Koronavirüs salgını nedeniyle tüm dünyada vaka sayısı 113 milyona yaklaşırken, hastalığın ardından uzun süreli etkileri ortaya çıkmaya devam ediyor. Çin’de yapılan yeni bir araştırma, Covid-19’u yenen ortalama her 5 kişiden birinin 6 aydan daha uzun süren saç dökülme problemi yaşadığını ortaya koydu.
Çin’de yapılan yeni bir araştırma, corona virüs salgının ortaya çıktığı Wuhan kentinde Covid-19 nedeniyle hastaneye kaldırılan bin 655 kişiye baktı. Bilim insanları bu hastalardan 359’unun (yüzde 22) altı ayın ardından saç dökülmesi problemi yaşamaya devam ettiğini bildirdi. Bulguları The Lancet dergisinde yayımlanan çalışmanın yazarları saç dökülmesinin stres verici olayların ardından çıkan normal bir psikolojik reaksiyon olduğunu ve kısa bir süre sonra ortadan kaybolduğunu belirtti.
- Ancak, araştırmacılar 6 aydan daha uzun süren saç dökülmesinin endişe verici olabileceğini ve bunun Covid-19’un alopecia (yama şeklinde saçlardaki açıklık) gibi ciddi durumlara neden olduğunun kanıtı olduğunu ifade etti.
Anksiyete ve depresyon da görülüyor
Çalışma kapsamında, Wuhan’daki Jin Yin-tan hastanesinde 7 Ocak ile 29 Mayıs arasında taburcu edilen Covid-19 hastaları altı ay boyunca takip edildi. Bu süreç içerisinde hastalara yaşadıkları semptomlarla ilgili sorular soruldu, düzenli olarak kan tahlili yapıldı ve çeşitli fiziksel muayeneler gerçekleştirildi. Araştırmacılar, Covid-19’u yenenlerin çoğunlukla yorgunluk, kas zayıflığı, uykuya dalmada güçlük, anksiyete veya depresyon gibi durumlardan muzdarip olduğunu buldu. Ancak, saç dökülmesi de keşfettikleri ana semptomlardan biriydi.
- Sonuçlarda, incelenen kişilerin yüzde 63’ünün yorgunluk veya kas zayıflığı, yüzde 26’sının uykuya dalmada güçlük, yüzde 23’ünün anksiyete veya depresyon, yüzde 22’sinin ise saç dökülmesi yaşadığı görüldü.
Çin Tıbbi Bilimler Akademisi araştırmacıları, “Çalışmamızın amacı, hastaneden taburcu olan Covid-19 hastalarının yaşadığı uzun dönemli sağlık sorunlarını açıklayabilmektir. Bildiğimiz kadarıyla, araştırmamazın şimdiye kadar Covid-19’u yanen yetişkinliklerle yapılan en geniş zaman aralığına sahip çalışmadır” ifadelerini kullandı.
