# APBA Kısa Özet

Bu retrospektif gözlemsel çalışmada, akut alevlenen kronik obstrüktif akciğer hastalığı (KOAH) nedeniyle yoğun bakım ünitesine (YBÜ) kabul edilen 392 yetişkin hastanın hastane içi mortalitesi için çok değişkenli bir tahmin modeli geliştirildi ve iç doğrulama yapıldı. Model, yaş, erkek cinsiyet, serum üre, serum albumin, C‑reaktif protein (CRP) ve Charlson Komorbidite İndeksi (CCI) olmak üzere altı rutin laboratuvar ve klinik değişkeni içeriyor. Modelin ayırt ediciliği (AUC) 0.899 ( %95 CI 0.865‑0.927) iken, APACHE II skoru 0.813 ( %95 CI 0.771‑0.851) idi; DeLong testi p=0.0014 ile fark istatistiksel olarak anlamlıydı. Hosmer‑Lemeshow testi p=0.066 ile kalibrasyon uygun bulundu. 1000 bootstrap örneklemesiyle modelin stabilitesi teyit edildi.

# Çalışma neyi araştırdı?

Araştırmanın temel amacı, akut KOAH alevlenmesi nedeniyle YBÜ’ye alınan kritik hastalarda hastane içi mortaliteyi tahmin eden, mevcut APACHE II skorundan daha basit ve hastalığa özgü bir risk skoru geliştirmektir. Modelin geliştirilmesi sırasında, hastaların demografik, laboratuvar ve komorbidite verileri incelenerek hangi faktörlerin bağımsız ölüm riskini artırdığı belirlenmek istenmiştir.

# Yöntem

  • Çalışma tasarımı: Tek merkezli, retrospektif gözlemsel çalışma.
  • Dönem: Ocak 2022 – Aralık 2025.
  • Katılımcılar: 392 yetişkin (≥18 yaş) hastanın YBÜ kayıtları incelendi; tüm hastalar akut KOAH alevlenmesi tanısı almıştı.
  • Veri toplama: Yaş, cinsiyet, serum üre, albumin, CRP, Charlson Komorbidite İndeksi ve APACHE II skoru kaydedildi.
  • İstatistiksel analiz: Çok değişkenli lojistik regresyonla bağımsız ölüm belirleyicileri belirlendi; modelin ayırt ediciliği ROC eğrisi ve AUC ile ölçüldü. Hosmer‑Lemeshow testiyle kalibrasyon değerlendirildi. Modelin iç tutarlılığı 1000 bootstrap yeniden örnekleme ile test edildi. Geliştirilen modelin AUC'si, aynı kohortta hesaplanan APACHE II skorunun AUC'siyle DeLong testiyle karşılaştırıldı.

# Temel bulgular

| Değişken | Odds Ratio (95% CI) | p‑değeri | |---|---|---| | Yaş (her yıl) | 1.04 (1.02‑1.07) | <0.001 | | Erkek cinsiyet | 1.68 (1.12‑2.53) | 0.012 | | Üre (mg/dL) | 1.03 (1.01‑1.05) | 0.004 | | Albumin (g/dL) | 0.72 (0.58‑0.89) | 0.002 | | CRP (mg/L) | 1.01 (1.00‑1.02) | 0.018 | | Charlson Komorbidite İndeksi | 1.22 (1.09‑1.36) | <0.001 |

  • Model performansı: AUC = 0.899 ( %95 CI 0.865‑0.927 ).
  • APACHE II performansı: AUC = 0.813 ( %95 CI 0.771‑0.851 ).
  • İstatistiksel fark: DeLong p = 0.0014.
  • Kalibrasyon: Hosmer‑Lemeshow p = 0.066 (kabul edilebilir).
  • İç doğrulama: 1000 bootstrap örneklemesi modelin tahmin hatasını %0.018 olarak gösterdi; stabilite yüksek.

# Bulgular ne anlama geliyor?

Model, hastaların ilk 24 saat içinde elde edilen altı değişkenle ölüm riskini yüksek doğrulukla tahmin edebiliyor. Yaş, erkek olma, artan üre ve CRP seviyeleri, düşük albumin ve yüksek CCI skoru, ölüm riskini artıran bağımsız faktörler olarak ortaya çıktı. AUC = 0.899, klinik karar destek sistemlerinde kullanılabilecek düzeyde ayırt edicilik sağlıyor ve APACHE II’nin daha karmaşık yapısına kıyasla istatistiksel olarak üstün.

# Klinik önem

  • Hızlı risk sınıflandırması: Altı rutin ölçüm, yoğun bakımda ilk 24 saat içinde elde edilebilir; bu da klinisyenlerin hastaları risklerine göre önceliklendirmesini kolaylaştırır.
  • Kaynak tahsisi: Yüksek riskli hastalar için daha agresif ventilasyon stratejileri, erken invaziv olmayan destek ve multidisipliner bakım planları düşünülebilir.
  • APACHE II’ye alternatif: Model, daha az veri girişi gerektirdiği için yoğun bakım ekiplerinin iş yükünü azaltabilir; ancak dış doğrulama olmadan rutin klinik uygulamaya geçiş önerilmez.
  • Araştırma yönlendirmesi: Modelin dış doğrulama çalışmaları, farklı coğrafi bölgeler ve bakım ortamları (örneğin düşük kaynaklı birimler) için gereklidir.

# Sınırlılıklar

  • Tek merkez, Türkiye: Bulguların başka ülkeler veya sağlık sistemlerine genellenebilirliği sınırlıdır.
  • Retrospektif tasarım: Veri eksikliği ve kayıt hataları olasılığı vardır; nedensel ilişki kurmak mümkün değildir.
  • Dış doğrulama eksikliği: Model yalnızca iç doğrulama (bootstrap) ile test edildi; dış popülasyonlarda performansı bilinmemektedir.
  • APACHE II karşılaştırması: Skorların hesaplanmasındaki farklılıklar karşılaştırmayı etkileyebilir.
  • Yalnız YBÜ popülasyonu: Model, yoğun bakım dışı KOAH alevlenmesi hastalarına uygulanamaz.
  • Çıkar çatışması ve finansman bilgisi eksik: Çalışmanın potansiyel çıkar çatışmaları ve finansman kaynakları raporlanmamış, bu da önyargı riskini artırabilir.