Covid-19 Pandemi Raporu (20 Mart-20 Kasım 2020)

31 Aralık 2019 tarihinde Çin’de ortaya çıkan ve kısa sürede tüm dünyayı etkileyen SARS-Coronavirus-2 etkenine bağlı COVID-19’un Dünya Sağlık Örgütü tarafından pandemi ilan edildiği dönem ile eş zamanlı olarak, ülkemizde 11 Mart 2020’de ilk vaka bildirilmiştir. Hacettepe Üniversitesi Türkiye’nin salgınla mücadelesinde tüm birimlerindeki akademik ve idari personeli ile titiz bir süreç yürütmüş, öncü rolü ile Türkiye’de yürütülen mücadeleye birçok açıdan ciddi katkıda bulunmuştur.Türkiye Cumhuriyeti Sağlık Bakanlığı COVID-19 Bilimsel Danışma Kurulu’nda Hacettepe Üniversitesi Tıp Fakültesi’nden dört öğretim üyesi yer almıştır. Türkiye’de yürütülen aşı çalışmalarında İnfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji Anabilim Dalı öncülük etmiştir. İlk COVID-19 hastamızı kabul ettiğimiz 21 Mart 2020 tarihinden itibaren de poliklinikler, yataklı servisler ve yoğun bakım ünitemizde yoğun bir şekilde mücadeleye devam etmekteyiz.Bu süreçte ülkemizde olduğu gibi bizde de çok sayıda sağlık çalışanımız COVID-19’a yakalandı, ülkemizde ciddi sayıda sağlık çalışanı kayıpları yaşadık. Yaşadığımız bu dönem bir yandan hekimler başta olmak üzere sağlık çalışanları için tarifi zor, hazin bir dönemdir, ancak diğer yandan da birbirimizi koruma, hastalıkla mücadele için dayanışma ve hoşgörünün her zamandan daha önemli olduğunu anladığımız bir dönemdir.Yüzyılda bir görülen bu salgının halen ülkemizde yoğun olarak yaşandığı ve tam olarak ne zaman sonlanacağının öngörülemediği bir dönemde tarihe not düşmek, geleceğe katkıda bulunmak adına hizmet ve eğitim fonksiyonlarını bir bütün halinde yürüten Hacettepe Üniversitesi Tıp Fakültesi İç Hastalıkları, İnfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji, Göğüs Hastalıkları ve Kardiyoloji Anabilim Dalları olarak sekiz aylık dönemi bir rapor olarak sunmayı düşündük. Amacımız mücadele devam ederken, sınırlarımız dahilindeki bilgi birikimimiz ve tecrübelerimizi güncel bilgilerle birlikte derleyerek paylaşmak ve katkı sunmaktır.Üniversitemiz, Fakültemiz ve Hastane Yönetimleri ile bize destek olan araştırma görevlilerine, hemşirelerine ve tüm sağlık personeline, bu raporun hazırlanması ve düzenlenmesinde büyük emeği olan Prof. Dr. Ömrüm Uzun ve Prof. Dr. Mine Durusu Tanrıöver başta olmak üzere tüm öğretim elemanlarına ve de pandemi döneminin başından beri sosyal destek ve bu raporun basılması için kaynak sağlayan Hacettepe İç Hastalıkları Eğitim ve Sosyal Dayanışma Derneği’ne (kısa adıyla Hacettepe İç Hastalıkları Derneği) teşekkürü borç bilir, raporumuzun yararlı olmasını dileriz.Prof. Dr. Arzu Topeli İskitİç Hastalıkları (Yoğun Bakım Bilim Dalı) Anabilim Dalı BaşkanıHacettepe Üniversitesi Hastaneleri Pandemi Kurulu Yoğun Bakım SorumlusuProf. Dr. Serhat Ünalİnfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji Anabilim Dalı BaşkanıHacettepe Üniversitesi Erişkin ve Onkoloji Hastaneleri İnfeksiyon Kontrol Komitesi Başkanı ve Pandemi Kurulu İnfeksiyon Kontrol Sorumlus

Evaluation of abdominal computed tomography findings in patients with COVID-19: a multicenter study

PURPOSE To evaluate the frequency of abdominal computed tomography (CT) findings in patients with coronavirus disease-2019 (COVID-19) and interrogate the relationship between abdominal CT findings and patient demographic features, clinical findings, and laboratory test results as well as the CT atherosclerosis score in the abdominal aorta. METHODS This study was designed as a multicenter retrospective study. The abdominal CT findings of 1.181 patients with positive abdominal symptoms from 26 tertiary medical centers with a positive polymerase chain-reaction test for severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 were reviewed. The frequency of ischemic and non-ischemic CT findings as well as the association between CT findings, clinical features, and abdominal aortic calcific atherosclerosis score (AA-CAS) were recorded. RESULTS Ischemic and non-ischemic abdominal CT findings were detected in 240 (20.3%) and 328 (27.7%) patients, respectively. In 147 patients (12.4%), intra-abdominal malignancy was present. The most frequent ischemic abdominal CT findings were bowel wall thickening (n = 120; 10.2%) and perivascular infiltration (n = 40; 3.4%). As for non-ischemic findings, colitis (n = 91; 7.7%) and small bowel inflammation (n = 73; 6.2%) constituted the most frequent disease processes. The duration of hospital stay was found to be higher in patients with abdominal CT findings than in patients without any positive findings (13.8 ± 13 vs. 10.4 ± 12.8 days, P < 0.001). The frequency of abdominal CT findings was significantly higher in patients who did not survive the infection than in patients who were discharged after recovery (41.7% vs. 27.4%, P < 0.001). Increased AA-CAS was found to be associated with a higher risk of ischemic conditions in abdominal CT examinations. CONCLUSION Abdominal symptoms in patients with COVID-19 are usually associated with positive CT findings. The presence of ischemic findings on CT correlates with poor COVID-19 outcomes. A high AA-CAS is associated with abdominal ischemic findings in patients with COVID-19

Prediction of COVID-19 deterioration in high-risk patients at diagnosis: an early warning score for advanced COVID-19 developed by machine learning

Purpose!#!While more advanced COVID-19 necessitates medical interventions and hospitalization, patients with mild COVID-19 do not require this. Identifying patients at risk of progressing to advanced COVID-19 might guide treatment decisions, particularly for better prioritizing patients in need for hospitalization.!##!Methods!#!We developed a machine learning-based predictor for deriving a clinical score identifying patients with asymptomatic/mild COVID-19 at risk of progressing to advanced COVID-19. Clinical data from SARS-CoV-2 positive patients from the multicenter Lean European Open Survey on SARS-CoV-2 Infected Patients (LEOSS) were used for discovery (2020-03-16 to 2020-07-14) and validation (data from 2020-07-15 to 2021-02-16).!##!Results!#!The LEOSS dataset contains 473 baseline patient parameters measured at the first patient contact. After training the predictor model on a training dataset comprising 1233 patients, 20 of the 473 parameters were selected for the predictor model. From the predictor model, we delineated a composite predictive score (SACOV-19, Score for the prediction of an Advanced stage of COVID-19) with eleven variables. In the validation cohort (n = 2264 patients), we observed good prediction performance with an area under the curve (AUC) of 0.73 ± 0.01. Besides temperature, age, body mass index and smoking habit, variables indicating pulmonary involvement (respiration rate, oxygen saturation, dyspnea), inflammation (CRP, LDH, lymphocyte counts), and acute kidney injury at diagnosis were identified. For better interpretability, the predictor was translated into a web interface.!##!Conclusion!#!We present a machine learning-based predictor model and a clinical score for identifying patients at risk of developing advanced COVID-19