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
- Tez No: 982343
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN SEVİL
- Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
- Konular: Acil Tıp, Emergency Medicine
- Anahtar Kelimeler: Acil servis, Yaşlı hasta, Yapay zeka, Emergency department, Elderly patient, Artificial intelligence
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Uşak Üniversitesi
- Enstitü: Tıp Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Acil Tıp Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Amaç: Bu çalışmanın amacı, acil servise başvuran 65 yaş ve üzeri hastaların kısa dönem mortalite riskinin tahmin edilmesinde yapay zeka algoritmalarını netkinliğini incelemek, literatürde geliştirilen modellerin doğruluğunu karşılaştırmak ve bu teknolojilerin klinik karar verme süreçlerine entegrasyonunun olası katkılarını değerlendirmektir. Materyal ve Metot: Çalışmaya Uşak Üniversitesi Girişimsel Olmayan Klinik Araştırmalar Etik Kurulu 15.03.2024 tarih ve 330-330-08 sayılı etik kurul onayı ile başlanmıştır. Çalışma prospektif kesitsel tanımlayıcı bir çalışmadır. Bulgular: Çalışmaya 2000 hasta dahil edilmiştir. Hastaların %49'u (n=986) kadın, %51'i (n=1014) erkek ve yaş ortalaması 77,98 ± 7,72 yıl olarak saptanmıştır. Komorbidite oranı %93,8, ilaç kullanım oranı %90,5 saptanmıştır. Mortalite oranı %22,6 (n=452) olarak saptanmıştır. Mortalite yönünden yapılan logistik regresyon analizinde yüksek yaş (p=0,001), düşük glaskow koma skalası (GKS) (p=0,001), düşük sistolik (p=0,001) ve diyastolik tansiyon (p=0,001), düşük nabız (p=0,001), düşük oksijen saturasyonu (SPO2) (p=0,001), yüksek ateş (p=0,001), sinüs bradikardisi (p=0,001) ve diğer bradikardiler (p=0,001), hastane yatışı (p=0,001), kronik böbrek yetmezliği (KBY) (p=0,001), astım/koah (p=0,036), kalp yetmezliği (KY) (p=0,010), parkinson öyküsü (p=0,001), ritim bozukluğu (p=0,001), serebrovasküler olay (SVO) öyküsü (p=0,001), kanser öyküsü (p=0,001), bypass öyküsü (p=0,001), WBC yüksekliği (p=0,001), lenfosit yüksekliği (p=0,026), eozinofil ve hemoglobin düşüklüğü (p=0,001), glukoz(p=0,001), kreatin (p=0,001), BUN (p=0,001), CK (p=0,001), bilirubin (p=0,001), AST (p=0,001), ALT (p=0,001), LDH (p=0,001), sodyum (p=0,021), potasyum (p=0,001), CRP (p=0,001), laktat (p=0,001) yüksekliği, albümin (p=0,001), kalsiyum (p=0,001), pH (p=0,001) düşüklüğü anlamlı bulunmuştur. Yapay zeka algoritması kullanılarak yapılan mortaliteye yönelik analizde yapay zeka puanı (p=0,001) ve yapay zeka risk durumuna göre (p=0,001) anlamlı sonuç saptanmıştır. Sonuçlar: Yapay Zeka Tabanlı Risk Skorları, acil servis triyajında ileri yaş hastalarda erken mortalite öngörüsü için kullanılabilir; bu modeller rutin uygulamalara entegre edilebilir. Genişletilmiş, çok merkezli ve prospektif çalışmalar, bu bulguların genellenebilirliğini ve yapay zeka algoritmalarının gerçek yaşam koşullarındaki etkilerini değerlendirmek için gereklidir.
Özet (Çeviri)
Aim: The aim of this study is to investigate the effectiveness of artificial intelligence algorithms in predicting short-term mortality risk in patients aged 65 and over presenting to the emergency department, compare the accuracy of models developed in the literature, and evaluate the potential contributions of these technologies to the clinical decision-making process. Material and Method: The study was approved by the Non-Interventional Clinical Research Ethics Committee of Uşak University with the approval number 330-330-08 dated 15.03.2024. The study is a prospective cross-sectional descriptive study. Results: A total of 2000 patients were included in the study. 49% of the patients (n=986) were female, and 51% (n=1014) were male, with a mean age of 77.98 ± 7.72 years. The comorbidity rate was 93.8%, and the medication use rate was 90.5%. The mortality rate was found to be 22.6% (n=452). In the logistic regression analysis performed formortality, high age (p=0.001), low glaskow coma scale (GCS) (p=0.001), low systolic (p=0.001) and diastolic blood pressure (p=0.001), low heart rate (p=0.001), low SPO2 (p=0.001), high fever (p=0.001), sinus bradycardia (p=0.001) and other bradycardias (p=0.001), hospital admission (p=0.001), chronic kidney disease (CKD) (p=0.001), asthma/COPD (p=0.036), heart failure (p=0.010), Parkinson's disease (p=0.001), arrhythmia (p=0.001), history of stroke (CVE) (p=0.001), history of cancer (p=0.001), history of bypass surgery (p=0.001), high WBC (p=0.001), high lymphocyte count (p=0.026), low eosinophils and hemoglobin (p=0.001), high glucose (p=0.001), creatinine (p=0.001), BUN (p=0.001), CK (p=0.001), bilirubin (p=0.001), AST (p=0.001), ALT (p=0.001), LDH (p=0.001), sodium (p=0.021), potassium (p=0.001), CRP (p=0.001), high lactate (p=0.001), low albumin (p=0.001), low calcium (p=0.001), and low pH (p=0.001) were found to be statistically significant. In the mortality analysis performed using artificial intelligence algorithms, the artificial intelligence score (p=0.001) and the artificial intelligence risk status (p=0.001) were found to be statistically significant. Conclusion: Artificial Intelligence-Based Risk Scores can be effectively used for early mortality prediction in older patients in emergency department triage; these models should be integrated into routine clinical practices. Extended, multi-center, and prospective studies are needed to evaluate the generalizability of these findings and the effects of artificial intelligence algorithms in real-world settings. vii
Benzer Tezler
- COVİD-19 tanısı ile Hacettepe Üniversitesi erişkin hastanesinde izlenen hastaların hastalık ile ilgili risk algıları ve yaşam tarzı değişikliği planlarının değerlendirilmesi
Evaluation of disease-related risk perceptions and lifestyle change plans of patients followed up at Hacettepe University adult hospital with the diagnosis of COVİD-19
KAMIL ZARNISHANOV
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
İç HastalıklarıHacettepe Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLAY SAİN GÜVEN
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURSEL ÇALIK BAŞARAN
- Diyabetus mellitus'da gözlenen mikrovasküler komplikasyonların prostaglandinler ile olan ilişkisi
The Relation of microvaskular complications observed in diabetes mellitus with prostoglandins
CANAN NEBİGİL
Doktora
Türkçe
1985
Eczacılık ve FarmakolojiCumhuriyet ÜniversitesiFarmakoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YUSUF SARIOĞLU
- Türkiye'de trafik kazalarının epidemiyolojisi
Başlık çevirisi yok
HARUN KARACA
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
UlaşımGazi ÜniversitesiKazalarda Acil Yardım ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HİKMET PEKCAN
- Sürekli rejim şartlarında nükleer yakıt çubuklarında tek ve iki boyutlu ısı iletiminin analizi
In steady-state conditions analyses of one and two dimensional conduction in nuclear fuel rods
İBRAHİM ATILGAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERCAN ATAER