A prediction model for severe COVID-19 infection and intensive care unit admission in pregnant women

¹Bursa City Hospital,Department of Anesthesiology and Reanimation,Intensive Care Unit,bursa, Turkey
²İstanbul Medeniyet University, Department of Biostatistics and Medical Informatics,i̇stanbul,turkey
³Bursa City Hospital, Department of Obstetrics and Gynecology, Bursa, Turkey
⁴Bursa City Hospital, Department of Radiology, Bursa, Turkey

INTRODUCTION: This study aimed to develop a prediction model that can predict the intensive care admission of COVID-19 pregnant and postpartum women.
METHODS: The study was retrospective and single-center and was conducted with pregnant and postpartum patients 18 years of age and older who had been diagnosed with Covid-19 and were admitted to the obstetrics clinic between April 2020 and December 2021. The clinical and radiological features, laboratory values of the patients were recorded to develop a prediction model. Two different multivariate logistic regression models and the Naive Bayes classification algorithm were used for estimation. The results of the developed prediction models were summarized with the nomogram and the prediction successes were evaluated with the ROC curve.
RESULTS: The study included 436 pregnant and postpartum patients. Twelve of 51 patients admitted to the intensive care unit died. The specificities of three different classification models that we developed to determine the risk factors for intensive care admission were found to be over 95% and their sensitivities were 70.6%, 86.3% and 87%, respectively. In addition, the AUROC values were found to be 0.94, 0.941 and 0.978 for the models, respectively. High procalcitonin level, fever, dyspnea and moderate-to-severe radiological involvement were determined as risk factors for admission to intensive care in pregnant and postpartum women patients.
DISCUSSION AND CONCLUSION: It is thought that the risk models we have developed will be easy to implement and will help to identify pregnant women who are at risk of severe COVID-19 disease in the early period and to take measures.

Keywords:

Gebe kadınlarda ağır COVID-19 enfeksiyonu ve yoğun bakım ünitesine kabul için bir tahmin modeli

¹Bursa Şehir Hastanesi Anestezi ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı, Yoğun Bakım Dalı, Bursa, Türkiye
²İstanbul Medeniyet Üniversitesi, Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Anabilim Dalı, İstanbul, Türkiye
³Bursa Şehir Hastanesi, Kadın Hastalıkları ve Doğum Anabilim Dalı, Bursa,Türkiye
⁴Bursa Şehir Hastanesi, Radyoloji Ana Bilim Dalı, Bursa, Türkiye

GİRİŞ ve AMAÇ: Bu çalışmada Covid-19 tanılı gebe ve postpartum kadınların yoğun bakım ihtiyacını ön görebilecek tahmin modeli oluşturulması amaçlanmıştır.
YÖNTEM ve GEREÇLER: Tek merkezli ve retrospektif olarak planlanan çalışma Nisan 2020 ve Aralık 2021 tarihleri arasında COVİD-19 tanılı ve obstetri kliniğine kabul edilen 18 yaş üzeri gebe ve postpartum hastalar ile yapıldı. Tahmin modeli oluşturulması için hastaların klinik özellikleri, laboratuvar değerleri ve radyolojik özellikleri kaydedildi. Tahmin için iki farklı çok değişkenli lojistik regresyon modeli ve Naive Bayes sınıflandırma algoritması kullanıldı. Geliştirilen tahmin modellerinin sonuçları nomogram ile özetlendi ve tahmin başarıları ROC eğrisi ile değerlendirildi.

BULGULAR: Çalışmaya 436 gebe ve postpartum hasta dahil edildi. Yoğun bakıma yatırılan 51 hastadan 12’si exitus oldu.Yoğun bakıma yatış risk faktörlerini belirlemek için oluşturduğumuz üç faklı sınıflama modellinin spesifitelerinin %95’in üzerinde ve sensitivitelerinin sırasıyla %70.6, %86.3 ve %87 olduğu belirlendi. Ayrıca AUROC değerlerinin modeller için sırasıyla 0.94, 0.941 ve 0.978 olduğu bulundu. Yüksek prokalsitonin seviyesi, ateş, dispne ve orta-ağır radyolojik tutulum varlığının gebe ve post partum kadınlarda yoğun bakım yatışı ile ilişkili risk faktörleri olarak belirlendi.
TARTIŞMA ve SONUÇ: Geliştirdiğimiz risk modelinin uygulanması kolay ve erken dönemde ağır COVID-19 hastalık riski taşıyan gebeleri belirlemeye ve önlem alınmasına yardımcı olacağı düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler:

İsa Kılıç, Handan Ankarali, Gültekin Adanaş Aydın, Serhat Ünal, Hilal Gülsüm Turan Özsoy. A prediction model for severe COVID-19 infection and intensive care unit admission in pregnant women. . 2024; 22(1): 50-61

Corresponding Author: İsa Kılıç, Türkiye