Yoğun bakımda takip edilen travma hastalarında travma skorlama sistemlerinin mortaliteyi öngörmedeki yeri

Abstract

ÖZET Travma, özellikle gelişmiş ülkelerde önde gelen ölüm nedenlerinden biri olup çoğunlukla genç ve aktif nüfusu etkilemektedir. Bu nedenle mortalitenin azaltılmasına yönelik çeşitli travma skorlama sistemleri ve biyokimyasal parametreler geliştirilmiştir. Bu çalışmada, travma nedeniyle yoğun bakım ünitemizde izlenen hastalarda, kabul sırasında değerlendirilen travma skorlama sistemleri (GKS, ISS, RTS, TRISS) ile birlikte MSI, CCI skorları ile NLR ve PLR'nin mortaliteyi öngörmedeki etkinliğinin araştırılması amaçlanmıştır. Ocak 2014 -Ağustos 2024 tarihleri arasında Fırat Üniversitesi Hastanesi YBÜ'nde takip edilen 541 travma hastası retrospektif olarak incelendi. Hastalar taburcu edilenler ve exitus grubu olmak üzere iki gruba ayrıldı. Demografik veriler, travma türleri, kabuldeki vital bulgular, laboratuvar parametreleri, travma skorları, kan transfüzyonları, NLR ve PLR değerleri ile yoğun bakımda kalış süreleri kaydedildi. Veriler IBM SPSS v.25 (IBM Corp., Armonk, NY, USA) ile analiz edildi. Travma türleri açısından gruplar arasında fark saptanmadı. Exitus grubunda GKS, oksijen satürasyonu ve kan basıncı daha düşük (p<0,001); ISS, NISS ve BIG skorları daha yüksek, RTS ve TRISS skorları daha düşük saptandı (p<0,001). Yoğun bakımda kalış süresi ve CCI exitus grubunda daha yüksek bulundu (p=0,003). Yapılan ROC analizinde NISS ve ISS en yüksek, TRISS güçlü; BIG, RTS ve GKS orta düzey performans göstermiş, MSI ve CCI'nin öngörü gücü sınırlı olarak bulunmuştur. Yapılan analizde NLR ve PLR tek başına prognostik değer göstermedi. Sonuç olarak, travma mortalitesinin öngörülmesinde NISS en güçlü belirteç olup ISS ve TRISS destekleyici skorlar olarak kullanılmasının uygun olacağı düşünülmektedir. Anahtar Kelimeler: Travma, Yoğun Bakım, Mortalite, Skorlama Sistemleri, NLR, PLRABSTRACT THE ROLE OF TRAUMA SCORING SYSTEMS IN PREDICTING MORTALITY IN TRAUMA PATIENTS FOLLOWED IN THE INTENSIVE CARE UNIT Trauma is one of the leading causes of death, particularly in developed countries, and predominantly affects the young and active population. Therefore, various trauma scoring systems and biochemical parameters have been developed to reduce mortality. This study aimed to evaluate the effectiveness of trauma scoring systems (GCS, ISS, RTS, TRISS), along with MSI and CCI scores, as well as the neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) and platelet-to-lymphocyte ratio (PLR), in predicting mortality among trauma patients admitted to our intensive care unit. A total of 541 trauma patients who were followed in the Intensive Care Unit of Fırat University Hospital between January 2014 and August 2024 were retrospectively analyzed. Patients were divided into two groups as survivors and non-survivors. Demographic data, trauma types, vital signs at admission, laboratory parameters, trauma scores, blood transfusions, NLR and PLR values, and length of ICU stay were recorded. Statistical analyses were performed using IBM SPSS Statistics v.25 (IBM Corp., Armonk, NY, USA). No significant difference was observed between the groups in terms of trauma types. In the non-survivor group, GCS, oxygen saturation, and blood pressure were significantly lower (p<0.001), whereas ISS, NISS, and BIG scores were higher, and RTS and TRISS scores were lower (p<0.001). CCI and ICU length of stay were also higher in the non-survivor group (p=0.003). Receiver operating characteristic (ROC) analysis demonstrated that NISS and ISS showed the highest predictive performance, while TRISS exhibited strong discriminative ability; BIG, RTS, and GCS demonstrated moderate performance, whereas the predictive utility of MSI and CCI was found to be limited. The analysis revealed that NLR and PLR did not demonstrate independent prognostic significance.In conclusion, NISS appears to be the most powerful predictor of trauma-related mortality, while ISS and TRISS may serve as supportive and complementary scoring systems. Keywords: Trauma, Intensive Care Unit, Mortality, Scoring Systems, NLR, PLR