The predictive values of chest computed tomography severity score for air-leak syndrome in critically ill patients with coronavirus disease-2019

¹Dokuz Eylül University Faculty Of Medicine Department Of Anesthesiology And Reanimation, Subdivision Of Critical Care Medicine, Izmir, Turkey
²Division of Critical Care Medicine, Department of Anesthesiology and Reanimation, Faculty of Medicine, Dokuz Eylül University, İzmir, Türkiye
³Division of Critical Care Medicine, Department of General Surgery, Faculty of Medicine, Dokuz Eylül University, İzmir, Türkiye
⁴Department of Internal Medicine, Faculty of Medicine, Dokuz Eylül University, İzmir, Türkiye
⁵Division of Critical Care Medicine, Department of Pulmonary Medicine, Faculty of Medicine, Dokuz Eylül University, İzmir, Türkiye
⁶Department of Neurology, Faculty of Medicine, Dokuz Eylül University, İzmir, Türkiye

INTRODUCTION: Predicting Air-Leak (AL) syndrome and knowing its risk factors in critically ill patients with Coronavirus Disease-2019 (COVID-19) can reduce morbidity and mortality. In this study, we aimed to investigate whether the thorax computed tomography severity score (CT-SS) can predict the development of AL.

METHODS: COVID-19 patients were divided into two groups based on whether they developed AL syndrome. CT-SS was calculated for all patients. The predictive power of CT-SS for the development of AL syndrome and possible risk factors for AL were investigated.
RESULTS: AL syndrome developed in 52 out of 272 patients included in the study (19.1%). The median CT-SS was significantly higher in the AL group. The CT-SS value in the AL group was 19 (2-25), while it was 13 (1-25) in the non-AL group (p-value <0.001). CT-SS was found to have good diagnostic performance in predicting the occurrence of AL (p<0.001). When comparing the ICU mortality rates of the groups, it was 42.3% in the non-AL group and 88.5% in the AL group.
DISCUSSION AND CONCLUSION: CT-SS may have predictive potential for the development of AL syndrome associated with COVID-19. However, further studies are needed in this area.

Keywords:

COVID-19 olan kritik hastalarda air-leak sendromu gelişimi için, bilgisayarlı göğüs tomografisi şiddet skorunun tahmin etme gücünün değerlendirilmesi

¹Dokuz Eylül Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Anesteziyoloji ve Reanimasyon Anabilim Dalı, Yoğun Bakım Bilim Dalı, İzmir, Türkiye
²Dokuz Eylül Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Genel Cerrahi Abd, Yoğun Bakım Bilim Dalı,izmir, Türkiye.
³Dokuz Eylül Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Genel Cerrahi Anabilim Dalı, Yoğun Bakım Bilim Dalı, İzmir, Türkiye
⁴Dokuz Eylül Üniversitesi, Tıp Fakültesi, İç Hastalıkları Anabilim Dalı, İzmir, Türkiye
⁵Dokuz Eylül Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Göğüs Hastalıkları Anabilim Dalı, Yoğun Bakım Bilim Dalı, İzmir, Türkiye
⁶Dokuz Eylül Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Nöroloji Anabilim Dalı, İzmir, Türkiye

GİRİŞ ve AMAÇ: Koronavirus hastalığı-2019 (COVID-19) olan kritik hastalarda Air-Leak (AL) sendromunu önceden tahmin edebilmek ve risk faktörlerini bilmek morbidite ve mortaliteyi azaltabilir. Bu çalışmada, thoraks bilgisayarlı tomografi şiddet skorunun (CT-SS), AL gelişimini tahmin edip edemediğini araştırmayı amaçladık.

YÖNTEM ve GEREÇLER: COVID-19 hastaları, AL sendromu gelişip gelişmemesine göre iki gruba ayrıldı. Tüm hastalar için CT-SS hesaplandı. CT-SS’nin AL sendromunun gelişmesinin öngörme gücü ve AL için olası risk faktörleri araştırıldı.
BULGULAR: Çalışmaya dahil edilen 272 hastanın 52’sinde (%19.1) AL sendromu gelişti. Medyan CT-SS Grup AL’da anlamlı derecede yüksekti. Grup AL’de CT-SS değeri 19(2-25), AL olmayan Grupda ise 13(1-25) idi (p değeri <0.001). CT-SS, AL oluşumunu tahmin etmede iyi tanısal performansa sahip olduğu tespit edildi (p<0.001). Grupların yoğun bakım mortalitesi karşılaştırıldığında AL olmayan grupta %42.3, AL grubunda ise %88.5 olduğu görüldü.
TARTIŞMA ve SONUÇ: CT-SS, COVID-19 ile beraber görülen AL sendromunun gelişiminde öngörme potansiyeli olabilir. Ancak bu konuda daha ileri çalışmalara ihtiyaç vardır.

Anahtar Kelimeler:

Özlem Öner, Mehmet Çağatay Gürkok, Hakan Aktuna, Merve Balcıoğlu, Ali Cantürk, Naciye Sinem Gezer, Mehmet Nuri Yakar, Begüm Ergan, Volkan Hancı, Erdem Yaka, Ali Necati Gokmen. The predictive values of chest computed tomography severity score for air-leak syndrome in critically ill patients with coronavirus disease-2019. Megaron. 2025; 23(2): 128-139

Corresponding Author: Özlem Öner, Türkiye