EN
TÜRKÇE
Oral Presentation - 38
Decision-making regarding surgical consultation in patients suspected of appendicitis: Pediatric appendicitis score or machine learning?
Güneş Karakulak 1, Aydın Şencan 1, Ahmet Kılıç 2, Hasan Çayırlı 1, Eren Çınar 1, Yılmaz Ekinci 3, Eylül Özden 3, Neslihan Zengin 3, Alkan Bal 3
1 Celal Bayar University, Faculty of Medicine, Department of Pediatric Surgery, Manisa
2 Celal Bayar University, Faculty of Engineering, Manisa
3 Celal Bayar Univercity School of Medicine Department of Pediatrics
Aim: The Pediatric Appendicitis Score (PAS) is widely used to reduce unnecessary surgical consultations in pediatric emergency departments. This study compares the performance of PAS against a machine learning model (MLm) in diagnosing appendicitis.
Methods: 491 patients with suspected appendicitis between January 2022 and December 2024 were retrospectively reviewed. Cases were classified into PAS ranges of 1-5 and 6-10, and the sensitivity, specificity, positive-negative predictive values (PPV-NPV) of the PAS were calculated and compared with the results of the MLm. Subsequently, the PAS was divided into 3 subgroups: low, suspected and high risk. Subgroups were also compared with the MLm results. The CatBoost algorithm and the 5-fold Stratified Nested Cross-Validation method were used for MLm. 19 clinical, laboratory, and ultrasonographic parameters were evaluated. ROC-AUC-McNemar tests were performed. (P<0.05 significant).
Results: Of the patients (277 males, 214 females; mean age 10.7 years), 238 were diagnosed with appendicitis; 181 underwent surgery, while 57 received antibiotic treatment. PAS had sensitivity 83.6%, specificity 77.5%, PPV 77.7%, NPV 83.4%, accuracy 80.4%. In MLm, these rates were 82.4%, 81.8%, 81.5%, 83.9%, 82.1% respectively. The parameters that contributed most to MLm were appendix diameter, guarding, tenderness, rebound tenderness, and CRP.
In overall performance, MLm was significantly superior (ROC-AUC analysis; PAS:0.844, MLm:0.905) (p=0.0005). While a definitive decision on whether surgical consultation was necessary or unnecessary could not be made in patients with scores in the 4-6 range, MLm predicted appendicitis with 79.5% sensitivity and 77.2% accuracy in this group.
Conclusions: MLm appears to be superior to PAS in making the correct decision for surgical consultation in patients suspected of appendicitis in emergency departments. MLm, especially in the PAS group of 4-6 (suspected of appendicitis), can significantly contribute to the triage physician with 79.5% sensitivity and 77.2% accuracy.
Apandisit düşünülen hastalarda cerrahi konsültasyon kararı: Pediatrik apandisit skoru mu? makina öğrenimi mi?
Güneş Karakulak 1, Aydın Şencan 1, Ahmet Kılıç 2, Hasan Çayırlı 1, Eren Çınar 1, Yılmaz Ekinci 3, Eylül Özden 3, Neslihan Zengin 3, Alkan Bal 3
1 Celal Bayar Üniversitesi Tıp Fakültesi Çocuk Cerrahisi AD, Manisa
2 Celal Bayar Üniversitesi Mühendislik Fakültesi
3 Celal Bayar Üniversitesi Tıp Fakültesi Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları AD
Amaç: Çocuk acil servislerine karın ağrısı nedeniyle başvuran hastalarda, apandisit tanısını koymak ve gereksiz cerrahi konsültasyonları azaltmak amacıyla Pediatrik Apandisit Skoru (PAS) sıkça kullanılır. Çalışmanın amacı, apandisit tanısını koymada PAS’nun performansını, bir makina öğrenimi modelinin (MLm) performansı ile karşılaştırmaktır.
Yöntem: Ocak 2022 - Aralık 2024 yılları arasında apandisit şüphesi olan 491 hasta retrospektif olarak tarandı. Olgular PAS aralığı 1-5 ve 6-10 aralığında sınıflandırılarak PAS’nun duyarlılığı, özgüllüğü, pozitif öngörü değeri (PPV), negatif öngörü değeri (NPV) hesaplandı ve MLm’nin sonuçları ile karşılaştırıldı. Sonrasında PAS; düşük risk ( PAS: 1-3), şüpheli (PAS:4-6) ve yüksek risk (PAS: 7-10) olmak üzere 3 alt gruba ayrıldı. Bu alt gruplardaki duyarlılık ve PPV'leri, MLm sonuçları ile kıyaslandı.
MLm için CatBoost algoritması ve 5 katlı Stratified Nested Cross-Validation yöntemi kullanıldı. Klinik, laboratuvar ve ultrasonografik 19 parametre değerlendirildi. Sonuçlar ROC-AUC ve McNemar testi ile analiz edildi. P<0,05 değerler anlamlı kabul edildi.
Bulgular: Hastaların (277 erkek, 214 kız; yaş ortalaması 10,7 yıl) 238’i apandisit tanısı aldı; 181’i opere edilirken, 57’sine antibiyotik tedavisi verildi. PAS’nun apandisiti öngörmedeki duyarlılığı % 83.6, özgüllüğü %77.5, PPV %77.7, NPV %83.4, doğruluğu da % 80.4 saptandı. MLm’nde ise bu oranlar sırasıyla; %82.4, %81.8, %81.5, %83.9 ve %82.1 şeklindeydi. MLm’ne en fazla katkı sağlayan parametreler; appendiksin çapı, defans, hassasiyet, rebound bulgusu ve C-Reaktif protein düzeyi idi.
Modellerin genel performanları değerlendirildiğinde; MLm, PAS'na göre anlamlı derecede daha üstündü (ROC-AUC analizi, PAS için 0,844, MLm için 0,905)(p=0,0005). PAS sonuçlarına göre 4-6 aralığındaki hastalarda, cerrahi konsültasyonun gerekli ya da gereksiz olduğu kararı tam olarak verilemez iken MLm, bu grupta apandisiti % 79.5 duyarlılık ve %77,2 doğrulukla öngörebiliyordu.
Sonuç: Acil servislerde apandisit düşünülen hastalarda doğru cerrahi konsültasyon kararını vermede MLm, PAS’na göre daha üstün gözükmektedir. MLm, özellikle PAS 4-6 olan grupta (apandisit açısından şüpheli) %79.5 duyarlılık ve %77.2 doğrulukla, triajı sağlayan hekime önemli katkı sağlayabilir.