Tip 2 diyabetli hastalarda hematolojik inflamasyon belirteçleri ile yüksek koroner arter kalsiyum skoru tahmini: Çok modellemeli makine öğrenimi yaklaşımı
Prediction of high coronary artery calcium scores in patients with type 2 diabetes mellitus using hematological inflammatory markers: A multi-model machine learning approach
- Tez No: 1015667
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ECE ÜNAL
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: İç Hastalıkları, Internal diseases
- Anahtar Kelimeler: Diabetes mellitus-tip 2, Koroner arter hastalığı, Makine öğrenmesi, Diabetes mellitus-type 2, Coronary artery disease, Machine learning
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Amaç: Bu çalışmada, tip 2 diyabetes mellitus tanılı hastalarda hematolojik inflamasyon belirteçleri ve klinik/laboratuvar parametreleri kullanılarak yüksek koroner arter kalsiyum skorunun makine öğrenmesi modelleri ile öngörülmesi amaçlandı. Yöntem: Kesitsel tasarımdaki çalışmaya toplam 194 tip 2 diyabetes mellitus hastası dahil edildi. Koroner arter kalsiyum skoru için eşik değer 400 olarak belirlendi; CACS ≤400 olanlar düşük, CACS >400 olanlar yüksek CACS grubu olarak sınıflandırıldı. Veri seti tabakalı rassal örnekleme ile %80 eğitim ve %20 test olmak üzere ayrıldı. Random Forest özellik seçimi ile 37 aday değişken arasından 19 değişken belirlendi; CRP klinik gerekçeyle modele eklenerek toplam 20 değişkenle analiz yapıldı. Lojistik regresyon, K-en yakın komşu, destek vektör makinesi, rastgele orman, gradyan artırma ve XGBoost modelleri değerlendirildi. Bulgular: Test setinde modellerin AUC değerleri 0.380 ile 0.681 arasında değişti. En yüksek AUC değeri K-en yakın komşu modelinde elde edildi. Bu model doğruluk 0.641, duyarlılık 0.562, özgüllük 0.696, kesinlik 0.562 ve F1 skoru 0.562 performans gösterdi. Çapraz doğrulama analizinde de en yüksek CV-AUC değeri K-en yakın komşu modelinde saptandı. Sonuç: Hematolojik inflamasyon belirteçleri ve klinik/laboratuvar değişkenleri kullanılarak yüksek CACS öngörüsü sınırlı ancak potansiyel klinik değeri olan bir performans göstermiştir. K-en yakın komşu modeli diğer modellere göre daha dengeli sonuçlar üretmiştir.
Özet (Çeviri)
Objective: This study aimed to predict high coronary artery calcium score using hematological inflammatory markers and clinical/laboratory parameters in patients diagnosed with type 2 diabetes mellitus through machine learning models. Methods: A total of 194 patients with type 2 diabetes mellitus were included in this cross-sectional study. The threshold value for coronary artery calcium score was set at 400; patients with CACS ≤400 were classified as the low CACS group, while those with CACS >400 were classified as the high CACS group. The dataset was divided into 80% training and 20% test sets using stratified random sampling. Random Forest feature selection identified 19 variables among 37 candidate variables; CRP was added to the model for clinical reasons, and analyses were performed with a total of 20 variables. Logistic regression, K-nearest neighbors, support vector machine, random forest, gradient boosting, and XGBoost models were evaluated. Results: In the test set, AUC values of the models ranged from 0.380 to 0.681. The highest AUC value was obtained with the K-nearest neighbors model. This model showed an accuracy of 0.641, sensitivity of 0.562, specificity of 0.696, precision of 0.562, and F1 score of 0.562. The highest CV-AUC value in cross-validation analysis was also observed in the K-nearest neighbors model. Conclusion: Prediction of high CACS using hematological inflammatory markers and clinical/laboratory variables showed limited but potentially clinically valuable performance. The K-nearest neighbors model produced more balanced results compared with the other models.
Benzer Tezler
- Tip 2 diyabetes mellitus tanılı hastalarda Akdeniz diyeti'ne uyum ile sistemik immun inflamatuar indeks arasındaki ilişki
The relationship between Mediterranean diet adherence and systemic immune-inflammation index in patients with type 2 diabetes mellitus
BÜŞRA GÜLLÜCE
- Kaynağı belirlenemeyen embolik inme ve kaynağı belirlenmiş inme alt gruplarında nötrofil lenfosit oranı ve diğer hematolojik inflamasyon belirteçlerinin değerlendirilmesi
Evaluation of neutrophil-to-lymphocyte ratio and other hematological inflammatory markers in embolic stroke of undetermined source and other determined etiologic subtypes of ischemic stroke
ABDULLAH UYAR
- MAFLD ve NAFLD hastalarındanon-invazif skorlamaların ve metabolik parametlerin karşılaştırılması
A comparison of non-invasive scoring systems and metabolic parameters in patients with MAFLD and NAFLD
NİLSU KALAYCI
- COVID-19 hastalarında mortaliteyi öngörmede inflamatuvar belirteçlerin önemi
Başlık çevirisi yok
HACER KANDİLCİK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Kahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiEnfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Aterosklerotik damar hastalığında endotel hücrelerindeki somatik gen mutasyonlarının rolü
The role of somatic gene mutations on endothelial cells in atherosclerotic vascular disorder
REYHAN KÜÇÜKKAYA