Covid-19 hastalığı aralık 2019 yılında Çin’in Wuhan eyaletinde ortaya çıkmıştır. İki yıldır devam eden pandemi tüm dünyaya hızlı bir şekilde yayılmaktadır. Bu süreçte artan vaka sayısına bağlı olarak COVID-19 nedeniyle ölen bireylerin sayısıda her geçen gün artmaktadır. Artan vaka sayısına bağlı olarak COVID-19 ile ilgili yapılan çalışma sayıları ve araştırılması gereken konu sayıları da hızla artmaktadır. Yapılan bu çalışmada amaç, COVID-19 geçiren hastaların hastanede yatış sürelerine etki eden faktörleri farklı regresyon modelleri ile incelemektir. Çalışmada Amasya devlet hastanesine 1 Ocak- 1 Haziran 2021 arasında başvuran ayaktan ve yatarak tedavi alan 2300 kişiden oluşan COVID-19 geçiren hastalar dahil edilmiştir. Yatış süresine etkili olabileceği düşünülen yaş, ALT, AST, CRP, ferritin, üre, kreatinin, D- dimer, fibrinojen,WBC, RBC, HGB, HCT, MCV, PLT, NEUT, lenfosit, MONO, PCR ve eozinofil değişkenleri modele alınmıştır. Bağımlı değişken üzerine etkili olabileceği düşünülen bağımsız değişkenlerin etkileri poisson, negatif binom ve doğrusal regresyon modelleri ile incelenmiştir. Çalışma sonucunda, en yüksek AIC ve BIC değeri doğrusal regresyon modeline ait bulunurken en düşük AIC ve BIC değeri negatif binom dağılıma ait bulunmuştur (AIC= 6448,084; BIC= 6568,473). Sonuç olarak veri setine en uygun olan modelin negatif binom dağılımına ait olduğu belirlenmiştir. Hastanede yatış süresine etki olan faktörler ise eozinofil, AST, ALT, CRP, üre, fibrinojen, WBC, HGB, PLT, NEUT, lenfosit, MONO ve PCT değişkenleri olarak belirlenmiştir. (Bu çalışma birinci yazarın Bezmialem Vakıf Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi ABD, İstanbu; görevli öğretim üyesi Özge Pasin tarafınan sorumlu yazar olarak sisteme yüklenmiştir)
Anahtar Kelimeler: Regresyon, Poisson, Negatif Binom, Covid-19, Yatış süresi
|