Türkiye’de İki Farklı Bölgede COVID-19’un Zamansal ve Klinik Farklılıklarının Çok Merkezli Bir Değerlendirmesi: İstanbul ve Diyarbakır’ın Karşılaştırılması
PDF

Özgün Araştırma

Türkiye’de İki Farklı Bölgede COVID-19’un Zamansal ve Klinik Farklılıklarının Çok Merkezli Bir Değerlendirmesi: İstanbul ve Diyarbakır’ın Karşılaştırılması

Bagcilar Med Bull 2022;7(2):180-188 DOI: 10.4274/BMB.galenos.2022.2022-02-020
, , ,
PDF
İzin

Öz

Amaç:

Bu çalışmada, farklı coğrafi özelliklere sahip iki büyükşehirde şiddetli koronavirüs-19 (COVİD-19) enfeksiyonunun virülansının zamansal seyri ve semptomatolojisi karşılaştırıldı. Çalışmada, iki bölge arasında gözlenen farklılıkların olası etiyolojisine ışık tutulması amaçlandı.

Yöntem:

Mart-Haziran 2020 döneminde Türkiye’nin kuzey ve güney kesimlerinde bulunan iki farklı şehirde (İstanbul ve Diyarbakır) polimeraz zincir reaksiyonu ile doğrulanmış COVİD-19 olgularını geriye dönük olarak inceledik. Demografik özellikler, başvuru semptomları, geçmiş klinik öykü, radyolojik bulgular, laboratuvar parametreleri ve ortalama hastanede yatış süresi kaydedildi. Ayrıca çalışma dönemi için günlük sıcaklık, günlük sıcaklık değişimi, bağıl nem, rüzgar hızı, ortalama yağış, ultraviyole indeksi, yükseklik ve enlem gibi meteorolojik veriler de elde edildi.

Bulgular:

Toplam olgu sayısı İstanbul’da Mart ve Nisan aylarında daha yüksek iken, Diyarbakır’da Mayıs ve Haziran aylarında daha yüksekti (p=0,001). Çalışma süresi boyunca Diyarbakır’da günlük sıcaklık, günlük sıcaklık değişimi ve ultraviyole indeksi daha yüksek iken, İstanbul’da bağıl nem, rüzgar hızı, ortalama yağış miktarı daha yüksek bulundu (p=0,001). Diyarbakır’da hastalar daha çok nefes darlığı ile başvururken, İstanbul’da ise ateş, öksürük hakimdi. Diyarbakır’daki hastaların nötrofil, nötrofil/lenfosit oranı, D-dimer, laktat dehidrogenaz, ferritin ve C-reaktif protein değerleri İstanbul’daki hastalara göre anlamlı olarak yüksekti (p=0,018; p=0,006; p=0,001, p=0,001; p=0,001, p=0,001 sırasıyla). Diyarbakır’da baskın bilgisayarlı tomografi infiltrasyonu multisentrik ve bilateral crazy paving paterni iken, İstanbul’da tek taraflı buzlu cam opasitesi baskın paterndi.

Sonuç:

Sosyo-kültürel ve genetik faktörler, COVİD-19'un epidemiyolojik, klinik ve görüntüleme özelliklerini meteorolojik varyasyonlardan daha fazla etkileyebilir.

Anahtar Kelimeler: Coğrafi özellikler, COVID-19, etiyoloji

Kaynakça

1

Ovsyannikova IG, Haralambieva IH, Crooke SN, Poland GA, Kennedy RB. The role of host genetics in the immune response to SARS-CoV-2 and COVID-19 susceptibility and severity. Immunol Rev 2020;296(1):205-219.

2

Iturrieta-Zuazo I, Rita CG, García-Soidán A, de Malet Pintos-Fonseca A, Alonso-Alarcón N, Pariente-Rodríguez R, et al. Possible role of HLA class-I genotype in SARS-CoV-2 infection and progression: A pilot study in a cohort of Covid-19 Spanish patients. Clin Immunol 2020;219:108572.

3

Barquera R, Collen E, Di D, Buhler S, Teixeira J, Llamas B, et al. Binding affinities of 438 HLA proteins to complete proteomes of seven pandemic viruses and distributions of strongest and weakest HLA peptide binders in populations worldwide. HLA 2020;96(3):277-298.

4

Belouzard S, Chu VC, Whittaker GR. Activation of the SARS coronavirus spike protein via sequential proteolytic cleavage at two distinct sites. Proc Natl Acad Sci U S A 2009;106(14):5871-5876.

5

Ou X, Liu Y, Lei X, Li P, Mi D, Ren L, et al. Characterization of spike glycoprotein of SARS-CoV-2 on virus entry and its immune cross-reactivity with SARS-CoV. Nat Commun 2020;11(1):1620.

6

Zhang SY, Lian JS, Hu JH, Zhang XL, Lu YF, Cai H, et al. Clinical characteristics of different subtypes and risk factors for the severity of illness in patients with COVID-19 in Zhejiang, China. Infect Dis Poverty 2020;9(1):85.

7

Strafella C, Caputo V, Termine A, Barati S, Gambardella S, Borgiani P, et al. Analysis of ACE2 Genetic Variability among Populations Highlights a Possible Link with COVID-19-Related Neurological Complications. Genes (Basel) 2020;11(7): 741.

8

Delanghe JR, Speeckaert MM, De Buyzere ML. COVID-19 infections are also affected by human ACE1 D/I polymorphism. Clin Chem Lab Med 2020;58(7):1125-1126.

9

Görmeli Kurt N, Çamcı M. COVID-19 and Other Viral Pneumonias. Dicle Med J 2021;48(1):40-46.

10

Nishiura H, Kobayashi T, Miyama T, Suzuki A, Jung SM, Hayashi K, et al. Estimation of the asymptomatic ratio of novel coronavirus infections (COVID-19). Int J Infect Dis 2020;94:154-155.

11

Mizumoto K, Kagaya K, Zarebski A, Chowell G. Estimating the asymptomatic proportion of coronavirus disease 2019 (COVID-19) cases on board the Diamond Princess cruise ship, Yokohama, Japan, 2020. Euro Surveill 2020;25(10):2000180.

12

The Novel Coronavirus Pneumonia Emergency Response Epidemiology Team. The Epidemiological Characteristics of an outbreak of 2019 Novel Coronavirus Diseases (COVID-19) - China, 2020. China CDC Wkly 2020;2(8):113-122.

13

Garg S, Kim L, Whitaker M, O’Halloran A, Cummings C, Holstein R, et al. Hospitalization Rates and Characteristics of Patients Hospitalized with Laboratory-Confirmed Coronavirus Disease 2019-COVID-NET, 14 States, March 1-30, 2020. MMWR Morb Mortal Wkly Rep 2020;69(15):458-464.

14

Simpson S, Kay FU, Abbara S, Bhalla S, Chung JH, Chung M, et al. Radiological Society of North America Expert Consensus Statement on Reporting Chest CT Findings Related to COVID-19. Endorsed by the Society of Thoracic Radiology, the American College of Radiology, and RSNA. Radiol Cardiothorac Imaging 2020;2(2):e200152.

15

Michaels JA, Stevenson MD. Explaining national differences in the mortality of Covid-19: individual patient simulation model to investigate the effects of testing policy and other factors on apparent mortality. Preprint. medRxiv 2020. https://doi.org/10.1101/2020.04.02.20050633

16

Ma Y, Zhao Y, Liu J, He X, Wang B, Fu S, et al. Effects of temperature variation and humidity on the death of COVID-19 in Wuhan, China. Sci Total Environ 2020;724:138226.

17

Su D, Chen Y, He K, Zhang T, Tan M, Zhang Y, et al. Influence of socio-ecological factors on COVID-19 risk: a cross-sectional study based on 178 countries/regions worldwide. Preprint. medRxiv 2020. https://doi.org/10.1101/2020.04.23.20077545

18

Xie J, Zhu Y. Association between ambient temperature and COVID-19 infection in 122 cities from China. Sci Total Environ 2020;724:138201.

19

Tosepu R, Gunawan J, Effendy DS, Ahmad OAI, Lestari H, Bahar H, et al. Correlation between weather and Covid-19 pandemic in Jakarta, Indonesia. Sci Total Environ 2020;725:138436.

20

Rendana M. Impact of the wind conditions on COVID-19 pandemic: A new insight for direction of the spread of the virus. Urban Clim 2020;34:100680.

21

Gunthe SS, Swain B, Patra SS, Amte A. On the global trends and spread of the COVID-19 outbreak: preliminary assessment of the potential relation between location-specific temperature and UV index. Z Gesundh Wiss 2022;30(1):219-228.

22

Baqui P, Bica I, Marra V, Ercole A, van der Schaar M. Ethnic and regional variations in hospital mortality from COVID-19 in Brazil: a cross-sectional observational study. Lancet Glob Health 2020;8(8):e1018-e1026.

23

Wadhera RK, Wadhera P, Gaba P, Figueroa JF, Maddox KEJ, Yeh RW, et al. Variation in COVID-19 Hospitalizations and Deaths Across New York City Boroughs. JAMA 2020;323(21):2192-2195.

24

Karacan I, Akgun TK, Agaoglu NB, Irvem A, Alkurt G, Yildiz J, et al. The origin of SARS-CoV-2 in Istanbul: Sequencing findings from the epicenter of the pandemic in Turkey. North Clin Istanb 2020;7(3):203-209