Türk Medline
ADR Yönetimi
ADR Yönetimi

PROGNOSTİK NUTRİSYONEL İNDEKSİ VE NÖTROFİL-LENFOSİT ORANININ AKUT İSKEMİK İNMENİN KLİNİK SONLANIMINA ETKİSİ

ZEYNEP TANRIVERDİ, EREN MİNGSAR, DİLAN DÜZTAŞ, HATİCE SEVİL, MENSURE ÇAKIRGÖZ, ENİSE NUR ÖZLEM TİRYAKİ

Boğaziçi Tıp Dergisi - 2025;12(1):14-20

İzmir Katip Çelebi Üniversitesi, Atatürk Eğitim ve Araştırma Hastanesi, Nöroloji Anabilim Dalı, İzmir, Türkiye

 

GİRİŞ ve AMAÇ: Akut iskemik inme (Aİİ), dünya genelinde önemli bir ölüm ve sakatlık nedenidir. İnflamasyon, iskemik inmede beyin hasarını ve prognozu etkilerken; malnütrisyon da klinik sonlanımı önemli ölçüde etkilemektedir. Prognostik nutrisyonel indeks (PNI) ve nötrofil-lenfosit oranı (NLR), sırasıyla beslenme durumu ve inflamatuvar yanıtı değerlendirmek amacıyla kullanılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, PNI ve NLR’nin iskemik inme prognozunu belirlemedeki yerini ortaya koymaktır. YÖNTEM ve GEREÇLER: Eylül 2020 ile Kasım 2021 tarihleri arasında nöroloji yoğun bakım ünitemizde izlenen toplam 215 akut iskemik inme hastası retrospektif olarak analiz edilmiştir. Hastaların etyolojik sınıflamaları, vasküler risk faktörleri, laboratuvar parametreleri ve mortalite oranları değerlendirilmiştir. PNI ve NLR değerleri hesaplanmış, ROC analizi ile belirlenen 42,5 kesme değeri esas alınarak PNI iki gruba ayrılmıştır. BULGULAR: Altmış günlük izlem sonunda yapılan çok değişkenli lojistik regresyon analizinde, koroner arter hastalığı (Risk Oranı [HR]: 3,9; p=0,021), giriş Ulusal Sağlık Enstitüsü İnme Ölçeği (NIHSS) skoru (HR: 1,16; p<0,001) ve PNI (HR: 0,022; p<0,001) nörolojik sonuçların anlamlı bağımsız belirleyicileri olarak bulunmuştur. Ayrıca, genel sağkalımı değerlendiren Cox regresyon analizinde yaş (HR: 1,93; p=0,009), giriş NIHSS skoru (HR: 1,04; p=0,008), kan üre azotu (BUN) seviyesi (HR: 1,69; p=0,012) ve PNI (HR: 0,27; p=0,007) mortaliteyi etkileyen bağımsız faktörler olarak saptanmıştır. TARTIŞMA ve SONUÇ: PNI ve NLR, kolay ulaşılabilir ve düşük maliyetli biyobelirteçlerdir. Bu belirteçler, hastaların inflamatuvar ve beslenme profilleri hakkında bilgi sağlayarak klinik karar süreçlerini desteklemekte ve Aİİ prognozunun öngörülmesinde kullanılabilmektedir.