Geri Dön

Lojistik regresyon modeli kullanılarak ovariyan kitlelerin malign- benign ayırımının yapılması

Making malign-benign separation of ovarian masses using logistic regression model

PDF İndir

  1. Tez No: 533560
  2. Yazar: ŞULE ÖZEL
  3. Danışmanlar: DR. MUSTAFA ZİYA GÜNENÇ
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Kadın Hastalıkları ve Doğum, Obstetrics and Gynecology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2001
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Sağlık Bakanlığı
  10. Enstitü: Ankara Eğitim ve Araştırma Hastanesi
  11. Ana Bilim Dalı: Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 58

Özet

Amaç: Amacımız pelvik muayene, tümör belirteçleri, ultrasonografi beraber kullanıldığında ovariyan kitlelerde malignansiyi tespit edebilme gücünü ortaya koymak ve bu parametreleri lojistik modele uygulayarak adneksiyal kitlesi olan bir hastadaki malignansi olasılığını tespit etmekti. Gereç ve Yöntemler: Kliniğimizde adneksiyal kitle tanısı ile opere edilen 154 hastanın patoloji kayıtları, yaşı, şikâyeti, menapoz durumu, pelvik muayene buğuları, CA-125 değerleri ve ultrasonografi bulguları retrospektif olarak incelendi. Ovariyan kitlelerin ultrasonografi bulguları Sassone ve arkadaşları tarafından tanımlanan kriterlere göre puanlandırıldı. Geliştirdiğimiz pelvik muayene skorlama sisteminde pelvik muayenede kitle yüzeyinin irregüler ve kitlenin solit oluşu ve batında asit varlığına 2 değer; kitlenin bilateral ve fikse oluşuna 1 değer; kitlenin kistik, düzgün yüzeyli, mobil, unilateral oluşuna veya batında asit olmayışına 0 değer verildi. Tüm parametrelerin sensitivite ve spesifite değerleri tespit edildi. Lojistik regresyon modeli ile malignansi olasılıkları hesaplandı. Bulgular: Çalışmamız 55 i malign (%35.7),99 u benign (%64.3) toplam 154 kadın hasta, 191 kitle üzerinde yapıldı. Geliştirmiş olduğumuz pelvik muayene skorlama sisteminde sensitivite %92, spesifite %94 olarak hesaplandı. CA-125'in malign-benign ayırımındaki sensitivitesi %77, spesifitesi %73 olarak tespit edildi. CA 125, pelvik muayene ve ultrasonografi değerlendirmelerinden herhangi ikisinde malign gruba düşen hastaları malign olarak değerlendirdiğimizde elde ettiğimiz sensitivite %93.33, spesifite %95.24, genel doğruluk oranı %94.44 bulundu. Sonuç: Lojistik regresyon modelleri gibi tanısal modeller adneksiyal kitlelerin değerlendirilmesinde tek tip, operatörün deneyimine bağlı olmayan, tanının doğruluğunun test edilebilmesine olanak sağlayan oluşumlardır. Bu modeller malignansi olasılığını tespit edebilmeye olanak sağlayarak operasyon tipine, yerine, hatta operatöre karar verebilmeye ve hastanın kesin tanı öncesi bilgilendirilmesine olanak sağlar.

Özet (Çeviri)

Aim: Aur aim was to fınd out the power of the joint use of pelvic examination, tumor markers and ultrasonoraphy for dedecting malignancy of ovarian masses and searching out the ovarian masses' malignancy probability by applying this parameters to Logistic regression model. Material and Methods: Ages, complaints, menopausal statuses, pelvic examination and ultrasonography findings, CA-125 values, pathology reports of 154 patients operated with the diagnose of adnexial mass in our clinic were examined retropectively. Ultrasonographic findings of ovarian masses scored according to criterions identified by Sassone at all. 2 point for irregular mass surface, solid mass and presence of abdominal ascite are given in Our physical examination scoring system. Sensitivity and specificity of all parameters were determined. Probability of malignancy are calculated by Logistic regression model. Results: There were 55 malign (35.7%) ,99 benign (64.3%), totally 154 women and 191 masses in our study. Sensitity and specificity of our pelvic examination scoring system were 92% and 94% respectively. Sensitivity and specificity of Ca-125 in discrimination of malign-benign adnexial masses were 77% and 73% respectively. When adnexial masses with malign evaluation of any two of three parameters (Ca- 125 value, pelvic examination and ultrasonography) were evaluated as malignant; sensitivity, specificity and overall accuracy rate were calculated as 93.33%, 95.24% and 94.44% respectively. Conclusion:Diagnostic models like Logistic regression models are formations as monotype, independent from operator's experience, enabling to test accuracy of diagnose. This models by searching out the ovarian masses' malignancy probability give way to correct decision of operation type, side also suitable operatör and to inform the patient before definitive diagnose.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    493442

    İlk kez yapılan IVF/ICSI sikluslarında canlı doğumu predikte eden faktörlerin belirlenmesi

    Factors associated with live birth in couples undergoing IVF/ICSI treatment for the first time: An internally validated prediction model

    ERKAN KALAFAT

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Kadın Hastalıkları ve DoğumAnkara Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BÜLENT BERKER

  2. Tez No

    750865

    Epitelyal over kanserli hastalarda sistemik inflamatuar indeks parametrelerinin platin direnci üzerine, nüks özelliklerine ve sağkalımlara etkisi

    The effect of systemic inflamatory index parameters on platinum resistance, relapse features and survival in epithelial ovarian cancer patients

    CEM İDRİSOĞLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Onkolojiİstanbul Medipol Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET BİLİCİ

  3. Tez No

    449052

    Rekürren epitelyal over kanseri tedavisinde sekonder, tersiyer ve kuarterner sitoredüksiyonun sağkalıma etkisi ve morbiditesi

    The survival impact and morbidity of secondary, tertiarty and quertarnary surgery for recurrent epithelial ovarian carsinoma

    GUNEL NAJAFOVA

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Kadın Hastalıkları ve DoğumBaşkent Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ AYHAN

  4. Tez No

    591890

    Lojistik regresyon ile KOBİ''lerin kredibilite ölçümü

    Credibility measurement of SME's wi̇th logistics regression

    CENK ALİ NEVRUZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    BankacılıkMarmara Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET METE ÇİLİNGİRTÜRK

  5. Tez No

    301487

    An adapted wald test statistic to determine the variables which do not satisfy the proportionality assumption in the adjacent category logistic regression model

    Ardışık kategori lojistik regresyon modelinde orantısallığı bozan değişkenlerin belirlenmesi için uyarlanmış wald test istatistiği

    NİMET ANIL DOLGUN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    BiyoistatistikHacettepe Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN SARAÇBAŞI

Geri Dön