Acil servise göğüs ağrısı şikayeti ile başvuran hastaların esı triajı ve EDACS değerlendirmelerinin yapay zeka ile karşılaştırılması
Comparison of esi triage and EDACS assessments with artificial intelligence in patients presenting to the emergency department with chest pain
- Tez No: 918383
- Danışmanlar: PROF. DR. SEDAT KOÇAK
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Acil Tıp, Emergency Medicine
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Necmettin Erbakan Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Acil Tıp Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Giriş: Acil servise göğüs ağrısı ile başvuran hastalarla yapılan bu çalışmada acil servislerde yaygın olarak kullanılan bir triaj sistemi olan Emergency Severity Indeks (ESI) triaj kategorisinin ve Emergency Department Assessment of Chest Pain Score (EDACS) kardiyak risk grubunun yapay zeka algoritmalarıyla karşılaştırıp literatüre katkı sağlamak amaçlanmıştır. Gereç Yöntem: Bu çalışma, 01 Ağustos 2024 ile 01 Ocak 2025 tarihleri arasında Necmettin Erbakan Üniversitesi Erişkin Acil Servisi'nde, göğüs ağrısı olan 18 yaş üstü hastalar üzerinde tek merkezli, prospektif ve kesitsel bir tasarımla toplam 396 hasta üzerinde gerçekleştirilmiştir. Gebelik durumu, travmaya bağlı göğüs ağrısı, kendi isteğiyle taburcu olan ve çalışma için onam vermeyen hastalar çalışmaya dahil edilmemiştir. Çalışma kapsamında, ayaktan ve ambulans ile acil servise başvuran hastaların vital bulguları, demografik özellikleri, ESİ triaj kategorileri, EDACS göğüs ağrısı risk kategorisi ve acil servis sonlanımları hasta takip formuna kaydedilmiştir. Ayaktan başvuran hastaların triajını triaj görevlileri, ambulansla gelen hastaların triajını ise hekimler gerçekleştirmiştir. Toplanan veriler, standart bir metin formatında düzenlenerek ChatGPT-4o'ya birbirinden bağımsız olarak sunulmuş ve sistematik bir şekilde hasta takip formuna kaydedilmiştir. Bulgular: Çalışma grubunun yaş ortalaması 51,9±17,6 yıl olup katılımcıların %56,6'sı erkektir. Hastaların %78,3'ü ayaktan başvurmuştur. Triaj görevlisi, ayaktan başvurup taburcu edilen hastaların %57,8'ini ESİ Kategori-2 olarak değerlendirirken bu oran yapay zekada %29,1, EDACS verisi verilen yapay zekada ise %18,4'tür (p
Özet (Çeviri)
Introduction: This study aimed to contribute to the literature by comparing the Emergency Severity Index (ESI) triage categories, a commonly used triage system in emergency departments, and the Emergency Department Assessment of Chest Pain Score (EDACS) cardiac risk groups with artificial intelligence algorithms in patients presenting to the emergency department with chest pain. Material and methods: This study was conducted between August 1, 2024, and January 1, 2025, at Necmettin Erbakan University Adult Emergency Department as a single-center, prospective, and cross-sectional study involving a total of 396 patients aged 18 years and older with chest pain. Patients who were pregnant, had chest pain due to trauma, were discharged upon their own request, or did not provide consent for the study were excluded. The study recorded the vital signs, demographic characteristics, ESI triage categories, EDACS chest pain risk categories, and emergency department outcomes of patients who presented to the emergency department either on foot or via ambulance. Triage for patients presenting on foot was conducted by triage staff, while triage for patients arriving by ambulance was performed by physicians. The collected data were organized into a standardized text format, independently entered into ChatGPT-4o, and systematically recorded in the patient follow-up form. Results: The mean age of the study group was 51.9±17.6 years, with 56.6% of the participants being male. A total of 78.3% of the patients presented to the emergency department as walk-ins. The triage staff classified 57.8% of the walk-in patients who were discharged as ESI Category-2, while this rate was 29.1% for the AI system and 18.4% for the AI system with EDACS data (p
Benzer Tezler
- Acil servise başvuran 65 yaş üzeri hastaların klinik prognozunun öngörülmesinde kanada triyaj skoru (CTAS) ve klinik kırılganlık skalası (CFS), acil durum önem indeksi (ESI) ve modifiye erken uyarı skoru (MEWS) skorlarının karşılaştırılması
Comparison of canadian triage score (CTAS) and clinical frailty scala (CFS), emergency severity index (ESI) and modified early warning score (MEWS) scores in predicting clinical prognosis of patients over 65 years of age applicing to the emergency service
ONUR TAV
- Triyaj verisi kullanarak öntanı tahmini yapan yapay zeka tabanlı karar destek sistemi
Artificial intelligence based decision support system predicting prediagnosis using triage data
GÖKSU BOZDERELİ BERİKOL
Doktora
Türkçe
2023
Acil TıpAkdeniz ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR BİLGE
- Acil servise göğüs ağrısı şikayeti ile başvuran hastaların acil serviste kalış süreleri ve sonlanımları arasındaki ilişkinin değerlendirilmesi
Relationship between diagnosis and duration of treatment and follow-up of patients with chest pain in the emergency department
ÖZER ÖZÇELİK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
KardiyolojiSağlık Bilimleri ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET NURİ BOZDEMİR
- Acil servise göğüs ağrısı şikayeti ile başvuran hastaların akut koroner sendrom tanısı açısından değerlendirilmesinde glycogen phosphorylase isoenzyme BB'nin tanısal ve prognostik değerliliği
Diagnostic and prognostic value of glycogen phosphorylase isoenzyme BB in acute coronary syndrome evaluation of patients presenting to emergency department with chest pain
ŞEBNEM BOZKURT
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2006
İlk ve Acil YardımHacettepe ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
PROF.DR. KUDRET AYTEMİR
- Acil servise göğüs ağrısı şikayeti ile başvuran hastalarda odaklanmış kardiyak ultrasonografinin klinik karara katkısı
Contribution of focused cardiac ultrasound that performed on patients who admitted to emergency services with chest pain to the clinical gestault
VEDAT KIRPAT
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2016
İlk ve Acil YardımSağlık Bilimleri ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
UZMAN MUSTAFA KEŞAPLI