Koroner bypass yapılan olgularda postoperatif dönemde gelişen atriyal fibrilasyon gelişme riski için bir tahmin modeli önerisi
A forecast model proposal for the risk of atrial fibrillation developing in postoperative period in patients with coronary artery bypass
Yazar: NESLİHAN BAKİ
Danışman: PROF. DR. KEMAL TURHAN
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics ; Göğüs Kalp ve Damar Cerrahisi = Thoracic and Cardiovascular Surgery
Dizin: Atriyal fibrilasyon = Atrial fibrillation ; Biyoistatistik = Bioistatistics ; Destek vektör makineleri = Support vector machines ; Karar destek sistemleri = Decision support systems ; Koroner arter bypass = Coronary artery bypass ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Postoperatif komplikasyonlar = Postoperative complications ; Risk faktörleri = Risk factors ; Tahmin modelleri = Estimation models ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Büyük miktarda veri içerisinden, gizli kalmış, değerli, kullanılabilir bilgileri açığa çıkarmak ve stratejik karar destek sağlamak amacıyla veri madenciliği kullanılır.  Bunun yanı sıra veri madenciliği, sağlık verilerinin kullanımında yeni bir perspektif yaratmış ve kullanım yaygınlığı hızla artmaya devam eden bir yöntem haline gelmiştir. Atriyal Fibrilasyon (AF), açık kalp cerrahisi sonrasında en fazla rastlanan komplikasyonlardandır. Çalışma ile AF gelişme riski olan hastalara yönelik, preoperatif dönemde önleyici tedbirler alınmasında hekimlere destek olacak bir sistem geliştirilmesi amaçlanmıştır.  Çalışmada Ordu Devlet Hastanesinde 01.01.2015 ve 31.06.2016 tarihleri arasında, Kalp ve Damar Cerrahisi Kliniğinde Koroner Arter Bypass Greft (KABG) operasyonu olan hastaların arşiv dosyaları, AF'nin preoperatif, postoperatif risk faktörleri; cinsiyet, hipertansiyon, EKG'de p dalgasında uzama, total drenaj miktarı, kilo, preoperatif EF, kalp kapak hastalıkları, preoperetif metoprolol kullanımı, yaş, greft sayısı, pulmoner hipertansiyon, diyabetes mellitüs, laboratuar değerleri (CRP, üre, kreatin, AST, GGT,  HGB, HCT, Ca, K) yönünden retrospektif olarak incelendi.   Hastalar,  operasyon sonrası AF geçiren ve geçirmeyen olmak üzere iki gruba ayrıldı. Çalışmaya sadece KABG operasyonu geçiren hastalar dahil edilmiştir. Kronik AF'li hastalar, aynı anda başka bir operasyon yapılanlar dahil edilmemiştir. Karar ağaçları, DVM ve YSA ile KABG sonrası AF'nin sınıflandırılması ve bu yöntemlerin karşılaştırılması ele alınmıştır. Çalışma sonunda elde edilen sonuçlarda karar ağaçları ile yapılan analizde, duyarlılık değeri % 100, özgüllük değeri % 94.11; DVM'de duyarlılık değeri % 83.33, özgüllük değeri ise % 94.11; YSA ile yapılan analizlerde, duyarlılık % 100, özgüllük % 94.11 olarak hesaplanmıştır. Uygulanan metotların ROC eğrileri karşılaştırıldığında en iyi sınıflama YSA ve karar ağaçları ile yapılmıştır. Çalışma ile AF olasılığı yüksek bulunan hastalara, preoperatif dönemden itibaren önleyici tedbirlerin alınması konusunda katkı sağlanabileceği ortaya konulmuştur.

Abstract:
Data mining is used to extract large amounts of hidden, valuable, usable information from large amounts of data and provide strategic decision support. In addition, data mining has created a new perspective on the use of health data and has become a method that continues to grow rapidly. AF is one of the most common complications after open heart and vascular surgery. The aim of the study is to develop a system that will support the physicians in the preoperative period for taking preventive measures for patients who are at risk of developing AF.  In the study the archive files of patients with CABG (Coronary artery bypass graft) operation at the Ordu State Hospital Cardiovascular Surgery Clinic between the dates of 01 January 2015 and 31 June 2016,  preoperative and  postoperative pre-determinants of AF, gender, hypertension, ECG P wave elongation total drainage quantity, weight, preoperative, EF heart valve diseases, preoperetif metoprolol use, age, number of grafts, PHT, DM, laboratory (CRP, urea, creatinine, AST, GGT hemoglobin, hematocrit, Ca, K) values were analyzed retrospectively. After the operation patients were divided into two groups, AF and non-AF. Patients who had only CABG operation included in the study. Patients with chronic AF, at the same time, did not include other operative structures. In this context, the decision trees, support vector machine (SVM) and artificial neural network (ANN) and the possibility of  atrial fibrillation classification after Coronary artery bypass graft (CABG  and the comparison  of these methods are discussed. At the end of the study in the analyze of the decision trees the sensitivity  values were % one hundred and specificity values were % 94.11. Sensitivity value in support vector machine SVM was % 83.33, specificity value was % 94.11; Sensitivity analyzes  performed in artificial neural network (ANN) as % one hundred, specificity % 94.11 was calculated. When the ROC curves of these methods are compared, the best classification is made with artificial neural network (ANN) and decision trees . It has been shown that the study could contribute to the prevention and precautionary measures of the prevalence of atrial fibrillation AF in cases with high probability of AF.