Wolff parkinson white sendromunda aksesuar yolun lokalizasyonunun tespit edilmesinde elektrokardiyografik algoritmaların karşılaştırılması
Comparison of electrocardiographic algorithms in detecting accessory pathway localization in the wolff parkinson white syndrome
Yazar: ÖMER FARUK DERMAN
Danışman: PROF. DR. SERDAR SEVİMLİ
Atatürk Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Kardiyoloji Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2018
Konu: Kardiyoloji = Cardiology
Dizin: Algoritmalar = Algorithms ; Elektrofizyoloji = Electrophysiology ; Elektrokardiyografi = Electrocardiography ; Wolff Parkinson White sendromu = Wolff Parkinson White Syndrome

Özet:
ÖZET
Wolff Parkinson White Sendromunda Aksesuar Yolun Lokalizasyonunun Tespit Edilmesinde Elektrokardiyografik Algoritmaların Karşılaştırılması
Giriş:  Wolff Parkinson White(WPW) sendromu kardiyak ileti sisteminin doğumsal bir hastalığıdır (1-4). Sıklığı 1000'de 1.5-3'tür(3). WPW sendromunda normal ileti sisteminde olmayan aksesuar yollar bulunur. Bu aksesuar yollar uyarının AV noda uğramadan direk ventriküler sisteme iletilmesini sağlar. Biz çalışmamızda WPW sendromunda mevcut aksesuar yolun lokalizasyonunu tespit etmek için kullanılan elektrokardiyografik algoritmalardan Arruda, Boersma, Fitzpatrick ve Chiang algoritmalarının tanısal özelliklerini karşılaştırdık. 
Metot:  Çalışmamıza 01.10.2013-15.10.2017 tarihleri arasında WPW sendromu nedeniyle kliniğimize başvuran ve elektrofizyolojik çalışma(EFÇ) yapılan 50 hasta alındı. Tüm hastaların EKG'lerinde işlem öncesi preeksitasyon paterni mevcuttu. İşlem öncesi EKG'lerine ulaşılamayan hastalar çalışma dışı bırakıldı. Dört algoritma ile EFÇ arasındaki aksesuar yol tahminindeki uyum fleiss  kappa test istatistiği ile hesaplandı. 
Bulgular: Çalışmamıza WPW sendromu nedeniyle EFÇ yapılan 50 hasta alındı(yaş ortalaması 34.814.3 yıl ve % 52'si  erkek). EFÇ ile doğrulanan aksesuar yol tahmin etme gücü Arruda algoritması ile %58, Chiang algoritması ile %52, Boersma algoritması ile %48 ve Fitzpatrick algoritması ile %38'di. Algoritmaların EFÇ ile olan uyumları incelendiğinde Arruda algoritması orta derecede uyum göstermekteydi(Kappa:0.48, p<0.001). Diğer üç algoritma ise zayıf derece uyum göstermekteydi.
Sonuç: EFÇ aksesuar yol tanısında altın standart yöntemdir. EKG algortimalarının tahmin gücü beklenenden düşük olsa da işlem öncesi kullanımı EFÇ işleminin başarı şansını artırabilir. Bizim kullandığımız algoritmalardan en yüksek tahmin gücü Arruda algoritmasında saptandı(%58). 
Anahtar Kelimeler: Wolff-Parkinson-White sendromu, elektrofizyolojik çalışma, elektrokardiyografik algoritmalar

Abstract:
ABSTRACT
Comparison of Electrocardiographic Algorithms in Detecting Accessory Pathway Localization in the Wolff Parkinson White Syndrome
Introduction :Wolff Parkinson White (WPW) syndrome is a congenital disease of the cardiac conduction system. The temperature is 1.5-3 at 1000. Wolf Parkinson White syndrome has accessory pathways that are not in the normal messaging system.This allows access to the AV system via direct access to the ventricular system. In our study, we compared the diagnostic features of Arruda, Boersma, Fitzpatrick, and Chiang algorithms from electrocardiographic algorithms used to detect localization of accessory pathway present in WPW syndrome.

Methods : 50 patients who applied to our clinic due to WPW syndrome and underwent electrophysiologic study (EPS) between 01.10.2013 and 15.10.2017 were included in this study. Electrocardiography of all patients had preoperative preexcitation patern. Patients who were unable to reach ECG before the procedure were excluded from the study. The fit in the access path estimate between the four algorithms and the electrophysiological study was calculated using the fleiss kappa test statistic.

Results: Fifty patients underwent electrophysiological study due to WPW syndrome.(the avarage age 34.8 ± 14.3 years and 52% male) The ability to estimate the access path predicted by the electrophysiological study was 58% with the Arruda algorithm, 52% with the Chiang algorithm, 48% with the Boersma algorithm and 38% with the Fitzpatrick algorithm. When the alignment of the algorithms with the electrophysiological study was examined, the Arruda algorithm was moderately adaptive(Kappa:0.48, p<0.001).The other three algorithms are weakly compatible.

Conclusion: Electrophysiological study is the gold standard method of accessory way diagnosis. Although the predictive power of electrocardiographic algorithms is expected to be low, pre-procedural use may increase the chances of success of the electrophysiological study procedure. The highest predictive power of the algorithms we used was found in the Arruda algorithm (58%).
Key Words: Wolff-Parkinson-White syndrome, electrophysiological study, Electrocardiographic algorithms