Kök hücre nakli yapılan hastalarda  graft versus host hastalığının gelişiminin öngörüsünde klinik karar destek sistemlerinin kullanımı: Bir nomogram geliştirilmesi
Utilizing clinical decision support systems to predict graft-versus-host disease in patients undergoing allogeneic hematopoietic stem cell transplantation: Development of a nomogram
Yazar: ASLI ÇİFTCİ
Danışman: PROF. DR. ECE UĞURLUOĞLU ALDOĞAN ; PROF. DR. SELAMİ KOÇAK TOPRAK
Ankara Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Sağlık Kurumları Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Sağlık Kurumları Yönetimi = Health Care Management

Özet:
Sağlık hizmetlerinin etkin ve verimli bir şekilde yönetilmesi, sınırlı kaynakların en uygun biçimde kullanılmasını sağlamaktadır. Bu açıdan değerlendirildiğinde, geliştirilen modellerin sağlık yöneticilerine stratejik karar alma süreçlerinde bilimsel bir temel oluşturması ve böylece sağlık sistemlerinin performansına katkı sağlaması beklenmektedir. Ayrıca demografik yapıdaki değişiklikler, özellikle yaşlanan nüfus ve artan kronik hastalıklar, sağlık hizmetlerinin sürdürülebilirliğini tehdit eden önemli faktörler olup, birden fazla hastalığın bir arada bulunması, tedavi süreçlerini daha da karmaşık hale getirmektedir. Güncel teknolojilerin diğer sektörlerde olduğu gibi sunulan hizmeti iyileştirmesi beklenmekle birlikte, sağlık sektöründe kullanılabilmesi için kanıta ihtiyaç duyulmakta ve güncel teknolojilerin sağlık alanında kullanımına yönelik çalışmalar önem kazanmaktadır. Sağlık yönetimi alanının farklı alanlarda gelişen değişiklikleri kavrama ve kendi alanına uyarlama becerisi geliştikçe, sağlık hizmetlerinin sürdürülebilirliğinin devam edeceği düşünülmektedir. Bu bağlamı ile çalışmada allojenik hematopoietik kök hücre nakli yapılan hastalarda akut GVHH geçirme olasılığının öngörülmesi için görsel bir araç geliştirilmesi ve bu görsel araca yönelik hekim görüşlerinin alınması amaçlanmıştır.
Araştırmaya 2012-2022 yılları arasında yatarak ve ayaktan tedavi gören, 18 yaş üzerinde, en az üç ay önce allojenik hematopoetik kök hücre nakli yapılmış olan ve kayıtlı verisi tam olan akut miyeloid lösemi, akut lenfoblastik lösemi, kemik iliği yetmezliği, lenfoma ve miyelodisplastik sendrom hastaları dahil edilmiştir.  Araştırmanın yapıldığı zaman aralığında vaka ve kontrol grubunda toplam 402 hastanın verisi kullanılmıştır. Araştırmada, nicel araştırmanın nitel araştırmayı takip ettiği karma yöntem kullanılmıştır. Araştırmanın nicel bölümünde araştırma yöntemi olarak vaka kontrol çalışması yürütülmüştür. Araştırmada tek değişkenli lojistik regresyon, çok değişkenli lojistik regresyon ve veri madenciliği yöntemlerinden; karar ağacı, rasgele orman, destek vektör makineleri, eXtreme gradient boosting uygulanmıştır. Kullanılan yöntemlerin performansı, ilgili hastalığı tahmin etme başarısı açısından karşılaştırılmıştır. En başarılı performansı gösteren yöntem sonuçları kullanılarak nomogram geliştirilmiştir. Araştırmanın nitel bölümünde, içerik analizi kullanılarak, geliştirilen nomogram hakkında Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi İç Hastalıkları Anabilim Dalı, Hematoloji Bilim Dalı'nda görevli dokuz hematoloji uzmanının görüşleri alınmıştır.  Araştırmanın nicel ve nitel bölümlerinin birleştirilmesinde "yorumlama ve raporlama düzeyinde entegrasyon yaklaşımı" kullanılmıştır.
Nicel analiz sonucu, nitel analiz yöntemleri ile açıklanmıştır. Nicel araştırma sonuçlarına göre akut graft versus host hastalığını öngörmede en başarılı performans çoklu lojistik regresyon yöntemi ile elde edilmiştir. Çoklu lojistik regresyon sonucunda; cinsiyet, alıcı yaşı, donör yaşı, alıcı yaşı ile donör yaşı etkileşimi, Anti-Timosit Globulin kullanımı, transplantasyon sonucu ve Anti-Timosit Globulin kullanımı ile transplantasyon sonucu etkileşimi anlamlı bulunmuştur.  Çalışma sonucunda nomogram gibi klinik karar destek sistemlerinin tanı, prognoz ve kişiselleştirilmiş tedaviye yönelik kullanılan teknolojiler aracılığı ile daha başarılı tedavi sonuçları elde edilebileceği, hekimin tanı ile tedaviye yönelik vereceği kararlarda etkili olduğu ve hasta güvenliği açısından kanıta dayalı karar vermenin önemi ortaya konulmuştur. 

Anahtar Sözcükler: Sağlık teknolojileri, klinik karar destek sistemi, sağlık kurumları yönetimi, dijitalleşme, veri, karar verme.

Abstract:
Effective and efficient management of healthcare services ensures the judicious allocation of limited resources. From this vantage point, the construction of robust predictive models is anticipated to furnish healthcare administrators with a scientific foundation for strategic decision-making, thereby enhancing overall health system performance. Additionally, shifting demographic trends—most notably aging populations and the concomitant rise in chronic diseases—pose salient challenges to the sustainability of healthcare services, particularly as multimorbidity complicates therapeutic pathways. Although emerging technologies are presumed to optimize healthcare delivery (as evidenced in other sectors), evidence-based evaluations remain imperative to validate their efficacy within clinical practice, thereby highlighting the significance of empirical investigations. As the field of healthcare management advances its capacity to integrate and adapt diverse innovations, it is surmised that the long-term viability of healthcare services will be safeguarded. Against this backdrop, the present study aimed to develop a visual tool (nomogram) to estimate the likelihood of acute graft-versus-host disease in patients who have undergone allogeneic hematopoietic stem cell transplantation, and to elicit clinicians' perspectives on this tool.
The study population comprised adult patients (≥ 18 years) who had undergone an allogeneic hematopoietic stem cell transplantation at least three months prior, received inpatient or outpatient care between 2012 and 2022, and were diagnosed with acute myeloid leukemia, acute lymphoblastic leukemia, bone marrow failure, lymphoma, or myelodysplastic syndrome. A total of 402 individuals, encompassing both case and control groups, were included, with complete medical records available for all. This investigation employed a mixed-methods approach, wherein the quantitative component preceded a qualitative exploration. For the quantitative phase, a case-control design was implemented. Statistical analyses encompassed univariate and multivariate logistic regression, in addition to data mining techniques decision tree, random forest, support vector machines, and extreme gradient boosting, whose performances were compared in predicting acut graft-versus-host disease. The method yielding the highest predictive accuracy informed the development of a nomogram. During the qualitative phase, hematology specialists from the Department of Internal Medicine, Division of Hematology, at Ankara University Faculty of Medicine were interviewed, and their insights regarding the nomogram were examined using content analysis. The quantitative and qualitative findings were subsequently integrated using the "interpretation and reporting integration approach."
The quantitative results were further elucidated through qualitative data analysis. The highest performance in predicting acut graft-versus-host disease was achieved via multivariate logistic regression. Notably, gender, recipient age, donor age, the interaction between recipient and donor ages, anti-thymocyte globulin use, transplant outcome, and the interaction between anti-thymocyte globulin use and transplant outcome were identified as statistically significant predictors. This study underscores that clinical decision support systems exemplified here by a nomogram can enhance diagnosis, prognosis, and personalized treatment strategies, thereby promoting superior therapeutic outcomes. Furthermore, the findings highlight the utility of such tools in guiding clinicians' diagnostic and treatment decisions, while emphasizing the critical role of evidence-based practice in safeguarding patient safety.
Keywords: Healthcare technologies, clinical decision support systems, healthcare management, digitalization, data, decision-making.