ÖzETAmaç: Bu çalışmanın amacı, hipotonik bebeklerin tanı profilini belirlemek ve tanı sürecinde bir algoritmanın gerekliliğini analiz etmektir.
Gereç ve Yöntemler:Çalışmaya hipotoni şikayetiyle kabul edilen 53 hasta dahil edildi. Hipotonik bebekler klinik bulgularına göre iki gruba ayrıldı: Santral ve periferik. Klinik verilerin analizi ve araştırmaların sonuçlarıyla altı basamaklı bir algoritma oluşturuldu. bulgular: Otuz sekiz hastada santral hipotoni ve 15 hastada periferik hipotoni mevcuttu.Santral hipotonili hastalara dikkatli bir anamnez ve fizik muayeneden sonra basit karyotip analizi ve kranial görüntüleme ile %57.8 oranında tanı konulabildi. Nörometabolik hastalıklara daha ileri tetkiklerle tanı konuldu. Birinci basamak (klinik veriler ve fizik muayene) ve 2. basamak (kranial BT, MRI) 21 hastanın tanısını çözdü. Üçüncü basamakta (dismorfik bulgularla literatür taraması) ve dördüncü basamak (karyotip analizi) sonunda 6 hastanın tanı alması sağlandı. Beşinci basamakta biyokimyasal testlerle hastaların % 15'ine tanı konuldu. Altıncı basamaktaki testler (CK, EMG, SMA ve KMD için DNA analizi, kas biopsisi) 7 hasta için tanı koydurucuydu. Kalan dokuz hastaya tanı konulamadı.sonuç: Hipotonik infantların sistemik değerlendirilmesinde gereksiz tanı koydurucu işlemlerin yapılmasını önlemek amacıyla bir algoritmanın kullanılması yararlı olacaktır.Anahtar sözcükler: Algoritma, Ayırıcı tanı, Hipotoni, İnfant
AbsTRACTObjective: The aim of this study was to determine the diagnostic profile of infants with hypotonia and to analyze the necessity of an algorithm in the diagnostic process.
Material and Methods:Fifty-three patients admitted with the complaint of hypotonia were included in the study. The hypotonic infants were divided into two groups: central and peripheral hypotonia. An algorithm containing six steps was constructed with the analysis of clinical data and results of investigations.Results: Thirty-eight infants had central hypotonia and 15 had peripheral hypotonia. Through a careful medical history and physical examination, a diagnosis was made in 57.8% of the patients with hypotonia by a simple karyotype analysis and cranial MRI. The neurometabolic diseases were diagnosed with further investigations.Step 1 (clinical data and physical examination) and Step 2 (cranial CT, MRI) provided the diagnosis of 21 patients.Step 3 (literature search with dysmorphic findings) and Step 4 (karyotype analysis) contributed to the diagnosis of 6 patients. The diagnosis required biochemical tests in Step 5 in 15 percent of the patients. TheStep 6 tests (CK, EMG, DNA analysis for SMA and CMD, muscle biopsy) were diagnostic for 7 patients. The remaining nine patients could not be diagnosed.
Conclusion:An algorithm would be useful for the systematic evaluation of hypotonic infants to prevent unnecessary diagnostic procedures.