2023 Cilt 49 Sayı 1

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11452/33164

Browse

Browsing by Department "Sağlık Bilimleri Fakültesi"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Yoğun bakım deliryumunun erken tespitinde rekalibre PRE-DELIRIC modelinin prospektif değerlendirilmesi
    (Bursa Uludağ Üniversitesi, 2023-03-05) Çalışkan, Gülbahar; Yıldırım, Yasemin; Girgin, Nermin Kelebek; Dallı, Öznur Erbay; Sağlık Bilimleri Fakültesi; İç Hastalıkları Hemşireliği Ana Bilim Dalı; 0000-0003-2282-0846
    Deliryum, yoğun bakımda (YB) önemli bir sorundur ve artan mekanik ventilasyon (MV) süresi, daha yüksek mortalite ve daha uzun süreli bilişsel işlev bozukluğu gibi olumsuz hasta sonuçları ile ilişkilidir. Bu nedenle deliryumun erken tespiti önem arz etmektedir. Bu çalışmanın amacı, bir deliryum erken tespit modelinin YB hastalarında öngörü yeteneğini prospektif olarak değerlendirmektir. Araştırma, tek merkezli prospektif olarak Mart 2022-Mayıs 2022 tarihleri arasında yürütüldü. Araştırmanın yürütüldüğü tarih aralığında YB’ne kabulü yapılan ve 24 saatten fazla izlenmesi beklenen, 18 yaş üstü hastalar çalışmaya dâhil edildi. Araştırmanın verileri; “Hasta Tanıtım Formu”, “Yoğun Bakım Ünitesinde Konfüzyon Değerlendirme Metodu”, “Richmond Ajitasyon Sedasyon Skalası” ve rekalibre edilmiş “PRE-DELIRIC model” ile toplandı. Araştırmanın örneklemini belirtilen tarih aralığında dâhil edilme kriterlerine uyan 188 hasta oluşturdu. Deliryumlu hastalarda ortalama PRE-DELIRIC skoruna göre (30.32±8.36) ROC eğrisi altındaki alan (AUROC), modelin deliryumu öngörmedeki ayırt edici gücünün 0.937 (%95 güven aralığı: 0.903-0.972) olarak anlamlı olduğunu gösterdi (p=0.001). Modelin %19 kesme değeri ile duyarlılığının %87.5, özgüllüğünün %87.1 olduğu saptandı. Sonuç olarak, rekalibre edilmiş PRE-DELIRIC modelin, YB hastalarında deliryum riskini belirlemede iyi ayırt edicilik özellikler gösterdiği belirlenmiştir. Hesaplaması kolay bu model, hemşirelerin ve hekimlerin YB hastalarında deliryum riskini tahmin etmesine ve erken dönemlerde gerekli önlemleri almalarına yardımcı olacaktır.