TERM büyüme gelişme geriliği olan gebelerde optimal doğum 
şeklinin destek vektör makine yöntemi ile değerlendirilmesi
Prediction of labor with TERM intrauterin growth restiriction using support vector machine
Yazar: AYŞEGÜL AKYOL KARAHANOĞLU
Danışman: PROF. DR. SERDAR DİLBAZ
Sağlık Bilimleri Üniversitesi / Ankara Etlik Zübeyde Hanım Kadın Hastalıkları Eğitim Ve Araştırma Hastanesi / Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2017
Konu: Kadın Hastalıkları ve Doğum = Obstetrics and Gynecology
Dizin: Doğum = Delivery ; Doğum indüksiyonu = Labor induced ; Fetal gelişim = Fetal development ; Fetal gelişme geriliği = Fetal growth retardation ; Gebelik = Pregnancy ; Risk faktörleri = Risk factors ; Sezaryen operasyonu = Cesarean section ; Tahmin modelleri = Estimation models

Özet:
Fetal geliĢim kısıtlılığı ile komplike olmuĢ gebelikler hem kendi içinde bulunduğu durumun getirdiği riskler hem de preterm doğum olması durumunda karĢılaĢacağı riskler açısından diğer gebeliklerden farklıdır.
Fetal büyüme anne, fetüs ve plasenta arasındaki kompartmanların oldukça komplike ve benzersiz etkileĢimi sonucu gerçekleĢir. Bu gebeliklerde altta yatan bir plasenta disfonksiyonu ve buna bağlı hipoksik ortamın, fetus geliĢimini olumusuz etkilemesi bununla birlikte bu hipoksik durumun doğum eylemi sırasında daha da Ģiddetlenmesi sıklıkla gözlenebilir. Ayrıca güven vermeyen fetal kalp hızı traseleri nedeniyle bu gebelerin sezaryen ile doğurma insidansı diğer normal gebelere göre artmıĢtır.
Doğum eylemi spontan baĢlamadığında kullanılan doğum indüksiyon yöntemleri pahalı, hasta üzerinde stres yaratan yöntemlerdir. Ayrıca baĢarısız olunması durumunda hastanın sezaryen ile doğum riski artmaktadır. Hasta böyle bir durumda hem doğum indüksiyonu almıĢ hem sezaryen olmuĢ hem de plansız sezaryenin komplikasyonları ile risk altında olacaktır. Bu nedenle doğum Ģeklinin önceden tespiti hem hastayı bahsedilen risk ve streslerden koruyacak, hem maliyet etkinlik sağlanabilecek hem de hekimlerin hastanın yönetiminde karĢılaĢabileceği olumsuz koĢullar tahmin edilebilir olacaktır.
Biz çalıĢmamızda doğum indüksiyonu kararı verilmiĢ term fetal geliĢme kısıtlılığı olan olgularda risk faktörlerini kullanarak sezaryen ile doğumun ne kadar hassaslıkta tahmin edilebileceğini araĢtırmayı planladık.
ÇalıĢmamızda 37 hafta üzeri fetal geliĢme kısıtlılığı bulunan 59 hasta modelleme sitemine alındı. Bu hastaların 41 tanesi vajinal yolla doğum yaptı. 18 hasta doğum eylemi takibi sırasında sezaryen ile doğum yaptı. Bu hastaların %84,2‟si intrapartum eylem takibi sırasında güven vermeyen fetal kalp atım trasesi nedeniyle sezaryene alındı. %15,8‟i ise diğer nedenlerden (ilerlemeyen doğum
eylemi, sefalo pelvik uygunsuzluk) sezaryene alındı. Sezaryen ile doğum yapan hastaların umbilikal arter pulsatilite indeksleri normal sınırlarda olmasına rağmen normal doğum yapan olgulardan daha yüksek bulundu (1,34± 1,88 vs 0,92±0,33, p=0,03).
ÇalıĢmamızda kullanılan farklı modellemeler ile doğum Ģeklini tahmin etmek için analizler yapılmıĢtır. Yapılan modellemelerde doğrusal kernell yöntemi ile 6 model kurulmuĢ, bu modellemelerden en yüksek doğruluk oranı Model 4‟de bulunmuĢtur. Model 4 ile doğum Ģekli %75 sensitivite %100 spesifiklik ile tespit edilmiĢtir. Sigmoid kernell ile 11 model yapılmıĢ, model 10 en yüksek doğrulukla doğum Ģeklini tespit etmiĢtir. Son olarak duyarlılık, özgüllük ve ROC eğrileri değerlendirildiğinde radyal kernell ile yapılan model 4 en baĢarılı sonucu vermiĢtir.
Tahminleme modellerinin önemli bir dezavantajı da tahmin ettiği modelin gerçekleĢmesi durumunda fetüs ve annenin karĢılaĢabileceği riskleri tespit etmemiĢ olmasıdır. Bununla birlikte sık karĢılaĢılan riskler modellemeye eklense bile nadir riskler yine de modelleme dıĢı kalabilir.
ÇalıĢma retrospektif olup bu durum hatırlama ve seçme ön yargılarına sebep olmuĢ olabilir. ÇalıĢmanın prospektif ve eksternal validasyon ile yapılması çalıĢmanın gücünü arttırabilirdi. Bu anlamda modellemelerin baĢarısını sağlamak için daha geniĢ hasta serileri ile daha çok iliĢkili değiĢkenin olduğu, eksternal validasyonun yapılacağı çalıĢmalar bu modellemelerin güncel pratikte yer almasını sağlayabilir.

Abstract:
Pregnancy complicated by fetal growth retardation is different from healthy pregnancy in respect to associated fetal and maternal complications.
Fetal growth is result of unique interaction of fetus, placenta and maternal compartment in a harmony. In pregnancies complicated by fetal growth retardation there is always placental insufficiency associated hypoxemia which result in placental dysfunction during the active phase of labor. As a result of non reassuring fetal heart rate traces pregnancies with fetal growth restriction have higher rate of cesarean rate than the pregnancies without fetal growth restriction.
If spontaneous vaginal delivery does not started, labor induction methods required. These methods create stress on mother and increase the deliver costs. The cost increase more if induction fails and cesarean delivery is required. In these cases patient not also have cesarean section but also face with complication associated with unplanned cesarean section. Prediction the patient that may have cesarean section provide us being ready to unwanted complication and decreases the costs related to both labor induction and cesarean delivery. Also we can acknowledge the patient about the complications.
In our study we planned to predict the mode of delivery, with the aid of the risk factors, in the patient with fetal growth retardation whom are given labor induction.
We enrolled the patients those were diagnosed with term fetal growth retardation. In our study 59 patient full filled the study criteria. From 59 patient 41 patients had spontaneous vaginal delivery and 18 had cesarean delivery. Main indication for cesarean section was non assuring fetal heart rate trace in 84.2% of cases and labor dystocia in 15.8% of cases. Umbilical artery pulsatility indices was higher than the patient with cesarean deliver even both indices were in normal reference limit (1,34± 1,88 vs 0,92±0,33, p=0.03).
In our study we used different prediction models to predict the mode of delivery. In Linear Kernel Model we set 6 models and model 4 had the highest sensitivity with 75% and specificity with 100%. In Sigmoid Kernel we set 11 models and model 10 had higher sensitivity and specificity. When assessed all three models the best prediction model was Radial Kernel model 4 as it had better ROC curve with area under curve.
Although the prediction models has advantages it has some pitfalls. The models do not assess the complication related to the predicted case. As our study was retrospective it had the recall and selection biases. Power of our study would have been higher if it had conducted with external validation and prospective design. To get higher sensitivity and specificity it will be better to conduct a study with prospective design external validation and multiple risk factors.