谷歌浏览器插件
订阅小程序
在清言上使用

Covid-19 Enfeksiyonunda Anti-Trombin-3, Protein C Ve Protein S Düzeylerinin İncelenmesi

Sakarya tıp dergisi(2021)

引用 0|浏览3
暂无评分
摘要
Amaç: SARS-CoV-2 virüsünün etkeni olduğu COVİD-19 enfeksiyonu salgın oluşturan önemli bir hastalıktır. COVİD-19 hastalarının birçoğunda kanama ve pıhtılaşma bozukluklarının geliştiği yapılan çalışmalarla gösterilmiştir. Çalışmamızda, ağırlıklı olarak pıhtılaşma eğilimi gözlenen bu hasta grubunda, vücudun doğal antikoagülan proteinleri olan Antitrombin-3 (AT3), protein C (PC) ve protein S (PS) düzeylerinin incelenmesi amaçlandı. Gereç ve Yöntemler: 15 Mart-31 Mayıs tarihleri arasında COVID-19 tanısıyla hastaneye yatışı yapılan 22 hasta çalışmaya alındı. Hastaların yaşı, cinsiyeti, kronik hastalıkları, servis / yoğun bakım yatışı, AT3, PC, PS düzeyleri, PT, aPTT, INR, D-Dimer, fibrinojen, rutin laboratuar parametreleri ve mortalite oranları retrospektif olarak değerlendirildi. Bağımsız değişkenler ile yoğun bakım ihtiyacı ve mortalite oranları istatistiksel olarak karşılaştırıldı. Bulgular: Çalışmaya 14’ü servis, 8’i yoğun bakım ünitesinde (YBÜ) takip edilen toplam 22 hasta dahil edildi. Hastaların 17’si (%77,3) erkek, yaş ortalaması 66.6±33,78 yıl idi. Toplam 20 (%90,9) hastanın en az bir kronik hastalığı vardı. Bunların %36,3 sı Diyabet (DM), %54,5 ‘i hipertansiyon idi. Hastalarda nefes darlığı (%86,3) ve öksürük (%77,2) en sık görülen şikayetler idi. Takibinde 4 hastada ölüm gerçekleşti. Tartışma: Servis- YBÜ hastaları ve mortal- nonmortal hastalar olarak yapılan iki farklı karşılaştırmalar arasında, AT3, PC, PS, düzeyleri arasında istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık saptanmadı. Mortal hastalarda nonmortal gruba göre ortalama PTT düzeyleri anlamlı olarak yüksek bulunurken, faktör 9 düzeyleri de YBÜ grubunda servis hastalarına göre anlamlı olarak yüksek tespit edildi. Sonuç: Çalışmamız sonuçlarına göre COVID-19 hastalarında AT3, PC ve PS düzeyleri ile hastalık şiddeti arasında ilişki tespit edilmedi.
更多
查看译文
关键词
anti-trombin 3,protein c,protein s,koagülopati,covid-19
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要