Geri Dön

SCORE risk değerlendirme modelindeki riskli komorbid durumlar ile mpv(ortalama trombosit hacmi) arasındaki ilişkinin araştırılması

Evaluation of relation between mpv and high risk comorbid conditions in SCORE model

  1. Tez No: 674067
  2. Yazar: USUM UTKU ALKIN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YÜCEL UYSAL
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Aile Hekimliği, Family Medicine
  6. Anahtar Kelimeler: Kan trombositleri, Kardiyovasküler hastalıklar, Komorbidite, Ortalama trombosit hacmi, Risk faktörleri, Ölçekler, Blood platelets, Cardiovascular diseases, Comorbidity, Mean platelet volume, Risk factors, Scales
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Mersin Üniversitesi
  10. Enstitü: Tıp Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

SCORE projesi sonucunda Avrupa sınırları içindeki düşük riskli ve yüksek riskli popülasyonlara yönelik 10 yıllık ölümcül kardiyovasküler hastalık riskini hesaplayan bir araç ortaya konmuştur. Ayrıca bu araçla ilişkili olarak riski“yüksek”ve“çok yüksek”kategorilere çıkaran klinik durumlar tariflenmiştir. MPV yüksekliğinin aterosklerotik hastalıklar, serebrovasküler olay, hipertansiyon ve diyabetli vakalarda risk artışı ile ilişkili olduğuna dair çalışmalar mevcuttur.Çalışmamızda Mersin Üniversitesi Tıp Fakültesi Aile Hekimliği Polikliniğine başvuran vakalarda; SCORE modelinde“yüksek risk”ve“çok yüksek risk”kategorisine taşıyan komorbid durumları olan vakalarda MPV'nin araştırılması amaçlanmıştır. Ayrıca söz konusu kronik ve komorbid durumları olmayan vakalardan oluşturulmuş kontrol grubu ile vaka grubunun MPV değerleri karşılaştırılmıştır.Vaka grubu ve kontrol gruplarında SCORE puanı ortalaması 5,50±4,2 ve 1,80±1,6 olarak bulunmuştur. MPV ortalaması ise vaka ve kontrol gruplarında 10,76±0,94 ve 10,60±0,83 olarak bulunmuştur. Vaka ve kontrol grupları arasında SCORE puanı ve MPV ortalamaları arasındaki farkların istatistiksel olarak anlamlı olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca MPV'nin tütün kullanmayan, total kolesterolü düşük olan, komplikasyonlu diyabeti olan, kardiyovasküler hastalığı olan ve ağır KBH'ı olan vakalarda anlamlı olarak yüksek olduğu belirlenmiştir. Ayrıca SCORE puanı düştükçe MPV'nin arttığı ve bu artışın istatistiksel olarak anlamlı olduğu belirlenmiştir.Çalışmamızda MPV'nin kardiyovasküler hastalıklarla ilişkili risk faktörleriyle literatürde ortaya konan verilerle uyumlu ve uyumsuz bulguları işaret ettiği görülmüştür. MPV'nin bazı kronik hastalıklar veya komorbid durumlarla ilişkisi olduğu kesindir. Fakat araştırılan kronik hastalıklar ve komorbid durumların birlikteliği ve aralarındaki sebep-sonuç ilişkilerinin karmaşıklığı nedeniyle MPV'nin hangi sorunlarda ve bu sorunların hangi aşamalarında yükseldiğinin ve bu yükselmenin bir sebep-sonuç ilişkisini işaret edip etmediğinin net olarak ortaya konabilmesi için daha fazla izole vaka grupları ile kontrollü çalışmaların yapılması gerektiği düşünülmektedir.

Özet (Çeviri)

SCORE project presented a tool calculating 10 year fatal cardiovascular disease risk of low risk and high risk individuals in European region. Moreover clinical conditions and factors which changed the risk level to“high”and“very high”categories were described. There are studies indicating the relation between high MPV levels and increased risk of coronary heart disease, cerebrovascular event, hypertension and diabetes.In this study cases were chosen from individuals applied to outpatient clinic of Mersin University Medical Faculty Family Medicine Department. MPV levels of cases that were classified as“high risk”and“very high risk”in SCORE model were analyzed. Additionally a control case group was formed and mean MPV was compared between case group and control group.Mean SCORE rates were found 5,50±4,2 and 1,80±1,6 in case and control groups respectively. Mean MPV levels were found 10,76±0,94 and 10,60±0,83 in case and control groups respectively. These MPV differences were found statistically significant. Also higher mean MPV was found correlated with these conditions; smoking, low cholesterol levels, diabetes with complication, cardiovascular disease and severe chronic renal failure. Additionally higher MPV levels were determined in cases whose SCORE points were lower.In this study some findings showed correlation between MPV and cardiovascular disease risk factors. Some of these correlations were concordant with current literature data. Most likely MPV is related with some chronic or comorbid conditions. But as these conditions are superimposed and interwined it is hard to address the cause and effect relationship between MPV and these conditions. It is recommended to do studies with isolated and more number of cases to determine these correlations clearly.

Benzer Tezler

  1. Muhasebe hilelerinin tespitinde algoritmik yaklaşım

    Developing an algorithmic framework for detecting accounting fraud

    PELİN ÖZCAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    MaliyeBalıkesir Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SUAT KARA

  2. Earthquake risk evaluation in drinking water systems: Example of Teki̇rdağ Marmaraereğli̇si̇ province

    İçme suyu sistemlerinde deprem riski değerlendirmesi: Tekirdağ Marmaraereğlisi ilçesi örneği

    MUSTAFA BURAK HIZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ FUAT AYDIN

  3. Equity portfolio optimization using reinforcement learning: An emerging market case

    Pekiştirmeli öğrenme ile hisse senedi portföyü optimizasyonu: Gelişmekte olan piyasa örneği

    MERT CANDAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ

  4. Samsun ili Atakum KETEM'e meme kanseri taraması için başvuran kadınlarda meme kanseri risk faktörlerinin değerlendirilmesi

    Evaluation of breast cancer risk factors in women who referred to atakum KETEM in Samsun for breast cancer screening

    MERVE İLKAYA

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Aile HekimliğiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEKTAŞ MURAT YALÇIN

  5. Anomaly detection using machine learning techniques: A comparative study on first payment default prediction in retail loans

    Yapay öğrenme yöntemleriyle anomali saptanması: Bireysel kredilerde ilk ödemede batma tahmini üzerine karşılaştırmalı bir çalışma

    AHMET TALHA YİĞİT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bankacılıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ