Total tiroidektomi sonrası geçici hipokalseminin makine öğrenme yolu ile prediksiyonu
Prediction of transient hypocalcemia after total thyroidectomy using machine learning
Yazar: BURAK YAVUZ
Danışman: PROF. DR. GÜRHAN SAKMAN
Çukurova Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Genel Cerrahi Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2023
Konu: Genel Cerrahi = General Surgery

Özet:
Amaç: Bu çalışma, total tiroidektomi yapılan hastalarda gelişebilecek geçici hipokalseminin makine öğrenme yolu ile tahminini amaçlamıştır. 
Gereç ve Yöntem: Çalışmamızda Ocak 2015 – Aralık 2021 arasında Çukurova Üniversitesi Tıp Fakültesi Genel Cerrahi Anabilim Dalı'nda total tiroidektomi yapılan 571 hasta incelendi. Hastaların demografik, klinik ve laboratuvar verilerinden oluşturulan veri setinde farklı makine öğrenme algoritmalarının prediksiyon skorları incelendi. 
Bulgular: Hastaların % 19,8'inde (n=113) geçici hipokalsemi geliştiği görüldü. İstatistiksel analizde post-operatif geçici hipokalsemi oluşumunu anlamlı olarak etkileyen faktörlerin insidental paratiroidektomi trake yaralanması, rekürren laringeal sinir yaralanması olduğu görüldü (p<0,05). Pre-operatif kalsiyum, iyonize kalsiyum ve T3, post-operatif kalsiyum ve parathormon değerlerinin hipokalsemi grubunda istatistiksel anlamlı olarak daha düşük olduğu görüldü (p<0,05). Yapılan makine öğrenme metodlarında, lojistik regresyonun ROC-AUC skorunun 0.610 olduğu, doğruluk skorunun ise 0.637 olduğu gözlendi. Lineer Diskriminant Analizi modelinin ROC-AUC skorunun 0.602 olduğu, doğruluk skorunun ise 0.805 olduğu görüldü. 
Tartışma: Total tiroidektomi sonrası geçici hipokalsemi bu cerrahinin yaygın görülen bir komplikasyonu olup % 68 oranında geçici hipokalsemi olabileceğini bildiren yayınlar mevcuttur. Literatürde post-operatif hipokalsemi gelişme riskinin kilo, yaş, cinsiyet, lenf nodu diseksiyonu, hipertiroidizm, Hashimoto tiroiditi, tiroid volümü, insidental paratiroidektomi, post-operatif kalsiyum ve parathormon seviyeleri, plonjan guatr olarak saptanmış, bizim çalışmamızda ise bu verilerden sadece insidental paratiroidektomi, post-operatif kalsiyum ve parathormon seviyelerinin hipokalsemi ile ilişkili olduğu bulunmuştur. Makine öğrenme yöntemleri ile yapılan çalışmamızda Lineer Diskriminant Analizi modeli hipokalsemi tahmini açısından yüksek ROC-AUC ve doğruluk skoru göstermesi ile diğer modellere göre öne çıkmaktadır. 
Sonuç: Cerrahi sonrası komplikasyonların prediksiyonu makine öğrenme yolları ile yapılabilir, öte yandan geniş ve düzenli veri tabanları bu yöntemlerin verimli şekilde uygulanmasını kolaylaştıracaktır.

Abstract:
Aim: We aimed to predict the occurrence of transient hypocalcemia in patients who underwent total thyroidectomy through machine learning.
Materials and Methods: We examined 571 patients who underwent total thyroidectomy at the General Surgery Department of Çukurova University Faculty of Medicine between January 2015 and December 2021. The prediction scores of machine learning algorithms were examined using demographic, clinical, and laboratory data of patients.
Results: Transient hypocalcemia was observed in 19.8% (n=113) of the patients.  Incidental parathyroidectomy, tracheal injury, and recurrent laryngeal nerve injury significantly affected the occurrence of transient hypocalcemia (p<0.05). Preoperative calcium, ionized calcium, T3, postoperative calcium, and parathormone levels were significantly lower in the hypocalcemia group (p<0.05). The ROC-AUC score of logistic regression was found to be 0.610, and the accuracy score was observed to be 0.637 while the ROC-AUC score of the Linear Discriminant Analysis model was 0.602, and the accuracy score was 0.805.
Discussion: Transient hypocalcemia after total thyroidectomy is a common complication of this surgery, and there are publications reporting that transient hypocalcemia can occur at a rate of 68%. In the literature, risk factors of developing postoperative hypocalcemia have been identified as weight, age, sex, lymph node dissection, hyperthyroidism, Hashimoto's thyroiditis, thyroid volume, incidental parathyroidectomy, postoperative calcium, and parathormone levels, and plunging goiter, whereas in our study, only incidental parathyroidectomy, postoperative calcium, and parathormone levels were found to be related to hypocalcemia. Linear Discriminant Analysis model has higher ROC-AUC and accuracy scores in predicting hypocalcemia compared to other models.
Conclusion: Prediction of complications after surgery can be made through machine learning, while extensive databases will facilitate efficient integration of these methods.