ÖZET

Amaç:

Hiatal herninin (HH) Koronavirüs hastalığı-2019 (COVID-19) hastalarının bilgisayarlı tomografi (BT) bulguları, BT-şiddet skorları (BT-ŞS), yoğun bakım ünitesine (YBÜ) yatış ve ölüm oranları üzerindeki etkisini araştırmayı amaçladık.

Gereç ve Yöntem:

Çalışmamız Temmuz-Ekim 2021 tarihleri arasında hastanemize başvuran COVID-19 hastalarının tek merkezli retrospektif analiziydi. Bu hastaların 144’ünde HH vardı. Ayrıca kontrol grubu olarak HH’si olmayan 144 COVID-19 hastası rastgele seçildi. Dolayısıyla, toplam çalışma popülasyonu 18 yaş ve üstü 288 hastayı içermekteydi. Toraks BT taramaları, bir radyolog tarafından HH varlığı açısından incelendi ve BT-ŞS’leri, görsel bir puanlama sistemi kullanılarak hesaplandı.

Sonuç:

HH’nin varlığının, COVID-19 hastalarında pnömoninin ciddiyeti ve YBÜ’ye yatış ve mortalite artışı için önemli etkileri vardır.

Bulgular:

HH varlığı istatistiksel olarak ilk BT’nin COVID-19 Raporlama ve Veri Sistemi sınıflandırması (p=0,002) ve BT-ŞS’si (p<0,001) ile ilişkiliydi. Ayrıca HH, BT görüntülemede buzlu cam opasitesi, perikardiyal efüzyon, kaldırım taşı paterni, plevral, bronşiyal duvar kalınlaşması ve ters halo işareti ile istatistiksel olarak ilişkiliydi. Çok değişkenli analiz, HH’nin daha yüksek oranda YBÜ’ye yatış [odds oranı (OR): 2,47, p=0,01] ve mortalite (OR: 2,04, p=0,02) ile ilişkili olduğunu gösterdi.

GİRİŞ

Koronavirüs hastalığı-2019 (COVID-19) ilk olarak Aralık 2019’da Wuhan’da görülmüş ve hastalık tüm dünyaya hızla yayılmıştır¹. Gerçek zamanlı revers transkriptaz-polimeraz zincir reaksiyonu (RT-PCR), orofarengeal ve nazofarengeal sürüntü örneklerinden alınan COVID-19 için standart tanı yöntemidir². Bununla birlikte, RT-PCR testi yüksek yanlış negatif sonuçlara sahiptir. Bilgisayarlı tomografi (BT), erken evre hastalığın teşhisinde ve pnömoninin takibinde önemli bir rol oynamaktadır³. Konsolidasyon ve bronkovasküler kalınlaşma ile birlikte olan veya olmayan bilateral, çoklu, genellikle periferik ve bazal lokalize buzlu cam opasiteleri (GGO’lar) COVID-19 pnömonisinin tipik göğüs BT bulgularıdır⁴.

Hiatal herni (HH), karın içi organların, en sık olarak da midenin, özofageal hiatus yoluyla toraksa doğru fıtıklaşmasıyla oluşur⁵. HH’lerin çoğunda semptom yoktur ve tesadüfen teşhis edilir⁶. Karın içi basıncın artması sonucunda mide ve diğer karın içi organlar mediastene doğru protrüde olabilir.^7,8. Obezite ve yaşlılık HH’nin en önemli nedenleridir^9,10. HH’li hastaların çoğunda gastroözofageal reflü hastalığından (GÖRH) kaynaklanan çeşitli non-spesifik semptomlar vardır. Nadiren, büyük HH’ler nefes darlığı ve göğüs ağrısı gibi atipik semptomlara ve göğüs boşluğuna protrüde olan organların kalp ve pulmoner venleri sıkıştırması nedeniyle pulmoner ödem ve kalp yetmezliği gibi nadir komplikasyonlara neden olabilir¹¹. Literatürde büyük bir HH’nin bası sonucu akut kalp yetmezliği ataklarına ve akut anjinaya neden olabileceğini gösteren olgu raporları mevcuttur^12-14. BT genellikle HH tanısı koymak için rutin olarak kullanılmaz, ancak HH’nin yeri ve tipi hakkında yararlı ek bilgiler sağlayabilir^15,16. Genellikle farklı bir endikasyon için BT taraması yapılırken rastlantısal olarak teşhis edilir¹⁷. HH’li hastalarda GÖRH ve özofajit sıklığı normal popülasyona göre daha yüksektir. Klinik çalışmalarda, HH ve eşlik eden reflü özofajit, en sık astım¹⁸ ve larenjit¹⁹ olmak üzere solunum semptomları ile ilişkilendirilmiştir.

Literatürde, COVID-19 hastaları için risk faktörü olarak komorbiditeler, özellikle diyabet, hipertansiyon (HT), solunum ve kardiyovasküler sistem hastalıkları hakkında birçok çalışma bulunmaktadır²⁰. Ancak, COVID-19 hastalarında gastrointestinal komorbidite olarak HH’nin etkilerini araştıran bir çalışma bulunmamaktadır. Jiang ve ark.²¹, hastanede yatan COVID-19 hastalarında laringofaringeal reflü hastalığı (LFRH) prevalansını araştırmışlardır. LFRH’nin hastanede yatan COVID-19 hastalarında yaygın olduğunu ve ciddi hastalık ve kötü prognoz riskini bağımsız olarak artırdığını bildirmişlerdir²¹.

Çalışmamızda, COVID-19 hastalarının kontrastsız göğüs BT’sinde HH’leri tesadüfen tespit ettik ve hastalar HH olan ve olmayan gruplar olarak kategorize edildi. Bu çalışmanın amacı, COVID-19 hastalarında HH ile BT bulguları, BT ciddiyet skorları, yoğun bakım ünitesine (YBÜ) yatış ve mortalite oranları arasındaki ilişkiyi incelemektir.

GEREÇ VE YÖNTEM

Çalışma Helsinki Bildirgesi ve İyi Klinik Uygulamaları’na uygun olarak yürütülmüş ve Amasya Üniversitesi Tıp Fakültesi Etik Kurulu tarafından onaylanmıştır (onay numarası: 148, tarih: 4 Kasım 2021). Çalışma retrospektif olarak yürütüldüğü için bilgilendirilmiş onam gerekli görülmemiştir.

Çalışma Popülasyonu ve Verilerin Toplanması

Çalışmamız, Temmuz ve Ekim 2021 tarihleri arasında Amasya Üniversitesi Tıp Fakültesi Acil Servisi ve COVID-19 polikliniğine başvuran toplam 288 hastanın tek merkezli retrospektif analizidir. Sadece laboratuvarca onaylanmış RT-PCR testleri pozitif olan hastaları dahil ettik. Tüm hastalara hastanemizin radyoloji bölümünde en az bir göğüs BT taraması yapıldı. En az 3 negatif RT-PCR testi olan hastalar, pediatrik hastalar çalışma dışı bırakıldı.

Demografik özellikler, komorbiditeler, laboratuvar bulguları, hastanede kalış süresi, YBÜ’de kalış süresi ve klinik sonuçlar ile mortalite oranlarını içeren veriler retrospektif analiz için elektronik tıbbi kayıtlardan toplandı.

Örneklem Büyüklüğü

G-power (en son versiyon 3.1.9.7; Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, Düsseldorf, Almanya) programı kullanılarak çalışma örneklemi 280 hasta olarak belirlendi, her grupta en az 140 hasta olacak şekilde G-power programı kullanılarak etki büyüklüğü 0,39, α=0,05 ve güç (1-β)=0,90 olarak hesaplandı. İki grup vardı: HH olan 144 hasta ve HH olmayan 144 hasta (kontrol). Kontrol grubu olarak HH olmayan 144 COVID-19 hastası rastgele seçildi.

Laboratuvar Prosedürleri

Şiddetli akut solunum sendromu-Koronavirüs-2 için RT-PCR, tüm hastaların orofarengeal ve nazofarengeal sürüntü örneklerinde Dünya Sağlık Örgütü geçici kılavuzlarına göre yapıldı. RT-PCR testleri, ilk PCR testi negatif çıktığında yüksek klinik ve radyolojik COVID-19 şüphesi olan hastalarda tekrarlandı. Tam kan sayımı, serum biyokimya parametreleri, C-reaktif protein (CRP), kreatin kinaz ve laktat dehidrojenaz seviyesi gibi enflamatuvar belirteçler, eritrosit sedimentasyon hızı (ESR) ve ferritin dahil olmak üzere hastanın kabulünde toraks BT’nin yapılmasından itibaren 1 gün içinde elde edilen laboratuvar testleri hastane kayıtlarından kaydedildi.

Bilgisayarlı Tomografi Protokolü

Çalışma hastalarının tüm kontrastsız göğüs BT taramaları, 128 kesitli GE Healthcare Revolution EVO BT (GE Medical Systems; Milwaukee, WI) tarayıcıları kullanılarak sırtüstü pozisyonda gerçekleştirildi. Aşağıdaki çekim ve rekonstrüksiyon parametreleri kullanıldı: Tüp potansiyeli 120 kV; tüp akımı 100 ila 450 mA arasında değişiyordu; ışın aralığı 1,375; ışın kolimasyonu 64 mm×0,625 mm; gantri dönüşü 0,4 saniye; çekim yönü kraniyokaudal; rekonstrüksiyon çekirdeği standart; dilim kalınlığı ve kesit örtüşmesi 0,625 mm idi. Göğüs BT taramaları akciğer penceresi için 1500 WW ve 450 WL’de ve mediastinal pencere için 400 WW ve 40 WL’de değerlendirildi. Kontrastsız göğüs BT’si bir nefes tutma süresinde elde edildi. HH tanısı için multiplanar rekonstrüksiyon görüntüleri (aksiyal, koronal ve sagittal görüntüler) kullanıldı.

Görüntü Analizi

Göğüs BT görüntülemede 15 yıldan fazla deneyime sahip bir radyolog, BT görüntülerini standart bir klinik resim arşivleme ve tanı sistemi iş istasyonunda klinik ve laboratuvar verilerine kör olarak retrospektif olarak analiz etti. Her bir pulmoner lobun tutulumunu görsel olarak hesaplamak için daha önce literatürde kullanılmış olan yarı kantitatif 25 puanlık BT-şiddet skorlama (BT-ŞS) sistemi kullanıldı²². Aşağıdaki gibi hesaplandı: 0 tutulum yok; %5 tutulum; %25 tutulum; %26-49 tutulum; %50-75 tutulum; ve >%75 tutulum. Toplam BT-ŞS daha sonra beş lobun 0 (hiç yok) ile 25 (maksimum) arasında değişen BT skorları toplanarak hesaplandı.

Göğüs BT’lerinin görüntüleme bulguları ve ilk BT’lerin COVID-19 Raporlama ve Veri Sistemi (CO-RADS) sınıflandırması analiz edildi. CO-RADS sınıflandırması ile COVID-19’lu hastaların toraks BT taramalarının değerlendirilmesi standardize edildi ve COVID-19 pnömonisi şüphesi için 1 (çok düşük) ile 5 (çok yüksek) arasında sınıflandırıldı²³.

BT taramaları ayrıca aksiyal, koronal görüntüler ve mediastinal pencere ayarlı sagittal görüntüler kullanılarak HH açısından değerlendirildi. Toraks BT’lerinde posterior mediastenin alt kısımları 3D post-processing görüntüler kullanılarak HH varlığı açısından incelendi. HH’ler için BT bulgularını özofagusa bitişik yumuşak doku dolgunluğu, midenin rugal kıvrımlarının tanımı, özofageal hiatusun üstü, lobüle veya asimetrik enteral şekil veya bu bulguların karışımı olarak tanımladık. Gastroözofageal bileşkenin, özofageal hiatusundan yaklaşık 2 cm veya daha fazla yukarıya yer değiştirmesi durumunda HH mevcut olarak kabul edilmiştir^24,25.

İlk olarak, gastroözofageal bileşkenin diyafragma üzerinde ne kadar göç ettiğini belirlemek için sagittal planda özofageal hiatusun ön ve arka kısımlarından geçen bir çizgi çizildi. Daha sonra, hiatus çizgisinden gastroözofageal birleşime dikey bir çizgi çizildi ve mesafe ölçüldü (Şekil 1).

İstatistiksel Analiz

IBM Statistical Package for the Social Sciences statistics for Windows, sürüm 22.0 kullanılarak istatistiksel analizler gerçekleştirildi. Hastaların demografik özellikleri ve laboratuvar sonuçları, toplam BT skorları ve mortalite oranlarına ilişkin tanımlayıcı istatistikler frekans oranları, yüzdeler ve ortalama veya medyan değerler olarak raporlandı. Kolmogorov-Smirnov kullanılarak değişkenlerin normal dağılıma uygunluğu değerlendirildi. HH olan ve olmayan sürekli değişkenleri karşılaştırmak için, normal dağılıma sahip olmayan değişkenler için Mann-Whitney U testi ve normal dağılıma sahip değişkenler için Student’s t-testi kullanıldı. Kategorik değişkenlerin HH varlığına göre karşılaştırılması yerine ki-kare testi kullanıldı. COVID-19 hastalarının YBÜ’ye kabulü ve ölümü için bağımsız risk değişkenlerini belirlemek amacıyla çok değişkenli lojistik regresyon gerçekleştirildi. İstatistikler p<0,05’te anlamlı olarak belirlendi.

BULGULAR

Demografik Özellikler

Çalışma popülasyonu yaş ortalaması 65±13,9 olan 288 hastadan oluşmaktaydı; 156’sı (%54,2) erkekti. HH grubunda 79 (%54,9) hasta erkekti ve yaş ortalaması 71±11,3 yıldı. HH istatistiksel olarak ileri yaş ile ilişkiliydi (p<0,001). HH ile cinsiyet arasında anlamlı bir fark bulunmadı. Ayrıca, cinsiyet ile mortalite arasında da anlamlı bir fark bulunmadı (p=0,896). Ancak, erkek cinsiyet ile yüksek YBÜ yatışı arasında istatistiksel bir ilişki vardı (p=0,02).

Çalışma popülasyonunda en sık görülen komorbiditeler HT (143/288; %49,7) ve diabetes mellitus (96/288; %33,3) idi. HH ile komorbiditeler arasında anlamlı bir fark yoktu.

Ayrıca, HH’yi laboratuvar bulgularıyla ilişkilendirdiğimizde, HH ile CRP, ESR, artmış nötrofil, azalmış lenfosit yüzdesi gibi serum enflamatuvar belirteçleri ve Tablo 1’de gösterilen çoklu anormal laboratuvar bulguları arasında istatistiksel ilişkiler bulundu.

Hastaların hastanede kalış sürelerinin ortancası 13 gün, YBÜ’de kalış sürelerinin ortancası ise 10 gündü. HH ile YBÜ’de kalış süresi arasında anlamlı bir ilişki varken (p=0,015), YBÜ dışında kalış süresi arasında anlamlı bir ilişki yoktu (p=0,221) (Tablo 1).

Tüm 288 hastanın 29’u (%10,1) ayakta tedavi edildi. Tüm yatan hastaların 66/259’u (%25,48) YBÜ’de tedavi edildi. HH’li hastaların 48/66’sı (%72,7) YBÜ’de tedavi edildi. Toplam çalışma popülasyonunda 84/288 (%29,2) hasta, HH’li grupta ise 61/84 (%72,6) hasta öldü (Şekil 2).

Özellikle HH ile mortalite oranları (p<0,001) ve YBÜ’de tedavi ihtiyacı (p<0,001) arasında güçlü bir ilişki bulduk (Tablo 2).

Çok değişkenli analiz HH’nin daha yüksek oranda YBÜ’ye yatış [odds oranı (OR): 2,47, %95 güven aralığı (GA): 1,24-4,93, p=0,01] ve mortalite (OR: 2,04, %95 GA: 1,05-3,96, p=0,02) ile ilişkili olduğunu göstermiştir (Tablo 3, 4). Mortalite ile ileri yaş (OR: 1,07, %95 GA: 1,03-1,10, p<0,001), HH (OR: 2,04, %95 GA: 1,05-3,96, p=0,02) ve kronik kalp hastalığı (OR: 3,38, %95 GA: 1,15-9,97, p=0,02) arasında anlamlı bir ilişki olduğu Tablo 3’te gösterilmiştir.

Bilgisayarlı Tomografi Görüntülerine Dair Bulgular

Toplam hastaların BT-ŞS ortancası 10 (0-25) idi. HH olan grupta ortanca BT-ŞS 12,5 iken, HH olmayan grupta ortanca BT-ŞS 8 idi. HH ile ilk BT görüntülemenin CO-RADS sınıflandırması (p=0,002) ve BT-ŞS (p<0,001) arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki vardı.

Ayrıca HH, BT görüntülemede GGO’lar (p=0,003), perikardiyal efüzyon, kaldırım taşı görünümü, retiküler patern, lineer opasite, interlobüler septal kalınlaşma, plevral, bronşiyal duvar kalınlaşması (p<0,001) ve ters halo işareti (p=0,002) ile istatistiksel olarak ilişkiliydi (Tablo 2).

TARTIŞMA

Bu retrospektif analizde, COVID-19 hastalarında BT-ŞS’de HH varlığı ile YBÜ’ye yatış ve mortalite oranları arasındaki ilişkiyi değerlendirdik. Çalışmamıza göre, HH varlığı COVID-19 hastalarında artmış mortalite ve YBÜ’ye yatış oranları ile ilişkiliydi. Ayrıca, sonuçlarımız HH’li COVID-19 hastalarının daha yüksek BT ciddiyet skorlarına ve ciddi pnömoni BT bulgularına sahip olduğunu göstermiştir.

Literatürde birçok solunum yolu hastalığının HH ve GÖRH ile ilişkisi bildirilmiştir. İdiyopatik pulmoner fibrozis hastalarında, Tossier ve ark.²⁶ HH varlığı ile solunumsal nedenlerden ölüm riskinde artış arasında bir ilişki bulmuşlardır. Ayrıca göğüs BT taramalarının koronal ve sagittal görüntülerinde HH’nin varlığını veya yokluğunu araştırmışlardır. Biz de COVID-19 hastalarının kontrastsız göğüs BT görüntülemelerinde tesadüfen ortaya çıkan HH tanımladık. Reflü özofajit nedeniyle hastaneye yatışın çok sayıda üst solunum yolu ve akciğer hastalığı nedeniyle hastaneye yatışla ilişkisi bildirilmiştir. En yaygın ilişki sinüzit, larenjit, farenjit, kronik bronşit, bronşektazi, astım, pnömoni ve pulmoner fibrozis ile görülmüştür²⁷. HH reflü özofajit ile ilişkili olduğundan, çeşitli çalışmalarda solunum rahatsızlıkları ile ilişkili olduğu de bildirilmiştir^28,29, ancak neden ve sonuç açısından bazı kısıtlamaları vardır.

Reflü hastalığı nedeniyle hastaneye yatıştan sonra solunum yolu hastalığı nedeniyle hastaneye yatış riskinin yüksek olması, solunum yolu hastalıklarında reflünün nedensel etkisini desteklemektedir. HH ile ilişkili bu solunum semptomları, vagal aracılı nörojenik refleks ve hava yolu kasılmasına neden olan özofagustaki asidin mikroaspirasyonu nedeniyle hava yoluna asit reflüsü sonucu ortaya çıkabilir³⁰. Ayrıca Ruhl ve ark.³¹, HH ve reflü özofajit nedeniyle hastaneye yatışın birçok solunum yolu hastalığı nedeniyle hastaneye yatış riskini artırdığını bildirmişlerdir. Bu nedenle tedaviye dirençli veya etiyolojisi belirlenemeyen solunum yolu hastalığı olan hastalar HH ve reflü özofajit açısından değerlendirilmeli ve gerekli tedavi planları uygulanmalıdır. Ayrıca çalışmamızda HH BT görüntülemede GGO’lar, perikardiyal efüzyon, kaldırım taşı görünümü, retiküler patern, lineer opasite, interlobüler septal kalınlaşma, plevral ve bronşiyal duvar kalınlaşması ve ters halo işareti gibi çoklu anormal BT bulguları ile istatistiksel olarak ilişkili bulunmuştur. Bu çalışmada, HH’li COVID-19 hastalarında pulmoner bulguların ve prognozun daha kötü olabileceği ve bu hastaların tedavisinde göz önünde bulundurulması gerektiği görülmüştür.

HH’li hastalarda, kalbin ve pulmoner damarların göğüs boşluğuna protrüde olan organlar tarafından sıkıştırılması sonucu pulmoner ödem veya kalp yetmezliği gelişebilir¹¹. Çalışmamızda, literatürle uyumlu olarak, perikardiyal efüzyonu olan hastaların %78,9’unda (30/38; p<0,001) HH vardı ve bu istatistiksel olarak anlamlıydı. Ayrıca, hava yoluna asit reflüsünün etkisi solunum semptomlarını ve komplikasyonlarını artırabilir. Buna ek olarak, HH total akciğer kapasitesini ve vital kapasiteyi azaltarak gaz hapsine yol açarak restriktif akciğer hastalığı semptomlarına neden olmaktadır. Restriktif akciğer hastalığı, gastrik reflünün neden olduğu pulmoner fibrozis nedeniyle HH’nin bir sonucu olarak da gelişebilir³². Mevcut çalışmada, pulmoner fibrozisli hastaların %75’inde (21/28; p=0,005) HH vardı ve bu istatistiksel olarak anlamlıydı. Bu nedenler, çalışmamızdaki HH’li hastaların yüksek YBÜ’ye yatış ve mortalite oranlarını açıklayabilir.

Literatüre göre, COVID-19 hastaları arasında en yaygın komorbiditeler HT ve diyabet, kardiyovasküler bozukluklar ve solunum sistemi hastalıklarıdır²⁰. Bununla birlikte, sindirim sistemi hastalıklarının COVID-19 hastalarının prognozu üzerindeki etkisi hakkında çok az çalışma vardır. Jiang ve ark.²¹, LFRH hastaneye yatırılan COVID-19 hastaları üzerindeki etkilerini araştırmışlardır. LFRH’nin hastanede yatan COVID-19 hastalarında yaygın olduğunu ve ciddi veya kritik enfeksiyon riskiyle bağımsız olarak ilişkili olduğunu bildirmişlerdir. LFRH insidansı HH’li hastalarda daha yüksek olduğundan, çalışmamızda HH’li hastalarda mortalite ve YBÜ’ye yatış da anlamlı derecede yüksekti.

Bildiğimiz kadarıyla bu çalışma, COVID-19 hastalarında HH, BT-ŞS ve ölüm oranları arasındaki ilişkiyi araştıran ilk çalışmadır. Sonuçlarımız HH ile yüksek BT-ŞS, YBÜ’ye kabul ve mortalite arasında anlamlı bir ilişki olduğunu gösterdi. Çalışmamız sonuçlarıyla literatüre katkı sağladı ve COVID-19 hastalarında HH varlığının önemini vurguladı. COVID-19 hastalarının röntgenlerinde alt mediastende dolum defekti varsa HH düşünülmeli ve toraks BT çekilmelidir. Ayrıca COVID-19 hastalarının toraks BT’sini değerlendirirken koronal ve sagittal görüntülerin HH açısından incelenmesi gerekmektedir. Ayrıca büyük HH ile birlikte kalp ve pulmoner venöz sistem basısının değerlendirilmesi için ekokardiyografik inceleme yapılması önerilir.

Çalışmanın Kısıtlılıkları

Mevcut çalışmanın bazı sınırlılıkları bulunmaktadır. İlk sınırlılık çalışmamızın tek merkezli retrospektif bir analiz olmasıdır. Bu nedenle daha fazla doğrulama için örneklem büyüklüğünün yüksek olduğu çok merkezli bir çalışmaya ihtiyaç vardır. İkincisi, çalışmamız retrospektif olduğundan hastalar GÖRH açısından değerlendirilemedi. Üçüncü olarak hastaların ilk göğüs BT görüntülerini değerlendirdik. Takip BT’leri kullanmadığımız için geç dönem BT bulgularındaki değişiklikleri inceleyemiyoruz.

SONUÇ

HH varlığının COVID-19 hastalarında pnömoninin şiddeti ve YBÜ’ye yatış ve mortalite artışı üzerinde önemli etkileri olduğunu bulduk. Bu nedenle, COVID-19 hastalarının göğüs BT taramaları değerlendirilirken, hastanın prognozu ve tedavi planlaması için HH açısından da inceleme yapılmalıdır. HH varlığının COVID-19 hastalarında pnömoninin şiddeti ve YBÜ’ye yatış ve mortalite artışı üzerinde önemli etkileri olduğunu bulduk. Bu nedenle, COVID-19 hastalarının göğüs BT taramaları değerlendirilirken, hastanın prognozu ve tedavi planlaması için HH açısından da inceleme yapılmalıdır.

Etik

Etik Kurul Onayı: Çalışma Helsinki Bildirgesi ve İyi Klinik Uygulamaları’na uygun olarak yürütülmüş ve Amasya Üniversitesi Tıp Fakültesi Etik Kurulu tarafından onaylanmıştır (onay numarası: 148, tarih: 4 Kasım 2021).

Hasta Onayı: Retrospektif çalışmadır.

Hakem Değerlendirmesi: Editörler kurulu dışında olan kişiler tarafından değerlendirilmiştir.

Yazarlık Katkıları

Konsept: A.T.K., Dizayn: B.A., Veri Toplama veya İşleme: A.T.K., B.A., Analiz veya Yorumlama: A.T.K., B.A., Literatür Arama: B.A, Yazan: B.A.

Çıkar Çatışması: Yazarlar bu makale ile ilgili olarak herhangi bir çıkar çatışması bildirmemiştir.

Finansal Destek: Çalışmamız için hiçbir kurum ya da kişiden finansal destek alınmamıştır.

References

Huang C, Wang Y, Li X, Ren L, Zhao J, Hu Y, et al. Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China. Lancet. 2020;395:497-506.

Kojima N, Turner F, Slepnev V, Bacelar A, Deming L, Kodeboyina S, et al. Self-Collected Oral Fluid and Nasal Swab Specimens Demonstrate Comparable Sensitivity to Clinician-Collected Nasopharyngeal Swab Specimens for the Detection of SARS-CoV-2. Clin Infect Dis. 2021;73:e3106-e3109.

Alsharif W, Qurashi A. Effectiveness of COVID-19 diagnosis and management tools: A review. Radiography (Lond). 2021;27:682-7.

Wang Y, Dong C, Hu Y, Li C, Ren Q, Zhang X, et al. Temporal Changes of CT Findings in 90 Patients with COVID-19 Pneumonia: A Longitudinal Study. Radiology. 2020;296:55-64.

Kahrilas PJ, Kim HC, Pandolfino JE. Approaches to the diagnosis and grading of hiatal hernia. Best Pract Res Clin Gastroenterol. 2008;22:601-16.

Elyasinia F, Emami Razavi H, Hosseini A, Abolhasanizade F, Matloub R, Behboudi B, et al. Hiatal Hernia From Misdiagnosis to Diagnosis. Acta Med Iran. 2017;55:730-2.

Oleynikov D, Jolley JM. Paraesophageal Hernia. Surg Clin North Am. 2015;95:555-65.

Kohn GP, Price RR, DeMeester SR, Zehetner J, Muensterer OJ, Awad Z, et al. Guidelines for the management of hiatal hernia. Surg Endosc. 2013;27:4409-28.

Bashashati M, Sarosiek I, McCallum RW. Epidemiology and mechanisms of gastroesophageal reflux disease in the elderly: a perspective. Ann N Y Acad Sci. 2016;1380:230-4.

Yu HX, Han CS, Xue JR, Han ZF, Xin H. Esophageal hiatal hernia: risk, diagnosis and management. Expert Rev Gastroenterol Hepatol. 2018;12:319-29.

Sahin C, Akın F, Cullu N, Özseker B, Kirli İ, Altun İ. A Large Intra-Abdominal Hiatal Hernia as a Rare Cause of Dyspnea. Case Rep Cardiol. 2015;2015:546395.

Siu CW, Jim MH, Ho HH, Chu F, Chan HW, Lau CP, et al. Recurrent acute heart failure caused by sliding hiatus hernia. Postgrad Med J. 2005;81:268-9.

Chau AM, Ma RW, Gold DM. Massive hiatus hernia presenting as acute chest pain. Intern Med J. 2011;41:704-5.

Lim HS, Leong DP, Alasady M. Massive hiatus hernia mimicking a left atrial mass. Hear Lung Circ. 2013;22:875-6.

Sfara A, Dumitrascu DL. The management of hiatal hernia: an update on diagnosis and treatment. Med Pharm Rep. 2019;92:321-5.

Dallemagne B, Quero G, Lapergola A, Guerriero L, Fiorillo C, Perretta S. Treatment of giant paraesophageal hernia: pro laparoscopic approach. Hernia. 2018;22:909-19.

Roman S, Kahrilas PJ. The diagnosis and management of hiatus hernia. BMJ. 2014;349:6154.

Sontag SJ, O’Connell S, Khandelwal S, Miller T, Nemchausky B, Schnell TG, et al. Most asthmatics have gastroesophageal reflux with or without bronchodilator therapy. Gastroenterology. 1990;99:613-20.

Deveney CW, Benner K, Cohen J. Gastroesophageal reflux and laryngeal disease. Arch Surg. 1993;128:1021-7.

Yang J, Zheng Y, Gou X, Pu K, Chen Z, Guo Q, et al. Prevalence of comorbidities and its effects in patients infected with SARS-CoV-2: a systematic review and meta-analysis. Int J Infect Dis. 2020;94:91-5.

Jiang G, Cai Y, Yi X, Li Y, Lin Y, Li Q, et al. The impact of laryngopharyngeal reflux disease on 95 hospitalized patients with COVID-19 in Wuhan, China: A retrospective study. J Med Virol. 2020;92:2124-9.

Pan F, Ye T, Sun P, Gui S, Liang B, Li L, et al. Time course of lung changes at chest CT during recovery from coronavirus disease 2019 (COVID-19). Radiology. 2020;295:715-21.

Prokop M, van Everdingen W, van Rees Vellinga T, Quarles van Ufford H, Stöger L, Beenen L, et al. CO-RADS: A Categorical CT Assessment Scheme for Patients Suspected of Having COVID-19-Definition and Evaluation. Radiology. 2020;296:97-104.

Ouyang W, Dass C, Zhao H, Kim C, Criner G; COPDGene Investigators. Multiplanar MDCT measurement of esophageal hiatus surface area: association with hiatal hernia and GERD. Surg Endosc. 2016;30:2465-72.

Kim C, Ouyang W, Dass C, Zhao H, Criner GJ. Hiatal Hernia on Chest High-Resolution Computed Tomography and Exacerbation Rates in COPD Individuals. Chronic Obstr Pulm Dis. 2016;3:570-9.

Tossier C, Dupin C, Plantier L, Leger J, Flament T, Favelle O, et al. Hiatal hernia on thoracic computed tomography in pulmonary fibrosis. Eur Respir J. 2016;48:833-42.

el-Serag HB, Sonnenberg A. Comorbid occurrence of laryngeal or pulmonary disease with esophagitis in United States military veterans. Gastroenterology. 1997;113:755-60.

Ward PH, Berci G. Observations on the pathogenesis of chronic non‐specific pharyngitis and laryngitis. Laryngoscope. 1982;92:1377-82.

Sontag SJ, Schnell TG, Miller TQ, Khandelwal S, O’Connell S, Chejfec G, et al. Prevalence of oesophagitis in asthmatics. Gut. 1992;33:872-6.

Stein MR. Gastroesophageal reflux disease and airway disease. CRC Press; 1999.

Ruhl CE, Sonnenberg A, Everhart JE. Hospitalization with respiratory disease following hiatal hernia and reflux esophagitis in a prospective, population-based study. Ann Epidemiol. 2001;11:477-83.

Naoum C, Kritharides L, Ing A, Falk GL, Yiannikas J. Changes in lung volumes and gas trapping in patients with large hiatal hernia. Clin Respir J. 2017;11:139-50.

Hiatal Herninin BT-Şiddet Skorlarına ve COVID-19 Hastalarının Sağkalımına Etkisi