İdrar yolu enfeksiyonu geçiren çocuklarda başvuru şikayetlerinin yapay zeka verisi olma yeterliliğinin değerlendirilmesi
Evaluation of the sufficiency of presenting complaints to be artificial intelligence data in children with urinary tract infection
- Tez No: 737548
- Danışmanlar: PROF. DR. NİDA DİNÇEL
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları, Child Health and Diseases
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sağlık Bilimleri Üniversitesi
- Enstitü: İzmir Dr.Behçet Uz Çocuk Hastalıkları Ve Cerrahisi Eğt. ve Arş. Hast.
- Ana Bilim Dalı: Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Amaç: İdrar yolu enfeksiyonu (İYE), çocukluk çağında solunum yolu enfeksiyonlarından sonra en sık görülen ve önemli bir klinik problemdir. Yeterli tedavi edilmediğinde kronik böbrek hastalığına, erken yaşta hipertansiyon ve proteinüriye hatta son dönem böbrek yetmezliğine neden olur. İdrar yolu enfeksiyonunun erken tanısı ve tedavisi, renal hasar ve bu hasarın meydana getirdiği sonuçları engellemek için oldukça önemlidir. Yapay zekâ; kavrama, neden elleme ve uygulamayı mümkün kılan hesaplamalar bütünüdür. Yapay zekâ hayatımızın her alanında olduğu gibi, tıp alanında da kullanılmaya başlanmış olup, karar verme ve değerlendirme alanlarında insan aklından daha güvenilirdir. Bu çalışmamızla, idrar kültürü gönderilen hastalar için anamnez verilerinin ve klinik verilerin toplanması, pozitif kültür ile ilişkilendirilen verilerin tespit edilmesi ve bu veriler ile makine öğrenmesi modelleri oluşturmayı ve ardından bu modellerin idrar yolu enfeksiyonu tanısında doğruluğunu test etmeyi amaçladık. Yöntem: Sağlık Bilimleri Üniversitesi (S.B.Ü) İzmir Dr. Behçet Uz Çocuk Hastalıkları ve Cerrahisi Eğitim ve Araştırma Hastanesi Çocuk Acil Servisine başvuran 5-18 yaş grubuidrar yolu enfeksiyonu düşünülerek idrar kültürü gönderilen 100 hasta, ileriye dönük olarak, Ocak 2022-Mart 2022 tarihleri arasında, çalışmaya dâhil edildi. Hastaların öykü ve klinik bulguları kaydedildi, kültür sonuçları takip edildi. Elde edilen verilerin istatistiksel değerlendirilmesinde SPSS 24.0 Microsoft for Windows programı kullanıldı. Yapay zekâ uygulamaları için, MATLAB R2020b sürümü üzerinden yapay zekâ aracı olan Classification Learning tool kullanıldı. Bu çalışmada veri seçme işlemi rastgele olarak belirlenen geleneksel yöntem ve 3 & 5 kat çapraz katlama (3-Fold & 5-Fold Cross Validation) yöntemleri kullanılarak yapıldı. Bulgular: Çalışmaya katılan hastaların ortanca yaşı 10,0 yıldı (Çeyrekler Arası Aralık: 13,75-6,25) ve %94'ü kız, %6'sı erkekti. Gönderilen idrar kültürlerinden %35'inde üreme saptanmazken, %24'ünde üreme saptandı, %41'i kontaminasyon olarak sonuçlandı. İdrar kültürlerinde üreyen mikroorganizmalar; %66 oranında Escherichia coli, %12 oranında Klebsiella pneumoniae, %4 oranında Candida albicans, %4 oranında Morganella morganii, %4 oranında Citrobacter freundii, %4 oranında Enterococcus faecalis olarak saptandı. Hastaların TİT bulgularından yalnızca piyüri varlığı, idrar kültür pozitifliği ile ilişkili bulundu(p
Özet (Çeviri)
Aim: Urinary tract infection (UTI) is the most common and important clinical problem after respiratory tract infections in childhood. When not treated adequately, it causes chronic kidney disease, hypertension and proteinuria at an early age, and even end-stage renal failure.Therefore, diagnosis and early treatment of urinary tract infection is very important to prevent renal damage and its consequences.Artificial intelligence is a set of computations that enable understanding, reasoning, and application. Artificial intelligence has begun to be used in the field of medicine as well as in all areas of our lives, and it is more reliable than the human mind in decision making and evaluation.With this study, we aimed to collect anamnesis and clinical data for patients who were obtained sample for urine culture, to identify data associated with positive culture, to create machine learning models with these data, and then to test the accuracy of these models in the diagnosis of urinary tract infection. Materials&Methods: 100 patients aged 5-18 years, who were admitted to the Pediatric Emergency Service of University of Health Sciences, Izmir Dr. Behcet Uz Pediatric Diseases and Surgery Training and Research Hospital, and whose samples for urine culture was obtaineddue to suspicion of urinary tract infection, were prospectively included in the study between January 2022 and March 2022.The history and clinical findings of the patients were recorded, and the culture results were followed. For statistical evaluation of the obtained data, SPSS 24.0 Microsoft for Windows program was used. For artificial intelligence applications, Classification Learning tool, an artificial intelligence tool, was used over the MATLAB R2020b version. In this study, data selection was performed using the traditional method and 3-fold & 5-fold cross validation methods, which were determined randomly. Results:The median age of the patients participating in the study was 10.0 (IQR: 13.75-6.25) and 94% were female and 6% were male.While no growth was detected in 35% of the urine cultures obtained, growth was found in 24%, and 41% resulted as contamination.Microorganisms grown in urine cultures were; Escherichia coli (66%), Klebsiella pneumonia (12%), Candida albicans (4%), Morganella morganii (4%), Citrobacter freundii (4%), Enterococcus faecalis(4%). In our hypothesis, fever, dysuria, urgency, cloudy color in urine, history of recurrent UTI and frequent urination were not found to be high-value markers for UTI in children aged 5-18 years who were toiled trained. Among the urinanalysis findings of the patients, only the presence of pyuria was found to be associated with urine culture positivity (p
Benzer Tezler
- İdrar yolu enfeksiyonu geçiren çocuklarda klinik ve laboratuvar bulguların renal hasarlanma ile ilişkisi
The correlation between renal injury and clinical and laboratory findings in children who develop urinary tract infection
BURÇİN SEYHAN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2011
NefrolojiPamukkale ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELÇUK YÜKSEL
- Ateşli idrar yolu enfeksiyonu geçiren çocuklarda ultrason ve tc-99m dmsa sintigrafisinin vezikoüreteral reflüyü öngörmedeki yeriöngörmedeki yeri
Prediction of vesicoureteral reflux inchildren with febrile urinary tract infection by ultrasound and tc-99mdmsa scintigraphy
HALİME NAYIR BÜYÜKŞAHİN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2015
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSağlık BakanlığıÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİLGÜN ÇAKAR
- İdrar yolu enfeksiyonu olan çocuklarda genişlemiş spektrumlu beta-laktamaz üreten enterobacteriaceae sıklığı ve dışkı taşıyıcılığının rolü
The frequency of enterobacteriaceae producing beta-lactamas with expanded spectrum and the role of fecal colonization in children with urinary tract infection
MERVE GÜVENÇ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıSelçuk ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MELİKE EMİROĞLU
- Çocuklarda idrar yolu enfeksiyonu ile idiyopatik hiperkalsiüri ilişkisi
The association between urinary tract infection and idiopathic hypercalciuria in children
HİKMET TEKİN NACAROĞLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2010
NefrolojiSağlık BakanlığıÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLAY DEMİRCİN
- İdrar yolu enfeksiyonu geçiren çocukların işeme bozukluğu semptom skorlaması ile değerlendirilmesi
Determination of voiding dysfunction in patients with urinary tract infection using dysfunctional voiding and incontinence scoring system
GÜLSÜM TÜRKCAN AYDIN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2012
Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıAnkara ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEYNEP BİRSİN ÖZÇAKAR