• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   RTEÜ
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
  •   RTEÜ
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Predicting mechanical ventilation, intensive care unit admission, and mortality in COVID-19 patients: Comparison of seven different scoring systems

Göster/Aç

Tam Metin / Full Text (388.0Kb)

Erişim

info:eu-repo/semantics/openAccess

Tarih

2024

Yazar

İlgar, Tuba
Çolak, Sudem Mahmutoğlu
Akyüz, Kübra
Odabaş, Gülsün Çakır
Koç, Süleyman
Özşahin, Aybegüm
Telatar, Ayça
Yavaşi, Özcan

Üst veri

Tüm öğe kaydını göster

Künye

İlgar, T., Çolak, S.M., Akyüz, K. (2024). Predicting Mechanical Ventilation, Intensive Care Unit Admission, and Mortality in COVID-19 Patients: Comparison of Seven Different Scoring Systems. Türk Yoğun Bakım Dergisi, 22(2), 116-121. http://doi.org/10.4274/tybd.galenos.2023.09327

Özet

Objective: In this study, we investigated whether scoring systems determine coronavirus disease-2019 (COVID-19) severity. Materials and Methods: COVID-19 patients hospitalized between 01.09.2020 and 31.04.2021 were retrospectively assessed. The national early warning score (NEWS), modified early warning score, rapid emergency medicine score, quick sequential organ failure assessment score (q-SOFA), CURB65, MuLBSTA, and ISARIC-4C scores on 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, and the 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 q-SOFA 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 receiver operating characteristic curve analyses, whereas q-SOFA had the lowest. Conclusion: The severity of COVID-19 could be estimated by using these scoring systems, especially ISARIC-4C and NEWS, at the first admission. Thus, mortality and morbidity would be reduced by making the necessary interventions earlier. Keywords: COVID-19, ISARIC-4C, mortality, NEWS, scoring systems

Kaynak

Turkish Journal of Intensive Care

Cilt

22

Sayı

2

Bağlantı

http://doi.org/10.4274/tybd.galenos.2023.09327
https://hdl.handle.net/11436/9206

Koleksiyonlar

  • TF, Cerrahi Tıp Bilimleri Bölümü Koleksiyonu [1216]
  • TF, Dahili Tıp Bilimleri Bölümü Koleksiyonu [1559]
  • WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [5260]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 




| Yönerge | Rehber | İletişim |

DSpace@RTEÜ

by OpenAIRE
Gelişmiş Arama

sherpa/romeo

Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına GöreBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına Göre

Hesabım

GirişKayıt

İstatistikler

Google Analitik İstatistiklerini Görüntüle

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Rehber|| Yönerge || Kütüphane || Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi || OAI-PMH ||

Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi, Rize, Türkiye
İçerikte herhangi bir hata görürseniz, lütfen bildiriniz:

Creative Commons License
Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@RTEÜ:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.