Çocuklarda özofagus yerleşimli yabancı cisimlerin anestezi altında migrasyon ihtimalini öngörmede makina öğrenmesi modelinin geliştirilmesi

Abstract

Çocuklarda üst gastrointestinal sistemdeki yabancı cisimler (YC), uygun tedavi olmaksızın ciddi komplikasyonlara ve ölümcül sonuçlara neden olabilir. Son yıllarda sağlık alanında makine öğrenmesi ile yapılan tahminlemelerle tedavi başarısı artmakta ve daha öngörülebilir tedavi prosedürleri oluşturulabilmektedir. Biz bu çalışmamızda özofagusta YC ile başvuran çocuklarda genel anestezi altında özofagoskopi ile YC çıkarılmasını geriye dönük inceledik. İncelemizde elde ettiğimiz verileri makine öğrenmesi metodu kullanarak özofagustaki YC’nin migrasyon ihtimalini tahminlemeyi amaçladık. Bu çalışmada Pamukkale Üniversitesi Çocuk Cerrahi Anabilim Dalı’nda 2010-2021 yılları arasında özofagusta YC nedeni ile özofagoskopi yapılan hastalar retrospektif olarak incelendi. Anestezi yöntemi, anestezik madde kullanımları ve dozu incelendi. Çocukların başvuru sırasında bulantı, kusma, ateş, nefes darlığı, disfaji vb. bulguları not edildi. Çalışmada özofagustaki YC’nin migrasyonu incelendi. Ayrıca aşamasında Makine Öğrenmesi sınıflamalarından Çok Katmanlı Algılayıcı, Naive Bayes, J48 ve Bagging yöntemleri kullanılarak model oluşturuldu. Modelin tahminleme çıktılarının uygulamasını geliştirdik.Ameliyat süresi ortalama 31,29±20,35 dakikadır. Özofagoskopi yapılan çocukların %14,6’sında YC’nin mideye yer değiştirdiği görüldü. Kız çocuklarda %25’inde mideye yer değiştirme görülürken, bu oran erkek çocuklarda %3,1 olarak bulundu (p=0,001). Özofagustaki YC’lerden mideye yer değiştirme görülmeyen çocuklarda yaş ortalaması 4,31’dir. Mideye yer değiştirme görülen çocuklarda bu ortalama 6,42’tir (p=0,004). Esmeron kullanılan vakaların %43,7’sinde YC’de mideye yer değiştirme görülürken, esmeron kullanılmayan vakalarda bu oran sadece %10,7’dir (p=0,002). Yaptığımız tahminleme sonucunda ise ameliyat süresi, YC çapı,esmeron kullanımı, YC tipi ve hastanın yaşı arasında istatiksel anlamlı farklılıklar saptadık.Özofagusta YC’ler yer değiştirebilmektedir. Yer değiştirmenin spontan olabileceği bazı yayınlarla da desteklenmektedir. Sonuç olarak makine öğrenme algoritmaları kullanarak yaptığımız tahminleme model sayesinde YC nin mideye migrasyon oranını saptaya bilmek ve bu uygulamanın klinisyenlere yararlı olabileceğini düşünüyoruz.

Foreign bodies (FB) affected by the upper gastrointestinal tract in children can cause serious complications and even a fatal outcome without proper treatment. With the recent developments in endoscopic techniques, there is a high success rate and fewer complications in FB removal. In this study, we retrospectively examined the removal of a FB under general anesthesia in children admitted with a FB in the esophagus. We aimed to estimate the probability of migration of FB in the esophagus by using the machine learning method of the data we obtained in our review.In this study, patients who underwent esophagoscopy due to FB in the esophagus between were retrospectively analyzed 2010-2021 in Pamukkale University Department of Pediatric Surgery. Anesthesia method, anesthetic substance use and dose were examined. Nausea, vomiting, fever, shortness of breath, dysphagia, etc. findings were noted. The migration of FB in the esophagus was investigated in the study. In addition, a model was created using the Multilayer Perceptron, Naive Bayes, J48 and Bagging methods from Machine Learning classifications. We developed the application of the model's prediction outputs.The mean operation time was 31.29±20.35 minutes. It was observed that 14.6% of the children who underwent esophagoscopy had a displacement of the FB to the stomach. While gastric displacement was observed in 25% of girls, this rate was found to be 3.1% in boys (p=0.001). The mean age of children who did not experience displacement from FBs in the esophagus to the stomach is 4.31 years. This average was 6.42 in children with gastric migrations (p=0.004). Gastric migrations was observed in FB in 43.7% of cases in which esmeron was used, while this rate was only 10.7% in cases where esmeron was not used (p=0.002). As a result of our estimation, we found statistically significant differences between operative time, FB diameter, use of brownstone, FB type, and age of the patient. FBs can be migrations in the esophagus. It is also supported by some publications that the migrations can be spontaneous. As a result, we think that thanks to the prediction model we made using machine learning algorithms, we can determine the migration rate of YC to the stomach and this application may be useful for clinicians.