İntihar Amaçlı İlaç Alan Hastalarda Kan Laktat Düzeyleri ile Klinik Sonuçlar Arasındaki İlişki: Retrospektif ve Tanımlayıcı Bir Çalışma

Eurasian Journal of Toxicology(2022)

引用 0|浏览0
暂无评分
摘要
Giriş: Dünya çapında önemli morbidite ve mortaliteye neden olan akut zehirlenme, önlenebilir bir halk sağlığı sorunudur. Acil durumlarda kritik hastaların değerlendirilmesinde laktat yararlı bir biyobelirteçtir. Bu çalışmada intihar amaçlı ilaç alımı ile acil servise başvuran hastaların mortalite, morbidite ve yoğun bakım yatışlarının başvuru sırasında ölçülen kan laktat düzeyleri ile belirlenip belirlenemeyeceğini araştırmak amaçlanmıştır. Gereç-Yöntem: Bu tek merkezli retrospektif çalışmaya 1 Ocak 2019 ile 1 Ocak 2020 tarihleri ​​arasında akut zehirlenme nedeniyle acil servise başvuran 18 yaş üstü hastalar dahil edildi. Başvuru sırasında ölçülen kan laktat düzeyleri ile hastanın klinik sonucu arasındaki ilişki incelendi. Normal dağılan verilere sahip grupları karşılaştırmak için öğrenci t testi, normal dağılmayan veya sıralı veriler için ki-kare testi kullanıldı. p˂0,05 istatistiksel olarak anlamlı kabul edildi. Bulgular: 223 hastanın verileri analiz edildi. Ortanca yaş 28, kadın oranı %68,6 idi. En sık alınan ilaçlar %35 ile analjezikler, %33,6 ile diğer ilaçlar, %24,7 ile antidepresanlar ve %22,4 ile diğer psikotroplardır. Hastaların 192'si tedavi sonrası taburcu edildi, 31 hasta servise veya yoğun bakıma alındı ​​ve 3 hasta yoğun bakıma yatıştan sonraki ilk 24 saat içinde öldü. Hastaneye yatış ile ilgili faktörler incelendiğinde erkek cinsiyet, yaş ortalamasının yüksek olması, laktat düzeyinin yüksek olması, analjezik ve diğer psikotrop ilaç alımının yatışla ilişkili olduğu saptandı. Öte yandan yaşlılık (48.00, ±16.70), yüksek laktat seviyeleri (6.77, ±6.52) ve düşük bikarbonat seviyeleri (17.40, ±3.05) mortalite ile ilişkilendirildi. Sonuç: Acil servise intihar amaçlı ilaç kullanımı nedeniyle başvuran hastalarda, başvuru sırasında ölçülen kan laktatı hem mortalite hem de morbiditeyi öngörmede önemli bir biyobelirteçtir.
更多
查看译文
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要