Kırım-Kongo Kanamalı Ateşi hastalarının prognozunun klinik ve laboratuvar verileri kullanılarak makine öğrenme yöntemi ile tahmin edilmesi

---

Tezin Türü: Tıpta Uzmanlık

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Sivas Cumhuriyet Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Dahili Tıp Bilimleri Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2026

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: ERTUĞRUL KESKİN

Danışman: Seyit Ali Büyüktuna

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu tez çalışmasında, Kırım-Kongo Kanamalı Ateşi (KKKA) hastalarında mortalite riskinin yatış anında rutin olarak elde edilebilen klinik ve laboratuvar verileri kullanılarak öngörülmesi ve klinikte uygulanabilir tahmin modellerinin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Çalışma, Sivas Cumhuriyet Üniversitesi Tıp Fakültesi Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji Anabilim Dalı'nda retrospektif, tanımlayıcı-analitik tasarımda yürütülmüş; 1 Mart 2015–31 Ekim 2024 tarihleri arasında KKKA ön tanısı ile yatırılan ve ulusal referans laboratuvarında PCR pozitifliği ve/veya ELISA/IFA ile IgM pozitifliği ile doğrulanan olgular dahil edilmiştir. Analizlerde kullanılan ana veri seti 1171 hastadan oluşmuş (1074 sağkalım, 97 mortalite) ve mortalite öngörüsüne yönelik yapay zeka modellerinin performansını değerlendirmek üzere farklı klinik bilgi düzeylerini temsil eden dört ayrı senaryo tanımlanmıştır. Model performansı, iç doğrulama sonuçlarının yanı sıra genellenebilirliği ortaya koymak amacıyla eksternal test seti (2025) üzerinde ayrıştırma gücü (C-indeks), dengesiz sınıflarda sınıflandırma tutarlılığı (dengeli doğruluk oranı; DDO, Matthews korelasyon katsayısı; MKK), duyarlılık-seçicilik dengesi, kalibrasyon ve hata (Brier skoru) boyutlarında değerlendirilmiştir. Eksternal testte ayırt edicilik bakımından en yüksek C-indeks değerleri Model-1 ve Model-2'de (0.958) elde edilmiştir. Sınıflandırma tutarlılığı açısından DDO ve MKK'da en yüksek değerler SGS Skoru-1'de izlenmiştir (DDO=0.859; MKK=0.586). Kalibrasyon ve hata performansı açısından en düşük Brier skoru Model-6'da 0.313 olarak saptanırken, SGS Skoru-1'in Brier skoru 0.316 ile buna oldukça yakın bulunmuştur. Sonuç olarak, KKKA'da mortalite tahmininde tek bir performans ölçütüne dayanmadan ayrıştırma, kalibrasyon ve dengesiz sınıf performansı boyutlarının birlikte yorumlanması gerektiği ve klinik senaryoya göre geleneksel skorların güçlü bir triyaj aracı olarak kullanılabileceği ve geliştirilen modellerin bazı performans boyutlarında ek katkı sağlayabileceği değerlendirilmiştir.