS EndNote BibTex Medlars Procite Reference Manager Share with email Share Send email to author
Similar articles Google Scholar |