40-65 yaş arası erkeklerde çoklu klinik değişkenlere dayalı aterosklerotik kalp hastalığı riskinin belirlenmesi
Determination of atherosclerotic heart disease risk based on multiple clinical variables in men aged 40-65 years
- Tez No: 1010672
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İSMAİL KASIM, DR. ÖĞR. ÜYESİ EBRU UĞRAŞ
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Aile Hekimliği, Family Medicine
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Giriş ve Amaç: Aterosklerotik kalp hastalığı (ASKH), Türkiye'de ve dünya çapında önemli bir ölüm nedenidir. Yaşamın erken dönemlerinde başlayıp uzun süre sessizce ilerleyebilen bu hastalığın erken teşhisi, mortalite ve morbiditeyi azaltmak için önemlidir. Günümüzde var olan [Systematic Coronary Risk Evaluation 2 (SCORE2) ve Framingham] gibi skorlama sistemleri ASKH riskini tahmin etmek için yeterli metabolik ve yaşam tarzı faktörlerini içermemektedir. Bu çalışmanın amacı, ASKH üstünde etkili olduğu saptanan yeni parametrelerle ASKH riskini daha iyi tahmin edebilecek ve birinci basamak sağlık hizmetlerinde kullanılabilir hale getirebilecek model sistemi belirlemektir. Gereç ve Yöntemler: Bu çalışma, Ankara Bilkent Şehir Hastanesi Aile Hekimliği Polikliniği'ne başvuran 40-65 yaş arası 350 erkek hasta üzerinde yapılmıştır. Katılımcıların 175'ine ASKH tanısı konmuş ve 175'i kontrol grubunda ele alınmıştır. Yaş, alışkanlıklar, kan basıncı ve laboratuvar testleri [total kolesterol, HDL-Kolesterol (HDL-K), LDL-Kolestrol (LDL-K), trigliserit, HbA1c, TSH] gibi faktörler kontrol edilmiştir. Single Point Insulin Sensitivity Estimator (SPISE) indeksi ve aterojenik plazma indeksi (API) hesaplanmış, ROC analizleri yapılmıştır ve risk tahmin modelleri oluşturmak için makine öğrenimi [Karar Ağacı, Rastgele Orman, Destek Vektör Makinesi (DVM)] algoritmaları kullanılmıştır. Bulgular: ASKH grubunda aile öyküsü, obezite, sistolik kan basıncı, yüksek trigliserit, düşük HDL-K ve yüksek HbA1c çok daha yaygın çıkmıştır. SPISE indeksi ASKH grubunda önemli ölçüde düşerken, API sayısı çok daha yüksektir. ROC analizleri, API ve SPISE indeksinin farkı belirlemede yaygın lipid sayılarından daha iyi olduğunu göstermiştir. Makine öğrenimi modelleri arasında DVM algoritması en iyi doğruluk (%94) ve AUC (0,971) sonuçlarını vermiştir.Sonuç: SPISE, API, egzersiz seviyesi, paket/yıl, HbA1c ve trigliserit gibi değişkenlerin yaygın risk faktörleriyle birlikte değerlendirildiğinde, ASKH risk tahminlerinin doğruluğunu büyük ölçüde artırmaktadır. Bu ölçümlerin birinci basamak sağlık hizmetlerindeki düzenli risk taramalarına eklenmesi, risk altındaki kişilerin erken tespit edilmesini kolaylaştırabilir. Ayrıca, Destek Vektör Makinesi modeli kullanımı ile ASKH riskinin belirlenmesi standart yöntemlere göre daha yüksek doğruluğa sahiptir (AUC:0,971). Bu, birçok parametreyi aynı anda analiz edebilen veri odaklı yöntemlerin aile hekimliklerinde kullanılan HYP sistemine entegre edildiğinde klinik risk değerlendirmesinde önemli olabileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Introduction: Atherosclerotic heart disease (ASHD) is a significant cause of death in Türkiye and worldwide. Early diagnosis of this disease, which can begin early in life and progress silently for a long time, is crucial for reducing mortality and morbidity. Currently available scoring systems, such as Systematic Coronary Risk Evaluation 2 (SCORE2) and Framingham, do not utilize sufficient parameters to predict the risk of ASHD. The aim of this study is to develop a model system that can better predict the risk of ASHD using new parameters found to be effective on ASHD and make it available in primary health care settings. Materials and Methods: This study was conducted with 350 men aged 40-65 who attended the Family Medicine outpatient clinic of Bilkent City Hospital in Ankara. Half of them (175) had atherosclerotic cardiovascular disease, and the other half served as controls. It is examined that factors such as demographic characteristics, lifestyle, blood pressure, and laboratory results. It is also calculated the Single Point Insulin Sensitivity Estimator (SPISE) and Atherogenic Index of Plasma (AIP) indices. ROC analyses and machine learning models were used for predictive modeling. Results: Older age, family history, obesity, high systolic blood pressure, high triglycerides, low HDL-Cholestrol (HDL-C) and high HbA1c were associated with atherosclerotic cardiovascular disease. SPISE values were lower in thE atherosclerotic cardiovascular disease group, while AIP values were higher. ROC analysis showed that AIP and SPISE better discriminated cases from those with normal lipid markers. The Support Vector Machine (SVM) model had the best accuracy (94%) and AUC (0.971) among machine learning algorithms. Conclusion: Newer variables such as SPISE, AIP, exercise level, pack-years, HbA1c and triglycerides are considered together with common risk factors, they significantly increase the accuracy of ASHD risk estimates. Incorporating these measurements into regular risk screening in primary care settings could facilitate early identification of at-risk individuals. Furthermore, the use of the Support Vector Machine model to determine ASHD risk has higher accuracy (AUC: 0.971) than standard methods. This suggests that data-driven methods capable of analyzing multiple parameters simultaneously could be valuable in clinical risk assessment when integrated into the HYP system used in family medicine.
Benzer Tezler
- Sirkadyen ritimde sabahçıl akşamcıl ve ara tip kişilerin oral hijyen alışkanlıklarının incelenmesi
Investigation of oral hygiene habits of morning, evening, and intermediate type individuals in a circadian rhythm
AHMET EKİN ÖZDEMİR
Diş Hekimliği Uzmanlık
Türkçe
2025
Diş HekimliğiEge ÜniversitesiPeriodontoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜN ÖZÇAKA YÜKSEL
- Evli bireylerde yaşam doyum düzeyinin cinsiyet faktörüne ve evlilik süresine göre yordanması Çorum örneği
Prediction of life satisfaction in married individuals according to gender factor and duration of marriage Çorum example
NALAN ERLİK YARDIMCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Psikolojiİstanbul Gelişim ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ESENGÜL KAYAN
- Ultrason ile yüz deri kalınlığı ölçümünün cilt tipi, cinsiyet, yaş ve beden kitle indeksi ile ilişkisi
Association of facial skin thickness measured by ultrasound with skin type, gender, age, and body mass index
FARUK TARHAN
- Maksillofasiyal travma olgularının medikolegal değerlendirilmesi
Medicolegal evaluation of maxillofacial trauma cases
İREM TUĞÇE TOKSOY
- Acil serviste beta bloker zehirlenmesi tanısı alan hastaların değerlendirilmesi
Evaluation of patients are diagnosed with beta blocker intoxication in emergency room
FİGEN ÖZCAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2016
İlk ve Acil YardımOndokuz Mayıs ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CELAL KATI