Kreatinin, kalsiyum ve sodyum için hasta tabanlı gerçek zamanlı kalite kontrol algoritması ve optimizasyonu
Patient-based real-time quality control algorithm and optimization for creatinine, calcium, and sodium
- Tez No: 990907
- Danışmanlar: PROF. DR. ALEV KURAL
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Biyokimya, Biyoistatistik, Biochemistry, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Toplam kalite yönetimi, Veri analizi, Yapay zeka ve makine öğrenmesi dersi, İstatistiksel kalite kontrol, Total quality management, Data analysis, Artificial intelligence and machine learning course, Statistical quality control
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sağlık Bilimleri Üniversitesi
- Enstitü: İstanbul Bakırköy Dr. Sadi Konuk Eğitim Araştırma Hastanesi
- Ana Bilim Dalı: Tıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Giriş ve Amaç Son yıllarda geliştirilen hasta tabanlı gerçek zamanlı kalite kontrol (HTGZKK) yaklaşımları, iç kalite kontrol numunelerine ek olarak hasta sonuçlarını kullanarak sistematik hataları daha erken saptama olanağı sağlamaktadır. Regresyon düzeltmeli HTGZKK (RDGZKK) modelleri ise, hasta yaş, cinsiyet ve numune zamanı gibi kovaryantları dikkate alarak analitik performansı artırmayı hedefler. Bu çalışmada, serum kalsiyum (SCa), sodyum (SNa) ve kreatinin (SKre) için farklı istatistiksel stratejiler ve regresyon tabanlı modellerin performansları karşılaştırılmıştır. Gereç ve Yöntem Gerçek laboratuvar verileri kullanılarak geleneksel HTGZKK ve RDGZKK yöntemleri uygulanmıştır. Veriler çeşitli kesme (%1–99, winsorizasyon, MAD), dönüşüm (Yeo–Johnson) ve hareketli istatistik (ÜAHO, HOrt, HMed) yaklaşımlarıyla analiz edilmiştir. RDGZKK modelinde regresyon tabanlı makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak veri düzeltilmiş, ardından hareketli istatistikler hesaplanmıştır. Simülasyonlarda Rili-BAEK izin verilebilir bias (İB) referans sınırları göz önüne alınarak sabit ve orantısal sapmalar eklenmiş, performans göstergesi olarak hata saptanana kadar geçen hasta sayısının ortanca değeri (MNPed), medyana göre robust varyasyon katsayısı (RCVM) ve veri kaybı oranı değerlendirilmiştir. Bulgular Regresyon düzeltmeli modeller, tüm analitlerde geleneksel yöntemlere göre erken hata tespitinde daha yüksek duyarlılık göstermiştir. Ortalama performans iyileşmesi SCa için %35, SNa için %3 ve SKre için %47'dir. En uygun kesme yöntemleri SCa'da %1–99 dışlama, SNa'da winsorizasyon, SKre'de ise MAD tabanlı dışlama olarak belirlenmiştir. Yeo–Johnson dönüşümü çoğu durumda MNPed ve RCVM değerlerini düşürmüş, 20 örnekli pencere kararlılık ve tespit hızı arasında optimum dengeyi sağlamıştır. Sodyum için sabit ve orantısal bias farkı %1'in altında kalırken, kreatinin için fark %15'in üzerindedir. Bileşik skor analizine göre genel HTGZKK uygulanabilirlik sıralaması SCa (0.28) < SNa (0.33) < SKre (0.67) biçimindedir. Sonuç HTGZKK algoritmalarının performansının analit türü, biyolojik varyasyon ve bias tipine bağlı olarak değiştiği; bu nedenle klinik laboratuvar uygulamalarında analit bazlı optimizasyonun gerekli olduğu sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
Aim Recently developed patient-based real-time quality control (PBRTQC) approaches allow earlier detection of systematic errors by utilizing patient results in addition to internal quality control samples. Regression-adjusted PBRTQC (RARTQC) models aim to improve analytical performance by considering covariates such as patient age, sex, and sampling time. This study compared different statistical strategies and regression-based models for serum calcium (SCa), sodium (SNa), and creatinine (SKre). Materials (Patients) and Methods Real laboratory data were analyzed using traditional and regression-adjusted PBRTQC methods. Data were processed with trimming (%1–99, winsorization, MAD), transformation (Yeo–Johnson), and moving statistics (EWMA, moving average [MA], moving median [MMed]) approaches. In RARTQC, regression-based machine learning algorithms were applied for data correction, followed by moving statistical analysis. Simulations introduced constant and proportional biases based on Rili-BAEK allowable bias (IB) limits. Performance metrics included the median number of patients until error detection (MNPed), robust coefficient of variation around the median (RCVM), and data loss rate. Results Regression-adjusted models achieved higher sensitivity in early error detection across all analytes. Average performance improvement was 35% for SCa, 3% for SNa, and 47% for SKre. Optimal trimming strategies were %1–99 exclusion (SCa), winsorization (SNa), and MAD-based exclusion (SKre). The Yeo–Johnson transformation reduced both MNPed and RCVM in most cases, and a window size of 20 offered the best balance between stability and detection speed. The difference between constant and proportional bias was <1% for SNa and >15% for SKre. Composite score analysis indicated PBRTQC applicability ranking as SCa (0.28) < SNa (0.33) < SKre (0.67). Conclusion The performance of PBRTQC algorithms varies according to analyte type, biological variation, and bias characteristics. Therefore, analyte-specific optimization is essential for reliable error detection in clinical laboratory practice.
Benzer Tezler
- 65 yaş ve üzeri hastaların mortalite tahmininde yapay zekanın yeri
The role of artificial intelligence in mortality prediction of patients aged 65 and over presenting to the emergency department
HÜSEYİN METEHAN GÖZLÜKAYA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
Acil TıpUşak ÜniversitesiAcil Tıp Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN SEVİL
- Hipertansif hastaların vasküler, patolojik, demografik ve radyoanatomik özelliklerinin konvansiyonel anjiyografi ile değerlendirilmesi
The assessment of the vascular, pathologic, demographic and radioanatomic features in hypertensive patients using conventional angiography
MELİKE TATLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
AnatomiKarabük ÜniversitesiAnatomi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞEYMA TOY
DR. ÖĞR. ÜYESİ RUKİYE ÇİFTÇİ
- Gaziantep bölgesinde indirekt yöntemle farklı biyokimya parametreleri için referans aralığı çalışması ve değerlerin verifikasyonu
Reference range study and values verification for different biochemistry parameters in Gaziantep region with the indirect method
İSMET GAMZE KUTLUAY
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
BiyokimyaGaziantep ÜniversitesiTıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ÖRKMEZ
- Hafif ve orta düzey diyabetik nefropati tanılı hastalarda sodyum glukoz transporter-2 inhibitörlerinin kemik mineral metabolizma belirteçlerine etkisi
The effect of sodium-glucose cotransporter-2 inhibitors on bone mineral metabolism markers in patients with mild to moderate diabetic nephropathy
TUĞBA İŞLEK
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
NefrolojiBezm-İ Alem Vakıf Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER CELAL ELÇİOĞLU
- Renal transplantasyon öyküsü olan hastalarda greft sağkalımı ve hasta sağkalımının belirlenmesi
Determination of graft survival and patient survival in patients with a history of renal transplantation
SERRA AYDIN ÇATAKLI
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2025
NefrolojiSağlık Bilimleri Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA SEVİNÇ