Master'sOpen Access

COVİD-19 ve akut böbrek hasarı üzerine bir meta analiz uygulaması

2024
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Gülşah Seydaoğlu

Abstract (TR)

Meta analizi bir konuda yapılmış birden fazla çalışmanın sonuçlarını çeşitli yöntemlerle birleştirme ve çalışmaların sunduğu bulguların istatistiksel analizini yapma yöntemidir. Önsel bilgilerin az olduğu ve bilimsel bilgilere akut ihtiyaç duyulan dönemlerde (örneğin pandemi, yeni ortaya çıkan hastalıklar vs) kalite ve kanıt değeri yüksek güvenilir bilimsel kaynaklara olan ihtiyaç daha da önemli hale gelmektedir. Kanıt piramidinde en güvenilir çalışmalar olarak nitelendirilen meta analizlerin değerlendirilmesinde objektifliğin sınırlanmasına neden olabilecek faktörlerin incelenmesi önemlidir. Bu meta analiz uygulamasında COVID-19 pandemisi ilan edildikten sonra 2022–2023 yılları arasında dünya genelinde değişik araştırıcılar tarafından yapılmış COVID-19 nedeniyle hastanede yatarak tedavi görmüş hastalarda gelişebilecek akut böbrek hasarının (ABH) araştırılması ve yeni bir hastalık olan COVID-19'un önemli bir böbrek tutulumu olan ABH hakkında güçlü kanıt sunmak amaçlanmıştır. Buna ek olarak farklı kalite sınıflamalarının bilgi kaynağı ve objektifliğin kısıtlarına neden olup olmadığının değerlendirilmesi hedeflenmiştir. Meta analiz R studio istatistik yazılımı (sürüm 1.0.143) ve meta, metafor paketleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Heterojenliği değerlendirmek için I2 ve Cochran's Q istatistiği kullanılmıştır. Yüksek heterojenlik nedeniyle rastgele etki modeli kullanılmıştır. Yayın yanlılığı huni grafikleri ve Egger's testi ile değerlendirilmiştir. Çalışmamızda alt grup analizleri yapılmış olup meta regresyon yapılmıştır. Literatür taraması ile tarama kriterlerine uygun toplam 51 çalışma belirlenmiş ve heterojenite I2 %98,7 olarak saptanmıştır. COVID-19 nedeniyle hastaneye yatırılan hastalarda ABH'ın genel prevalansı %34,7 (%95CI:29,2-40,1) olarak bulunmuştur. Toplam 51 çalışmanın kalitesi JBI kriterleri ile puanlanmıştır (minimum:3 maksimum:8). Çalışmalar farklı kalite sınıflamaları ile gruplandırılarak alt grup analizleri yapılmıştır. Üç farklı kalite gruplamasında da yapılan alt grup karşılaştırmalarında gruplar arasında ABH sıklığı açısından fark bulunamamıştır. Dolayısı ile kalitesi düşük olarak sınıflandırılan çalışmaların da analizlere dahil edilebileceği düşünülerek diğer alt grup analizleri toplam 51 çalışmada yapılmıştır. COVID-19 nedeniyle tamamı yoğun bakımlarda yatan hastaların dahil edildiği 18 çalışma (I2 %99,1) elde edilmiş hem servis hem de yoğun bakımlarda yatan hastaların dahil edildiği 33 çalışma (I2 %98,5) iki ayrı grup olarak değerlendirilmiştir. Sadece yoğun bakımda yatan hastaların dahil edildiği çalışmaların meta analizinde COVID-19 nedeniyle yoğun bakımda yatanlarda ABH prevalansı %44,5 (%95CI:34,2-55,3), diğer grup prevalansına göre %29,7 (%95CI:24,5-35,6) oldukça yüksek bulunmuştur p=0,013). Cinsiyet alt gruplarında prevalans erkeklerde daha yüksek bulunmasına karşılık fark saptanamamıştır. Ülkelerin gelişmişlik indeksine göre de prevalanslar arasında bir fark saptanamamıştır. Pandemi döneminde dergilere iletilen yayınların hakem değerlendirmelerinden hızlıca geçtiği ve yeterince incelenmeden kabul gördüğü kanaati, yayınların kalitesi ve güvenilirliğini sorgulanabilir duruma getirmiştir. Bu bilinmezlik dönemlerinde hastalığın görülme sıklığı, komplikasyonları, ülkeden ülkeye, bireylerin yaş, cinsiyet gibi özelliklerine göre nasıl farklılık gösterdiğinin yayınların kalite sınıflaması ile birlikte değerlendirilmesi güvenilir bilgi kaynağı oluşturabileceği gibi global düzeyde önlemler alınması noktasında değerli bilgi sağlayacaktır. Anahtar kelimeler: COVID-19, akut böbrek hasarı, meta analiz, kalite sınıflandırması, gelişmişlik indeksi, alt grup analizleri

Author

Dr. Bahriye Atmış

How to Cite

Bahriye Atmış (Yüksek Lisans Tezi). COVİD-19 ve akut böbrek hasarı üzerine bir meta analiz uygulaması, 2024, Çukurova University.

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Çukurova University