Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.advisorPınar, Aslı
dc.contributor.authorYıldız, Furkan
dc.date.accessioned2021-06-04T11:01:45Z
dc.date.issued2020
dc.date.submitted2020-11-11
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11655/24531
dc.description.abstractThe autoverification (AV) system in medical laboratories is a process in which computer-based algorithms automatically take actions on laboratory test results without the need for manual intervention by laboratory employees within the framework of predefined rules, or it is a system that enables the evaluation of results with more advanced algorithms. Although it has been a topic of discussion for a long time, there is a lack of standardization in AV systems. There are very few studies in the literature detailing how the rules and algorithms related to AV systems will be implemented. For these reasons, in this study, we aimed to reveal data on the establishment, development and validation of an AV system in our laboratory. AV system software was developed in the Laboratory Result Validation Module, which was designed within the Laboratory Information System in Hacettepe University Hospitals Central and Emergency Laboratories, and integrated with the laboratory module. Validation of the AV system was performed by simulated and real patient results. Defined rules were evaluated for a total of 29 biochemistry tests. The results of 24 115 patients at Hacettepe University Hospitals Laboratories between 1 May 2020 and 1 July 2020 were evaluated by AV system. Out of a total of 793 300 test results, 676 083 (85.22%) results were verified by AV system, while 117 217 (14.78%) test results were not. Among the unverified results, the "Unexpected results" criterion was the highest with 59 413 test results (7.49%). Among 138 029 results unverified by the AV system, unexpected results (24.89%) and delta control (%14.08) were found to be highest in outpatient admissions and unexpected results (%18,15) and serum index assessment (%18.15) in hospitalized patients. 4 710 test results were evaluated by 2 users and AV system to compare expert and AV system verifications. AV system is an important tool to standardize the verification process and increase the reliability of the results. Good initial autoverification rates were obtained with the rules determined in the study. More studies are needed to use AV system more efficiently in wider test panels, to develop more detailed rules and algorithms, and to use AV system more widely.tr_TR
dc.language.isoturtr_TR
dc.publisherTıp Fakültesitr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesstr_TR
dc.subjectonay destek sistemitr_TR
dc.subjectalgoritmatr_TR
dc.subjectklinik laboratuvar bilgi yönetim sistemleritr_TR
dc.subjecthastane bilgi yönetim sistemleritr_TR
dc.subjectyazılım validasyonutr_TR
dc.subject.lcshBiyokimya. Hücre biyolojisi. Hücre genetiğitr_TR
dc.titleHacettepe Üniversitesi Merkez Laboratuvarı Biyokimya Analizlerinde Onay Destek Sistemi Geliştirilmesi ve Validasyonutr_TR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesistr_TR
dc.description.ozetTıbbi laboratuvarlarda onay destek sistemi (ODS), önceden tanımlanmış kurallar çerçevesinde laboratuvar çalışanları tarafından manuel müdahaleye ihtiyaç duyulmadan, bilgisayar tabanlı algoritmaların laboratuvar test sonuçları üzerinde otomatik olarak eylemler gerçekleştirdiği bir süreç ya da daha gelişmiş algoritmalar ile sonuçların değerlendirilmesini sağlayan sistemdir. Uzun süredir üzerinde tartışılan bir konu olmasına rağmen, ODS standardizasyonunda eksiklikler bulunmaktadır. Literatürde de ODS'ler ile ilgili kuralların ve algoritmaların nasıl uygulanacağını detaylandıran çalışma sayısı çok azdır. Bu nedenlerle bu tez çalışmasında, laboratuvarımızda bir ODS kurulması, geliştirilmesi ve validasyonu süreciyle ilgili verilerin ortaya konması hedeflendi. Hacettepe Üniversitesi Hastaneleri Merkez ve Acil Laboratuvarlarında Laboratuvar Bilgi Yönetim Sistemi içinde tasarlanan, laboratuvar modülü ile entegre çalışan Laboratuvar Sonuç Validasyon Modülü içinde ODS yazılımı geliştirildi. Toplam 29 biyokimya testi için tanımlanan kurallar, simülasyon ve gerçek hasta sonuçları ile değerlendirilerek geliştirilen ODS’nin validasyonu yapıldı. Hacettepe Üniversitesi Hastaneleri Laboratuvarlarında 1 Mayıs 2020 – 1 Temmuz 2020 tarihleri arasında çalışılan 24 115 hastaya ait sonuçlar ODS tarafından değerlendirildi. Toplam 793 300 test sonucundan 676 083 (% 85.22) sonuç ODS tarafından onaylanırken 117 217 (% 14.78) test sonucu onaylanmadı. ODS kuralları içinde 59 413 test sonucu ile (%7.49) “Beklenmeyen sonuç” kriterinin en yüksek onaylanmama oranı olduğu saptandı. Toplam 138 029 adet ODS kaldı uyarısının içinde, ayaktan başvurularda beklenmeyen sonuç (%24.89) ile delta kontrol (%14.08) ve yatan hastalarda beklenmeyen sonuç (%18,15) ile serum indeks değerlendirmesi (%18.15) sonuçlarının en yüksek oranda olduğu belirlendi. Uzman ve ODS onaylarının karşılaştırılması için 4 710 test sonucu 2 kullanıcı ve ODS tarafından değerlendirildi. ODS onay sürecinin standardizasyonunun sağlanması ve sonuçların güvenilirliğinin artırılması için önemli bir araçtır. Çalışma kapsamında belirlenen kurallarla başlangıç için iyi düzeyde onay oranları elde edilmiştir. ODS’nin geniş test panellerinde verimli olarak kullanılması, detaylı kuralların ve algoritmalarının geliştirilmesi ve yaygın olarak kullanılması için daha fazla çalışmaya ihtiyaç vardır.tr_TR
dc.contributor.departmentTıbbi Biyokimyatr_TR
dc.embargo.termsAcik erisimtr_TR
dc.embargo.lift2021-06-04T11:01:45Z
dc.fundingBilimsel Araştırma Projeleri KBtr_TR
dc.subtypemedicineThesistr_TR


Bu öğenin dosyaları:

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster