Geri Dön

Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesi'ne başvuran hastaların klinik özellikleriyle ve diğer laboratuvar parametreleriyle serum 25-oh vitamin D düzeyinin yapay zekâ ile tahmin edilmesi

The prediction of serum 25-oh vitamin D levels in patients applying to Çanakkale Onsekiz Mart University Faculty of Medicine hospital based on clinical characteristics and other laboratory parameters using artificial intelligence

PDF İndir

  1. Tez No: 845156
  2. Yazar: ÖZLEM GÜVEN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. EMRE SEDAR SAYGILI
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Endokrinoloji ve Metabolizma Hastalıkları, Endocrinology and Metabolic Diseases
  6. Anahtar Kelimeler: 25(OH) D vitamini, Takviye, Mevsim, Makine Öğrenimi, 25-hydroxyvitamin D, Supplementation, Season, Machine Learning
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
  10. Enstitü: Tıp Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 110

Özet

Giriş ve Amaç: D vitamini eksikliği, günümüzün en sık karşılaşılan sağlık sorunlarındandır. Bu nedenle D vitamini ilgi çeken bir araştırma konusudur. Çalışmamızın temel amacı, Çanakkale ilindeki yetişkin hastaların D vitamini düzeylerini tahmin etmek için bir makine öğrenimi modeli geliştirmektir. Gereç ve Metod: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversite Hastanesi Endokrinoloji ve Metabolizma Polikliniğine Ocak 2022 ve Ocak 2023 tarihleri arasında başvuran 25(OH) vitamin D düzeyi değerlendirilen 2252 hasta çalışmamıza dahil edildi. Veriler konvansiyonel istatistiksel yöntemler ve makine öğrenimi modelleri ile incelendi ve yöntemlerin tahmin performansları karşılaştırıldı. Bulgular: Çalışmamızda D vitamini 20 ng/ml'den yüksek 1189 (%53) hasta ve D vitamini 20 ng/ml'den az 1063 (%47) hasta tespit edildi. Bu hastaların %80'i kadınlardan oluşmaktaydı. Çalışmamızdaki hastaların yaş ortancası 46 idi. Hastaların D vitamini takviye alıp almaması değerlendirildiğinde, %26.4'ünün(595) D vitamini takviyesi aldığı, %73.6'sının(1657) ise D vitamini takviyesi almadığı görüldü. D vitamini 20 ng/ml'den yüksek olan hastaların, yaz mevsiminde en yüksek, kış mevsiminde ise en düşük saptandı. D vitamini düzeyini öngörebilecek anlamlı değişkenler; D vitamini takviye durumu, mevsimler, beden kitle indeksi ve laboratuvarda ise glomerüler filtrasyon hızı, TSH, albumin, magnezyum, kalsiyum, fosfor, nötrofil/lenfosit oranı olarak saptandı. Makine öğrenme modellerinin klasik lojistik regresyona göre daha iyi performans gösterebileceği görüldü. Performans metriklerinin eş zamanlı değerlendirilmesinde en başarılı modelin F1 0.75, AUC 0.80, Doğruluk 0.75, Sensitivite 0.80, Spesifite 0.71 ile Catboost Sınıflandırıcısı olduğu tespit edildi. Sonuç: Çalışmamızda, D vitamini düzeylerinin genel yetişkin popülasyonunda D vitamini 20 ng/ml'den düşük değerlerin öngörülmesine olanak sağlayacak modeller üretilmiştir. Makine öğrenimi modellerinin, klasik yöntemlere göre D vitamini 20 ng/ml 'den düşük değerleri daha iyi tahmin edebileceği görülmüştür. Geliştirilen modelin klinik uygulamada nasıl kullanılacağına dair daha fazla araştırma yapılması ve modelin etkinliğinin daha geniş bir hasta grubunda test edilmesi gerekmektedir.

Özet (Çeviri)

Introduction and Objective: Vitamin D deficiency is one of the most prevalent health issues in today's world, making it a subject of significant research interest. The primary aim of our study is to develop a machine-learning model to predict the levels of vitamin D in adult patients in the province of Çanakkale. Materials and Methods: The 2252 patients who applied to the Endocrinology and Metabolism Clinic of Çanakkale Onsekiz Mart University Hospital between January 2022 and January 2023 and had their 25(OH) vitamin D levels evaluated were included in our study. The data were analysed using conventional statistical methods and machine learning models, and the predictive performances of the methods were compared. Results: In our study, 1189 patients (53%) had vitamin D levels higher than 20 ng/ml, while 1063 patients (47%) had levels lower than 20 ng/ml. Among these patients, 80% were females. The median age of the patients in our study was 46. When evaluating whether patients were taking vitamin D supplements, it was observed that 26.4% (595) were taking supplements, while 73.6% (1657) were not. Patients with vitamin D levels above 20 ng/ml showed the highest levels in the summer and the lowest in the winter. Significant variables predicting vitamin D levels include vitamin D supplementation status, seasons, body mass index, and in the laboratory, glomerular filtration rate, TSH, albumin, magnesium, calcium, phosphorus, and neutrophil-to-lymphocyte ratio. Machine learning models were found to outperform logistic regression. It was observed that machine learning models can perform better than classical logistic regression. In the simultaneous evaluation of performance metrics, it was determined that the most successful model was the Catboost Classifier with F1 0.75, AUC 0.80, Accuracy 0.75, Sensitivity 0.80, and Specificity 0.71. Conclusion: In our study, models were developed to predict vitamin D levels lower than 20 ng/ml in the general adult population. It was observed that machine learning models can predict values lower than 20 ng/ml of vitamin D better than classical methods. Further research is needed on how to use the developed model in clinical practice, and the effectiveness of the model should be tested in a larger group of patients.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    768574

    Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesi'ne başvuran karaciğer sirozlu hastaların etiyolojik, demografik özellikleri ve laboratuar parametrelerinin değerlendirilmesi

    Başlık çevirisi yok

    ZÜBEYİR ÇELİK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İç HastalıklarıÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAVUZ BEYAZİT

  2. Tez No

    803484

    Evre IV küçük hücre dışı akciğer kanseri hastalarında prognostik nütrisyonel indeksin immünoterapi cevabı ve sağkalım üzerine etkisi

    Effect of Prognostic Nutritional Index on Immunotherapy Response and Survival in Patients with Stage IV Non-Small Cell Lung Cancer

    ÖZNUR ÇETİNAĞAÇ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    OnkolojiÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. LOKMAN KORAL

  3. Tez No

    479108

    Çanakkale ilinde toplumda gelişen pnömonilerde streptococcus pneumonıae (pnömokok) pnönomisinin rolünün belirlenmesi

    Determining the role of streptococcus pneumoniae (pneumococcus) pneumonia in community acquired pneumonia in Çanakkale

    MUHAMMET RIDVAN DUMLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Klinik Bakteriyoloji ve Enfeksiyon HastalıklarıÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPER ŞENER

  4. Tez No

    754264

    Ülseratif kolit tanılı hastalarda, serum soluble B7-H4, TNF-ALFA ve IL-6 kan seviyeleri ile hastalık aktivitesi arasındaki ilişki

    The relationship between serum soluble B7-H4, TNF-ALFA and il-6 BLOOD levels and disease activity in patients with ulcerative colitis

    DİCLE YURDATAP

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İç HastalıklarıÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FATİH KAMIŞ

  5. Tez No

    870205

    Çocuk acil servise ateş yakınması ile getirilen 3 aydan küçük bebeklerin retrospektif olarak değerlendirilmesi

    A retrospective evaluation of infants less than three months of age who were brought to the paediatric emergency department with a fever.

    ÇAĞRI FURKAN PARLAK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TAYLAN ÇELİK

Geri Dön