Covid-19 hastalýðý aralýk 2019 yýlýnda Çin’in Wuhan eyaletinde ortaya çýkmýþtýr. Ýki yýldýr devam eden pandemi tüm dünyaya hýzlý bir þekilde yayýlmaktadýr. Bu süreçte artan vaka sayýsýna baðlý olarak COVID-19 nedeniyle ölen bireylerin sayýsýda her geçen gün artmaktadýr. Artan vaka sayýsýna baðlý olarak COVID-19 ile ilgili yapýlan çalýþma sayýlarý ve araþtýrýlmasý gereken konu sayýlarý da hýzla artmaktadýr. Yapýlan bu çalýþmada amaç, COVID-19 geçiren hastalarýn hastanede yatýþ sürelerine etki eden faktörleri farklý regresyon modelleri ile incelemektir. Çalýþmada Amasya devlet hastanesine 1 Ocak- 1 Haziran 2021 arasýnda baþvuran ayaktan ve yatarak tedavi alan 2300 kiþiden oluþan COVID-19 geçiren hastalar dahil edilmiþtir. Yatýþ süresine etkili olabileceði düþünülen yaþ, ALT, AST, CRP, ferritin, üre, kreatinin, D- dimer, fibrinojen,WBC, RBC, HGB, HCT, MCV, PLT, NEUT, lenfosit, MONO, PCR ve eozinofil deðiþkenleri modele alýnmýþtýr. Baðýmlý deðiþken üzerine etkili olabileceði düþünülen baðýmsýz deðiþkenlerin etkileri poisson, negatif binom ve doðrusal regresyon modelleri ile incelenmiþtir. Çalýþma sonucunda, en yüksek AIC ve BIC deðeri doðrusal regresyon modeline ait bulunurken en düþük AIC ve BIC deðeri negatif binom daðýlýma ait bulunmuþtur (AIC= 6448,084; BIC= 6568,473). Sonuç olarak veri setine en uygun olan modelin negatif binom daðýlýmýna ait olduðu belirlenmiþtir. Hastanede yatýþ süresine etki olan faktörler ise eozinofil, AST, ALT, CRP, üre, fibrinojen, WBC, HGB, PLT, NEUT, lenfosit, MONO ve PCT deðiþkenleri olarak belirlenmiþtir. (Bu çalýþma birinci yazarýn Bezmialem Vakýf Üniversitesi, Týp Fakültesi, Biyoistatistik ve Týp Biliþimi ABD, Ýstanbu; görevli öðretim üyesi Özge Pasin tarafýnan sorumlu yazar olarak sisteme yüklenmiþtir)
Anahtar Kelimeler: Regresyon, Poisson, Negatif Binom, Covid-19, Yatýþ süresi
|
