Kafa Travmasında Prognoz

Kafa travmalı olguda prognoz tahmini

Kafa travmalı hastanızda prognoz tahmininde mi bulunmak istiyorsunuz? Kliniğimizde Dr. Osman Şimşek tarafından geliştirilen formüle buradan ulaşabilirsiniz. (Türkçe) , (İngilizce) 

Çalışmanın detayı

Kafa travması yaygın olarak karşılaşılan ve özellikle acil servislerde önemli iş yükü oluşturan bir sağlık sorunudur. Kafa travması sonrasında sonuçun ne olacağı sorusu hem sağlık çalışanları hem hasta ve hasta yakınları için öncelikli bilmecedir. Fakat travma nedeninin şiddetinin ve kişi ait farklılıkların nedeniyle homojen bir olgu topluluğu olmadığından şimdiye kadar yaygın olarak kullanılan bir model geliştirilememiştir. Travma şiddetinin sınıflandırmasında yaygın olarak kullanılan Glasgow Koma Ölçeği bu alanda kullanılan bir araç olmakla birlikte travmaya bağlı göz kapağı şişmesi ve günümüz olay yeri uygulamalarında yaygınlaşan erken entübasyon, sedasyon ve kas gevşetici kullanılması bunun değerlendirmesini güçleştirmektedir. Tüm dünyada yeni prognoz tahmin modelleri geliştirilmesi yönünde çalışmalar yapılmakta olup, ortaya konan modellerden hiç bir henüz yaygın olarak kabul görmemiştir.

Bu çalışmada, kendi olgu serimizi kullanarak yeni bir prognoz tahmin modeli geliştirmeyi amaçladık.

Trakya Üniversitesi hastanesine Ocak 1996 ile Aralık 2006 tarihleri arasında izole kafa travması tanısı ile yatırılan 919 olgu incelendi. Pronoz üzerine etkili olan ve acil servisde kısa sürede elde edilebilen veriler kullanıldı. Prognoza etkin faktörlerin tespiti yapılırken yaş ve GKÖ sonuçlarının sayısal değerleri alındı. Travma nedenleri meydana getirdikleri ölüm oranlarına göre gruplandı:

Travma grubu (TG) 1: Bisikletten düşme ve kafanın birşeye ve birşeyin kafaya çarpması (ölüm oranı % 0)

TG 2: Düşme ve darp (% 4)

TG 3: Yüksekten düşme, trafik kazaları (araç içi, araç dışı, motosiklet, traktör) (% 7,9)

TG 4: Penetran yaralanmalar (% 55)

Diğer verilerin çogunluğu yok (0) ve var (1) olarak değerlendirilerek kullanım kolaylığı amaçlandı. Bu verilerden yalnız iki tanesi; pupil reaksiyonu (PR) iki yanlı var (0), tek yanlı var (1), iki yanlı yok (2) ve operasyon yok (0), var fakat kitle etkisi olmayan bir neden için (1), var kitle etkisi yapan neden için (2) şeklinde kodlandı.

Yapılan istatistiksel çalışma sonrasında ortaya konan prognoz üzerine etkili nedenler kullanılarak iki model geliştirildi (Tablo).

Daha sonra bu veriler bilgisayarda otomatik hesaplama yazılımına uygulanarak her bir olgu için kolay prognoz tahmin oranlarına ulaşma olanağı sağlandı (web adresi).

Sonuç olarak oluşturulan bu modeller ile elde edilecek sonuçlar hasta ve hasta yakınlarını bilgilendirilmesinde kullanılabileceği gibi yaralanmanın ciddiyeti haskkında da bilgi verici olarak olgunun yönetiminde faydalı olacağını düşünmekteyiz.

Tablo. Glasgow Sonuç Skalası sonuçlarına göre çoklu logistic regression analizinin sonuçları (Ölüm/bitkisel vs. Bilinçli yaşam)

Odds ratios (OR), Confidence interval (CI)

Model 1 ölüm/bitkisel durum oluşma oranını % 56,5% oranında (Positive Predictive Value) ve bilinçli yaşam oluşma oranını ise % 98,7% oranında doğru olarak tahmin edebilmektedir (Negative Predictive Value).

Model 2 ise ölüm/bitkisel durum oluşma oranını % 55,1% oranında (Positive Predictive Value) ve bilinçli yaşam oluşma oranını ise % 99,2% oranında doğru olarak tahmin edebilmektedir (Negative Predictive Value).