Yazar "Çelik, Mehmet" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • [ X ]
    Öğe
    Brusellozlu Hastalarda Bakteriyeminin Makine Öğrenmesi Yöntemleri Kullanılarak Tahmin Edilmesi
    (Rabia YILMAZ, 2023) Çelik, Mehmet; Ceylan, Mehmet Reşat; Altındağ, Deniz; Yücebaş, Sait Can; Dincer, Nevin Güler; Alkan, Sevil
    Amaç: Brusellozun doğru ve erken teşhisi, yayılımını yavaşlatmak ve hastalara hızlı tedavi sağlamak için çok önemlidir. Bu çalışmanın amacı, bruselloz hastalarında bakteriyemi tanısı için kan kültürü ve kemik iliğine kültürüne ihtiyaç duymadan bazı hematolojik ve biyokimyasal belirteçlere dayalı bir prediktif model geliştirmek ve bu belirteçlerin bakteriyemiyi öngörmedeki önemini araştırmaktır. Gereç/Yöntem: Bruselloz tanısı alan %54.9'u bakteriyemik olmayan, %45.1'i bakteriyemi olan 162 hasta retrospektif olarak toplandı. Brusellozda bakteriyemiyi öngörmek için 20 demografik, hematolojik ve biyokimyasal laboratuvar parametresi ve 30 sınıflandırıcı kullanılmıştır. Sınıflandırıcılar Python programlama dili kullanılarak geliştirilmiştir. En uygun sınıflandırma yöntemini bulmak için Doğruluk (ACC), Alıcı işletim karakteristik eğrisi altındaki alan (AROC) ve F ölçüsü kullanılmıştır. Bakteriyemiyi tahmin etmek için en tanısal belirteçleri belirlemek için özellik önemi yöntemi kullanılmıştır. Sonuçlar: "Entropi" ölçütlü ekstratree sınıflandırıcı (ETC1), 0,5 ile 1,00 arasında değişen Acc değerleri, 0,53 ile 1 arasında değişen F değerleri ve 0,62 ile 1 arasında değişen AROC değerleri ile en iyi tahmin performansını gösterdi. Nötrofil %, lenfosit %, eozinofil %, alanin aminotransferaz ve C-reaktif protein sırasıyla 0,723, 1,000, 0,920, 0,869 ve 0,769 skorlarıyla en ayırt edici özellikler olarak belirlenmiştir. Sonuçlar: Bu çalışma, ETC1 sınıflandırıcısının bruselloz hastalarında bakteriyemiyi belirlemede yardımcı olabileceğini, lenfosit, alanin aminotransferaz ve C-reaktif protein yüksekliğinin; nötrofil ve eozinofil düşüklüğünün bakteremik brusellozu gösterebileceğini göstermiştir
  • [ X ]
    Öğe
    Prediction of brucellosis based on hematological biomarkers via ensemble classification methods
    (2023) Şahin, Ahmet; Çelik, Mehmet; Ceylan, Mehmet Reşat; Altındağ, Deniz; Gürbüz, Esra; Dinçer, Nevin Güler; Alkan, Sevil
    Aim: Some hematological changes are frequently observed in the clinical course of brucellosis. This study aimed to predict the diagnosis of brucellosis based on some hematological biomarkers with the help of ensemble classification methods. Materials and Methods: A total of 23 ensemble classification methods, including 10 bagging, 9 boosting, and 4 stacking approaches were applied to the brucellosis data set. Each subject in the brucellosis data set contains 13 features, including age, gender, and 10 hematological variables. Results: This study included a total of 257 participants [173 (67.3%) brucellosis patients and 84 (32.7%) healthy controls]. The mean values of white blood cells (WBC), hemoglobin (HGB), neutrophil (NEUT), neutrophil/lymphocytes (NEUT/LYMP), and monocytes/lymphocytes (MO/LYMP) of brucellosis patients were found to be significantly lower than those of healthy controls. Random Forest with Gini criterion (RF2) was selected to be the best fit model with a mean accuracy of 0.728. HGB (mean score = 0.1814), age (0.1311), NEUT/LYMP (0.0938), WBC (0.0817) and mean platelet volume (MPV) (0.0815) were determined as most diagnostic parameters in brucellosis. Conclusion: The lower levels of HGB, WBC, and NEUT/LYMP and higher levels of age and MPV may be important indicators for the diagnosis of brucellosis.
  • [ X ]
    Öğe
    Retrospective Evaluation of Adult Hydatid Cyst Cases
    (2024) Çelik, Mehmet; Baran, Ali İrfan; Altındağ, Deniz; Arslan, Yusuf; Tarcan, Tayyar; Sünnetçioğlu, Mahmut; Alkan, Sevil
    Aim: The aim of this study was to evaluate the characteristics of adult patients followed up for hydatid cysts disease. Method: Patients over the age of 18 years who were diagnosed with hydatid disease, between January 2015 and September 2021 were included in the study. The clinical, laboratory and radiologic characteristics of the patients were evaluated retrospectively. Results: The study included 66 patients. 59.1% of the patients were female and the mean age was 40.9±15.60 years. The most common presenting symptom was abdominal pain (42.4%). The most common sites of involvement were the liver (78.8%) and lung (18.2%). The majority of patients had solitary cysts (84.8%). The most common finding in laboratory tests was elevated total IgE (74.1%). The indirect hemagglutination (IHA) test was positive in 77.4% of the patients tested. Conclusion: In our study, it was concluded that hydatid cysts are most commonly seen in the liver, often with single organ involvement, and that elevated total IgE in laboratory diagnosis may be helpful in the diagnosis of hydatid cyst disease, although it does not make a definitive diagnosis.