Lojistik regresyon modeli kullanılarak ovariyan kitlelerin malign- benign ayırımının yapılması
Making malign-benign separation of ovarian masses using logistic regression model
Yazar: ŞULE ÖZEL
Danışman: DR. MUSTAFA ZİYA GÜNENÇ
Sağlık Bakanlığı / Ankara Eğitim ve Araştırma Hastanesi / Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2001
Konu: Kadın Hastalıkları ve Doğum = Obstetrics and Gynecology

Özet:
Amaç: Amacımız pelvik muayene, tümör belirteçleri, ultrasonografi beraber
kullanıldığında ovariyan kitlelerde malignansiyi tespit edebilme
gücünü ortaya koymak ve bu parametreleri lojistik modele uygulayarak
adneksiyal kitlesi olan bir hastadaki malignansi olasılığını tespit etmekti.
Gereç ve Yöntemler: Kliniğimizde adneksiyal kitle tanısı ile opere edilen
154 hastanın patoloji kayıtları, yaşı, şikâyeti, menapoz durumu, pelvik
muayene buğuları, CA-125 değerleri ve ultrasonografi bulguları retrospektif
olarak incelendi. Ovariyan kitlelerin ultrasonografi bulguları Sassone
ve arkadaşları tarafından tanımlanan kriterlere göre puanlandırıldı.
Geliştirdiğimiz pelvik muayene skorlama sisteminde pelvik muayenede
kitle yüzeyinin irregüler ve kitlenin solit oluşu ve batında asit varlığına 2
değer; kitlenin bilateral ve fikse oluşuna 1 değer; kitlenin kistik, düzgün
yüzeyli, mobil, unilateral oluşuna veya batında asit olmayışına 0 değer
verildi. Tüm parametrelerin sensitivite ve spesifite değerleri tespit edildi.
Lojistik regresyon modeli ile malignansi olasılıkları hesaplandı.
Bulgular: Çalışmamız 55 i malign (%35.7),99 u benign (%64.3) toplam
154 kadın hasta, 191 kitle üzerinde yapıldı. Geliştirmiş olduğumuz pelvik
muayene skorlama sisteminde sensitivite %92, spesifite %94 olarak hesaplandı.
CA-125'in malign-benign ayırımındaki sensitivitesi %77, spesifitesi
%73 olarak tespit edildi. CA 125, pelvik muayene ve ultrasonografi
değerlendirmelerinden herhangi ikisinde malign gruba düşen hastaları
malign olarak değerlendirdiğimizde elde ettiğimiz sensitivite %93.33, spesifite
%95.24, genel doğruluk oranı %94.44 bulundu.
Sonuç: Lojistik regresyon modelleri gibi tanısal modeller adneksiyal kitlelerin
değerlendirilmesinde tek tip, operatörün deneyimine bağlı olmayan,
tanının doğruluğunun test edilebilmesine olanak sağlayan oluşumlardır.
Bu modeller malignansi olasılığını tespit edebilmeye olanak sağlayarak
operasyon tipine, yerine, hatta operatöre karar verebilmeye ve hastanın
kesin tanı öncesi bilgilendirilmesine olanak sağlar.

Abstract:
Aim: Aur aim was to fınd out the power of the joint use of pelvic examination,
tumor markers and ultrasonoraphy for dedecting malignancy
of ovarian masses and searching out the ovarian masses' malignancy
probability by applying this parameters to Logistic regression model.
Material and Methods: Ages, complaints, menopausal statuses, pelvic
examination and ultrasonography findings, CA-125 values, pathology reports
of 154 patients operated with the diagnose of adnexial mass in our
clinic were examined retropectively. Ultrasonographic findings of ovarian
masses scored according to criterions identified by Sassone at all. 2
point for irregular mass surface, solid mass and presence of abdominal
ascite are given in Our physical examination scoring system. Sensitivity
and specificity of all parameters were determined. Probability of malignancy
are calculated by Logistic regression model.
Results: There were 55 malign (35.7%) ,99 benign (64.3%), totally 154
women and 191 masses in our study. Sensitity and specificity of our pelvic
examination scoring system were 92% and 94% respectively. Sensitivity
and specificity of Ca-125 in discrimination of malign-benign adnexial
masses were 77% and 73% respectively. When adnexial masses with
malign evaluation of any two of three parameters (Ca- 125 value, pelvic
examination and ultrasonography) were evaluated as malignant; sensitivity,
specificity and overall accuracy rate were calculated as 93.33%,
95.24% and 94.44% respectively.
Conclusion:Diagnostic models like Logistic regression models are formations
as monotype, independent from operator's experience, enabling
to test accuracy of diagnose. This models by searching out the ovarian
masses' malignancy probability give way to correct decision of operation
type, side also suitable operatör and to inform the patient before definitive
diagnose.