18 yaş altı kafa travması ile başvuran hastalarda BT çekim endikasyonlarının skorlama sistemleri ve yapay zeka destekli algoritmalarla değerlendirilmesi
Assesment of CT scan indications in pediatric head trauma using scoring systems and artificial intelligence-driven algorithms
- Tez No: 1025540
- Danışmanlar: DOÇ. DR. UTKU MURAT KALAFAT, DR. BİLAL YENİYURT
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Acil Tıp, Emergency Medicine
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sağlık Bilimleri Üniversitesi
- Enstitü: İstanbul Kanuni Sultan Süleyman Eğitim ve Araştırma Hastanesi
- Ana Bilim Dalı: Acil Tıp Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Amaç: Pediatrik kafa travmasında bilgisayarlı tomografi (BT) endikasyonu için geliştirilmiş üç klinik karar kuralının (PECARN, CATCH ve CHALICE) tanı performansını aynı kohortta karşılaştırmak; geleneksel lojistik regresyon ve makine öğrenmesi tabanlı tahmin modellerinin bu kurallar ile karşılaştırmalı performansını değerlendirmek; ve yerel pratikte kuralların uygulanmasına ilişkin yapısal bulguları sunmaktır. Gereç ve Yöntem: 15 Ağustos 2025 ile 15 Ağustos 2026 arasında üçüncü basamak bir merkezin acil servisine pediatrik kafa travması ile başvuran 691 hasta prospektif olarak değerlendirildi. BT durumu kayıtlı olan tüm hastalarda PECARN, CATCH ve CHALICE kuralları operasyonelleştirildi. Birincil sonlanım major intrakranial yaralanma, ikincil sonlanım BT'de saptanan herhangi bir intrakranial patoloji veya kafatası kırığı olarak tanımlandı. Skorlama sistemlerinin tanı performansı duyarlılık, özgüllük, prediktif değerler ve eğri altı alan (AUC) ile değerlendirildi. Tahmin modeli olarak lojistik regresyon, LASSO ile düzenlenmiş lojistik regresyon, Random Forest, Gradient Boosting ve XGBoost geliştirildi; iç doğrulama 10 katlı tabakalı çapraz doğrulama ve Harrell bootstrap optimism correction ile yapıldı. Bulgular: Toplam 691 hastanın 635'ine (%91,9) beyin BT çekildi. Birincil sonlanım (major intrakranial yaralanma) 33 hastada (%5,2), ikincil sonlanım (kranial ve intrakranial yaralanma) 74 hastada (%11,7) gözlendi. PECARN sütununda kaydedilen 178 resmi pozitif kritere ek olarak 157 hastada gerekçe olarak“hekim deneyimi”ve 119 hastada“aile isteği”işaretlenmişti. Birincil sonlanım için PECARN AUC 0,708, NPV %97,8; CATCH AUC 0,681, NPV %97,2; CHALICE AUC 0,599, NPV %96,2 saptandı. İkincil sonlanım için PECARN AUC 0,679 (%95 GA 0,616-0,736), CATCH AUC 0,666 (%95 GA 0,606-0,728), CHALICE AUC 0,519 (%95 GA 0,472-0,572) bulundu. PECARN, CHALICE'e göre istatistiksel olarak üstündü (ΔAUC = +0,160; p < 0,001); PECARN ile CATCH arasında anlamlı fark gözlenmedi (ΔAUC = +0,013; p = 0,560). Çok değişkenli lojistik regresyonda bağımsız prediktörler hematom (OR 3,39; p = 0,001), şişlik (OR 2,72; p = 0,001) ve yaş (her yıl için OR 0,86; p < 0,001) idi. Lojistik regresyon AUC 0,740 ile PECARN'a benzer performans gösterdi; makine öğrenmesi modelleri PECARN'a göre istatistiksel olarak anlamlı üstünlük sağlamadı. İki yaş altı alt grupta tüm kuralların performansı belirgin olarak düşüktü (PECARN AUC 0,605, NPV %80,6); iki yaş ve üzeri alt grupta PECARN AUC 0,757 ve NPV %97,4 olarak saptandı. Sonuç: Bu üçüncü basamak merkez kohortunda PECARN, birincil sonlanım için klinik kullanım açısından yeterli ayırt edicilik ve yüksek NPV göstermiştir. İki yaş altı çocuklarda kuralların performansı belirgin olarak düşüktür ve bu grupta klinik karar verme süreci ek temkin gerektirir. Makine öğrenmesi modelleri bu örneklem büyüklüğünde mevcut kuralları aşan ek tanısal fayda sağlamamıştır.“Hekim deneyimi”ve“aile isteği”gerekçeleriyle yapılan BT istemlerinin yüksek sıklığı, kuralların yerel pratiğe entegrasyonunda uygulamada anlamlı bir uyumsuzluğa işaret eder.
Özet (Çeviri)
Aim: To compare the diagnostic performance of three pediatric head trauma clinical decision rules (PECARN, CATCH, and CHALICE) in the same cohort; to evaluate the comparative performance of conventional logistic regression and machine learning–based prediction models against these rules; and to present structural findings regarding the implementation of these rules in local emergency department practice. Materials and Methods: A total of 691 pediatric patients presenting with head trauma to the emergency department of a tertiary care center between August 15, 2025, and August 15, 2026, were prospectively evaluated. The PECARN, CATCH, and CHALICE rules were operationalized in all patients with documented CT status. major intracranial injury was defined as the primary outcome and any intracranial pathology or skull fracture detected on CT was defined as the secondary outcome. The diagnostic performance of the scoring systems was evaluated using sensitivity, specificity, predictive values, and area under the receiver operating characteristic curve (AUC). Logistic regression, LASSO-regularized logistic regression, Random Forest, Gradient Boosting, and XGBoost were developed as predictive models; internal validation was performed using 10-fold stratified cross-validation and Harrell's bootstrap optimism correction. Results: A total of 635 out of 691 patients (91.9%) underwent cranial CT. The primary outcome (major intracranial injury) was observed in 33 patients (5.2%), and the secondary outcome (cranial and intracranial injury) was observed in 74 patients (11.7%). In addition to the 178 official positive criteria recorded under the PECARN column,“physician experience”was selected as the rationale in 157 patients, and“family preference”in 119 patients. For the primary outcome, the AUC and negative predictive value (NPV) were found as follows: PECARN AUC 0.708, NPV 97.8%; CATCH AUC 0.681, NPV 97.2%; and CHALICE AUC 0.599, NPV 96.2%. For the secondary outcome, PECARN AUC was 0.679 (95% CI 0.616–0.736), CATCH AUC was 0.666 (95% CI 0.606–0.728), and CHALICE AUC was 0.519 (95% CI 0.472–0.572). PECARN was statistically superior to CHALICE (ΔAUC= +0.160; p<0.001); no significant difference was observed between PECARN and CATCH (ΔAUC= +0.013; p=0.560). In multivariable logistic regression, independent predictors were hematoma (OR 3.39; p=0.001), swelling (OR 2.72; p=0.001), and age (OR 0.86 per year; p<0.001). Logistic regression demonstrated similar performance to PECARN with an AUC of 0.740; machine learning models provided no statistically significant superiority over PECARN. In the subgroup of children under two years of age, the performance of all rules was markedly reduced (PECARN AUC 0.605, NPV 80.6%), whereas in the subgroup aged two years and older, PECARN demonstrated an AUC of 0.757 and an NPV of 97.4%. Conclusion: In this tertiary care center cohort, PECARN demonstrated adequate discrimination and high NPV for clinical application regarding the primary outcome. The performance of clinical decision rules was substantially lower in children under two years of age, indicating that clinical decision-making in this subgroup requires additional caution. Machine learning models provided no incremental diagnostic utility beyond existing rules at this sample size. The high frequency of CT orders driven by“physician experience”and“family preference”xiv highlights a significant practical discordance in the integration of clinical decision rules into local practice.
Benzer Tezler
- Acil servise minor kafa travması ile başvuran çocuk hastalarda PECARN skoru ve acil tıp uzman görüşü kullanarak yapay zeka algoritması ile beyin tomografi çekim endikasyonlarının belirlenmesi
Determination of brain CT indications in children patients applied to the emergency service with minor head trauma using PECARN score and emergency medicine expert opinion with artificial intelligence algorithm
EMRE ÖZTÜRK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Acil TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAVVA ŞAHİN KAVAKLI
- Acil serviste 18 yaş altı minör kafa travmasında prognostik faktörlerin özellikleri ve bilgisayarlı tomografi çekilme endikasyonlarının değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
MERİÇ ARTAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Acil TıpAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALP ŞENER
- Acil servise başvuran izole minör kafa travmalı çocuklarda odaklanmış ultrasonografinin tanısal süreçteki yeri
The role of focused ultrasonography in the diagnosti̇c process of children with isolated minor head trauma presenting to the emergency department
ABDULLAH HAMZA PEKMEZCİ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2026
Acil TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. SUNA ERAYBAR
- Bilgisayarlı tomografide anterior etmoidal arter seyri ile supraorbital etmoid hücre ve keros sınıflandırması arasındaki ilişki
The relationship between anterior etmoidal artery course and supraorbital etmoid cell and keros classification in computerized tomography
TARIK SAĞLAM
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Radyoloji ve Nükleer TıpDicle ÜniversitesiRadyodiagnostik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED AKİF DENİZ
- 18 yaş altı kafa travması ile acil servise getirilen hastaların beyin tomografisi bulgularının değerlendirilmesi
Evaluation of the brain tomography findings of the patients brought to the emergency room department with head trauma under the age of 18
FATİH KERT
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Acil TıpHatay Mustafa Kemal ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ KARAKUŞ