Is it possible to predict mortality using initial data of adult patients hospitalized with COVID-19? A mortality prediction model in the early phase of COVID-19

Objective: In this study, we aimed to determine the factors that contribute to the early determination of mortality risk in patients hospitalized with COVID-19.Methods: We included 941 adult inpatients (474 male [50.4%], mean age, 53.5±17.0. The patients were divided into two groups: the discharge group and the death group. Epidemiological data, medical history, underlying comorbidities, laboratory findings, chest computed tomographic scans, real-time reverse transcription-polymerase chain reaction detection results, and survival data were obtained with retrospective recordings on admission and follow-up. The statistical relationship between survival data and parameters was analyzed. A mathematical model was created from the data of both groups.Results: While 863 patients survived, 78 were non-survivors. During the study period, the preliminary case fatality rate of the inpatients was 8.3%. The mean age of the non-survivors was 71.7±11.2 SD ( P 1000 ng/ml), high C-reactive protein (CRP), CK-MB, and LDH, and low lymphocyte count were associated with poor prognosis.Conclusion: According to week 1 data of patients with COVID-19, advanced age, hypertension, d-dimer, CRP, CK-MB, high LDH, and low lymphocyte were associated with poor prognosis. We believe that this model will be useful in predicting patient mortality.
Amaç: Bu çalışmada COVID-19 tanısıyla hastaneye yatırılan hastalarda mortalite riskinin erken dönemde belirlenmesine katkıda bulunan faktörleri belirlemeyi amaçladık.Yöntem: Hastanede yatan 941 COVID-19 tanılı erişkin hasta (474 erkek [% 50.4], yaş ortalaması 53.5 ± 17 çalışmaya dahil edildi. Hastalar taburcu edilenler ve mortal seyredenler olarak iki gruba ayrıldı. Epidemiyolojik veriler, tıbbi öykü, altta yatan komorbiditeler, laboratuvar sonuçları, akciğer bilgisayarlı tomografi görüntüleri, PCR sonuçları, sağkalım verileri, başvuru ve takipte geriye dönük olarak kaydedildi. Sağkalım verileri ile parametreler arasındaki istatistiksel ilişki incelendi.Her iki grup verilerinden matematiksel bir model oluşturuldu. Bulgular: 863 hasta hayatta kalırken, 78 hasta mortal seyretti. Çalışma süresi boyunca, yatan hastaların ilk vaka ölüm oranı % 8.3 idi. Mortal grupta hastaların ortalama yaşı 71.7 ± 11.2 SD idi (P 1000 ng / ml), yüksek C-reaktif protein (CRP), CK-MB ve LDH ve düşük lenfosit sayısının kötü prognozla ilişkili olduğunu gösterdi.Sonuç: COVID-19 hastalarının 1. hafta verilerine göre ileri yaş, hipertansiyon, yüksek D-Dimer, CRP, CK-MB, LDH ve düşük lenfosit kötü prognozla ilişkilendirildi. Bu modelin hasta ölümlerini tahmin etmede faydalı olacağına inanıyoruz.