Iga vaskülitinde tanı anında steroid endikasyonu olmayan çocuklarda izlemde steroid gereksinimi gelişiminin makine öğrenmesi ile öngörülmesi
Machine learning-based prediction of subsequent steroid requirement in children with IgA vasculitis without an initial indication for steroid therapy
- Tez No: 1024486
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FATİH HAŞLAK
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları, Child Health and Diseases
- Anahtar Kelimeler: IgA vasküliti, pediatri, makine öğrenmesi, steroid gereksinimi, risk öngörüsü, İnsan-yapay zeka etkileşimi, IgA vasculitis, pediatrics, machine learning, steroid requirement, risk prediction, Human-artificial intelligence interaction
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Medeniyet Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Klinik İmmünoloji ve Romatoloji Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmanın amacı, tanı anında steroid tedavisi endikasyonu bulunmayan IgA vaskülitli çocuklarda izlem sürecinde gelişen steroid gereksinimini öngörmek, steroid gereksinimi ile ilişkili klinik ve laboratuvar belirteçleri belirlemek ve bu amaçla açıklanabilir bir hibrit makine öğrenmesi modeli geliştirmektir. Bu retrospektif çalışmaya, İstanbul Medeniyet Üniversitesi Prof. Dr. Süleyman Yalçın Şehir Hastanesi'nde izlenen ve EULAR/PRINTO/PRES sınıflama kriterlerine göre IgA vasküliti tanısı alan 557 çocuk hasta dahil edildi. Tanı anında steroid tedavisi endikasyonu bulunmayan hastalar çalışmaya alındı; başlangıçta diffüz karın ağrısı, gastrointestinal kanama, nefrit, orşit veya steroid tedavisi gerektiren diğer sistemik tutulum bulguları bulunan hastalar çalışma dışı bırakıldı. Demografik, klinik ve laboratuvar verileri hasta dosyaları ile elektronik kayıt sisteminden elde edildi. Steroid gereksinimi; izlem sürecinde diffüz karın ağrısı, nefrit, gastrointestinal kanama, orşit, santral sinir sistemi tutulumu veya pulmoner hemoraji gelişimi olarak tanımlandı. Steroid gereksinimi ile ilişkili bağımsız belirleyiciler çok değişkenli lojistik regresyon analizi ile araştırıldı. Makine öğrenmesi aşamasında farklı algoritmalar karşılaştırıldı ve en yüksek performansı gösteren hibrit modelde Denoising Autoencoder (DAE), Support Vector Machine (SVM) ve AdaBoost algoritmaları birlikte kullanıldı. Modelin yorumlanabilirliğini değerlendirmek amacıyla SHAP (Shapley Additive Explanations) analizi uygulandı. Çalışmaya dahil edilen 557 hastanın tanı anındaki medyan yaşı 7,5 yıl (1,6-17,8 yıl) olup, 296'sı (%53,1) kızdı. İlk atak sırasında 114 hastada (%20,5) steroid gereksinimi gelişti.Steroid gereksinimi gelişen hastalarda kortikosteroid tedavisine başlanma süresinin medyan 4,6 gün (2-14 gün) olduğu saptandı.Çok değişkenli lojistik regresyon analizinde başlangıçta kusma varlığı ve gaitada gizli kan pozitifliğinin steroid gereksinimi gelişimi ile bağımsız olarak ilişkili olduğu saptandı. Makine öğrenmesi analizlerinde en yüksek performans hibrit model ile elde edildi. Modelin ROC eğrisi altında kalan alan (AUC) değeri 0,8350±0,0385, doğruluk oranı %83,3, duyarlılığı %72,17 ve özgüllüğü %86,18 olarak bulundu. SHAP analizinde C-reaktif protein, gaitada gizli kan pozitifliği, başlangıçta kusma varlığı, mutlak lenfosit sayısı ve mutlak nötrofil sayısı model kararına en fazla katkı sağlayan değişkenler olarak belirlendi. Bu çalışmada, tanı anında steroid tedavisi endikasyonu bulunmayan IgA vaskülitli çocuklarda izlem sürecinde gelişen steroid gereksiniminin rutin klinik ve laboratuvar verileri kullanılarak öngörülebileceği gösterilmiştir. Elde edilen bulgular, özellikle gastrointestinal sistem tutulumunu ve enflamasyonu yansıtan klinik ve laboratuvar bulgularının risk değerlendirmesinde önemli rol oynadığını göstermektedir. Geliştirilen hibrit modelin gösterdiği performans, steroid gereksinimi gelişme riski taşıyan hastaların erken dönemde belirlenmesine katkı sağlayabilecek potansiyel bir karar destek aracı olarak kullanılabileceğini düşündürmektedir.
Özet (Çeviri)
The aim of this study was to predict the development of steroid requirement during follow-up in children with IgA vasculitis who did not have an indication for steroid treatment at diagnosis, to identify clinical and laboratory predictors associated with steroid requirement, and to develop an explainable hybrid machine learning model for this purpose. This retrospective study included 557 pediatric patients diagnosed with IgA vasculitis according to the EULAR/PRINTO/PRES classification criteria whose clinical follow-up was conducted at Istanbul Medeniyet University Prof. Dr. Süleyman Yalçın City Hospital. Patients without an indication for steroid therapy at diagnosis were included, whereas those presenting with diffuse abdominal pain, gastrointestinal bleeding, nephritis, orchitis, or other systemic manifestations requiring steroid treatment at baseline were excluded. Demographic, clinical, and laboratory data were obtained from medical records and the electronic hospital database. Steroid requirement was defined as the development of diffuse abdominal pain, nephritis, gastrointestinal bleeding, orchitis, central nervous system involvement, or pulmonary hemorrhage. Independent predictors of steroid requirement were investigated using multivariable logistic regression analysis. During the machine learning phase, different algorithms were compared, and the hybrid model with the highest performance combined Denoising Autoencoder (DAE), Support Vector Machine (SVM), and AdaBoost algorithms. SHAP (Shapley Additive Explanations) analysis was performed to evaluate model interpretability. Among the 557 patients included in the study, the median age at diagnosis was 7.5 years (range, 1.6–17.8 years), and 296 (53.1%) were female. During the first disease episode, 114 patients (20.5%) developed a steroid requirement. Among patients who developed a steroid requirement, the median time to initiation of corticosteroid therapy was 4.6 days (range, 2–14 days). Multivariable logistic regression analysis demonstrated that the presence of vomiting and a positive fecal occult blood test at baseline were independently associated with the development of steroid requirement. Among the machine learning models, the hybrid model achieved the best performance. The model yielded an area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of 0.8350 ± 0.0385, with an accuracy of 83.3%, sensitivity of 72.17%, and specificity of 86.18%. SHAP analysis identified C-reactive protein, a positive fecal occult blood test, vomiting at presentation, absolute lymphocyte count, and absolute neutrophil count as the variables contributing most to model predictions. This study demonstrated that the subsequent need for steroid therapy during follow-up in children with IgA vasculitis who had no indication for steroid treatment at diagnosis can be predicted using routinely available clinical and laboratory data. The findings suggest that clinical and laboratory indicators reflecting gastrointestinal involvement and inflammation play an important role in risk assessment. The performance of the developed hybrid model indicates its potential utility as a clinical decision-support tool for the early identification of patients at risk of developing steroid requirement during follow-up.
Benzer Tezler
- Henoch schönlein vasküliti etyopatogenezinde nörominidaz 1 (NEU1) geninin yeri ve böbrek tutulumu ile ilişkisi
The role of neu1 gene i̇n the etiopathogenesi̇s of henoch schönlei̇n vasculi̇ti̇s and its relati̇onshi̇p wi̇th renal i̇nvolvement
NEZİHE BİLGE BAHÇECİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2014
GenetikCelal Bayar ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PELİN ERTAN
- Pediatrik yaş grubunda ıga nefropatisi ile henoch schönlein purpura nefriti hastalıklarının 2016 yılında güncellenen oxford sınıflandırması'na göre yeniden sınıflandırılması ve klinikopatolojik özelliklerinin karşılaştırılması
Reclassification of iga nephropathy and henoch schönlein purpura nephritis in paediatric age group according to the oxford classification updated in 2016 and comparison of clinicopathological features
PELİN KÜRTÜNCÜ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2024
PatolojiErciyes ÜniversitesiTıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜLYA AKGÜN
- IgM, IgG ve lgA romatoid faktörlerin değişik artritli hasta gruplarında mikro-ELISA test yöntemiyle ölçülmesi
Başlık çevirisi yok
BAHRİYE KEŞ
- 5 Cl Pu-Be nötron kaynağı kullanarak aktivasyon analizi ile analizi mümkün olan elementlerin dedeksiyon limitlerinin tespiti
Investigation of the possibility in analysis of elements by activation analysis and determination of detection limits of proposed elements using a 5 Cl Pu-Be neutron source
İSMET ÇELENK
- Yahya Kemal'de bedii tefekkür unsurları: 1 Kendi Gök Kubbemiz'de duygu
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA ÖZBALCI
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Türk Dili ve EdebiyatıGazi ÜniversitesiTürk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SADIK K. TURAL