İdiyopatik pulmoner fibrozis hastalarında farklı skorlama indekslerinin prognozu öngörmede yeri

Abstract

İdiyopatik pulmoner fibrozis (İPF), sebebi bilinmeyen, progresif ve mortalitesi yüksek bir hastalıktır. Bu nedenle hastalığın prognozunu öngörebilecek güvenilir belirteçlerin belirlenmesi büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, İPF hastalarında farklı klinik skorlama sistemleri ve inflamatuar indekslerin mortaliteyi öngörmedeki etkinliğinin değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Çalışmaya Fırat Üniversitesi Tıp Fakültesi Göğüs Hastalıkları Anabilim Dalı'nda 2016-2023 yılları arasında takip edilen 61 İPF hastası dahil edilmiştir. Hastaların demografik verileri, solunum fonksiyon testi (SFT) verileri, toraks BT bulguları, laboratuvar değerleri hastane kayıt sisteminden retrospektif olarak kaydedilmiştir. Mortaliteyi öngörmek amacıyla klinik skorlama sistemleri ve inflamatuar indeksler hesaplanmıştır. Çalışmaya dahil edilen 61 hastanın %72,2'si erkekti. Takip sürecinde 17 hastanın ex olduğu saptandı. Ölen ve yaşayan hastalar karşılaştırıldığında; yaş, cinsiyet, radyolojik bulgular ve komorbidite varlığı açısından gruplar arasında anlamlı farklılık izlenmedi. SFT parametrelerinden FVC değerinin ölen hastalarda anlamlı derecede düşük olduğu görüldü (p=0,006). Laboratuvar değerleri içerisinde sadece albümin seviyesinin ölen hastalarda anlamlı derecede düşük olduğu saptandı (p=0,001). Klinik skorlama ve inflamatuvar indeksler değerlendirildiğinde; NLR, PLR, SII, SIRI, AISI, GAP, CCIS ve HALP skorlarının mortalite ve prognozu saptamada ölen ve yaşayan hastalar arasında anlamlı bir farklılık göstermediği gözlendi (p>0,05). ROC analizi sonucunda parametrelerin hiçbirinde anlamlı bir ayırt edicilik saptanmadı. Kaplan–Meier sağkalım analizinde ortalama sağkalım 2241,2±201,8 gün olarak saptandı, takip boyunca sağkalım %50'nin altına düşmediğinden medyan sağkalım süresine erişilemedi. Sonuç olarak, İPF hastalarında FVC ve albümin düşüklüğü mortaliteyi öngörmede önemli parametreler olarak kabul edilebilir. Ancak, inflamatuar indeksler ve klinik skorlamalar tek başlarına mortaliteyi öngörmede yeterli değildir.Idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) is a progressive disease of unknown cause with a high mortality rate. Therefore, identifying reliable markers that can predict the prognosis of the disease is of great importance. This study aimed to evaluate the effectiveness of different clinical scoring systems and inflammatory indices in predicting mortality in IPF patients. The study included 61 IPF patients followed at the Department of Chest Diseases, Faculty of Medicine, Firat University between 2016 and 2023. Patients' demographic data, pulmonary function test (PFT) data, thoracic CT findings, and laboratory parameters were retrospectively recorded from the hospital record system. Clinical scoring systems and inflammatory indices were calculated to predict the mortality. During the follow-up period, 17 patients died. When comparing deceased and surviving patients, no significant differences were observed between the groups in terms of age, gender, radiological findings, and the presence of comorbidities. Among the SFT parameters, the FVC value was found to be significantly lower in deceased patients (p=0.006). Of the laboratory parameters, only albumin levels were found to be significantly lower in deceased patients (p=0.001). When clinical scoring and inflammatory indices were evaluated, it was observed that NLR, PLR, SII, SIRI, AISI, GAP, CCIS, and HALP scores did not show a significant difference in predicting mortality and prognosis between deceased and surviving patients (p>0.05). ROC analysis revealed no significant discrimination in any of the parameters. In the Kaplan–Meier survival analysis, the mean survival was determined to be 2241.2±201.8 days; since survival did not fall below 50% during follow-up, the median survival time was not reached. In conclusion, low FVC and albumin levels in IPF patients may be important parameters in predicting mortality. However, inflammatory indices and clinical scores alone are not sufficient to predict mortality.