9 research outputs found

    Effects of oral selenium replacement on TSH in patients with subclinic hipotiroidism with low serum selenium levels

    Get PDF
    AMAÇ: Selenyum insan vücudunun önemli metabolik yolaklarının vazgeçilmez bir bileşenidir. Aktif bölgesine selenosistein şeklinde selenyum katılmış proteinler, selenoproteinler olarak tanımlanmaktadır ve bu proteinlerin fonksiyonlarını yerine getirmeleri için selenyuma gereksinimleri vardır. Selenyum elementi, Glutatyonperoksidaz (GPXs), Tioredoksinredüktaz (TRs) ve iyodotironindeiyodinaz (İD) gibi selenoproteinlerin yapısında bulunmaktadır. Selenoproteinler, tiroid hormon biyosentezine ve metabolizmasına, antioksidan savunma sisteminin kontrolüne katkı sağlamaktadır. Çalışmamızda subklinik hipotiroidisi olan otoimmün tiroidit hastalarına selenyum düşüklüğünün ne sıklıkla eşlik ettiğini ve selenyumu düşük olan hastalarda oral selenyum replasmanının tiroit stimülan hormon (TSH) üzerine etkilerini ortaya koymayı hedefledik.GEREÇ VE YÖNTEM: Çalışmamızda Aralık 2019 ile Temmuz 2020 aralığında 18 yaşından büyük olup polikliniğimize başvurmuş olan, asemptomatik subklinik hipotiroidisi olan 69 hastayı değerlendirdik. Serum selenyum düzeyi 80 μg/L’den düşük olan hastalara 3 ay süre ile yumuşak bir jel kapsül içinde oral yolla günde 83 mcg selenometiyonin verildi. Başka bir tedavi uygulanmadı. Üçüncü ayın sonunda tüm hastalarda serum tiroid hormon profiline ve selenyum seviyelerine bakıldı. Subklinik hipotiroidisi olan otoimmün tiroiditli hastaların, yüzdelik dilimler kullanılarak, oral selenyum replasmanı sonrası TSH seviyelerindeki değişiklikler gözlemlendi.BULGULAR: Çalışmamızda Aralık 2019 ile Temmuz 2020 arasında polikliniğimizde tespit edilen 69 asemptomatik subklinik hipotiroidisi olan hasta değerlendirildi. Çalışma kriterlerine uyumlu 43 hastanın 12 tanesinde (%28) serum selenyum düzeyi normal, 31 (%72) tanesinde serum selenyum düzeyi düşük (<80 μg/L) olarak tespit edildi. Üç ay boyunca günlük 83 mcg selenometiyonin oral selenyum replasman tedavisi verilen hastaların 19 (%61)’unda TSH değerinin normal sınırlar içerisine gerilediği görüldü (0,5mIU/L10.00 mIU/L) tespit edilirken, 9 (%29) hastada ise TSH değerinin halen 4.26 mIU/L- 10.00 mIU/L aralığında olduğu görülerek bu hastlara levotiroksin tedavisi başlandı.SONUÇ: Çalışmamızda selenyum eksikliği bulunan asemptomatik otoimmün subklinik hipotiroidi hastalarına oral selenyum replasmanı yaparak, serum TSH değerleri üzerindeki kısa dönem etkilerini değerlendirdik ve hastaların %61 inin 3 ay içerisinde ötiroid olduğunu gözlemledik. Selenyum eksikliğinin replase edilmesinin, teorik anlamda otoimmün tiroidit başta olmak üzere tüm otoimmün hastalıkların inflamatuar ve oksidatif hasar sürecine olan olumlu etkileri mevcuttur. Ancak bu konuda deneysel ve klinik prospektif planlanmış ve alt grupların detaylandırıldığı kapsamlı çalışmaların yapılması gerektiğini düşünüyoruz.OBJECTIVE: Selenium is an essential component of important metabolic pathways of the human body. Proteins in which selenium is added to the active site in the form of selenocysteine are defined as selenoproteins and they require selenium to fulfill their functions. Glutathioneperoxidase (GPXs) is found in such selenoproteins as Thioredoxinreductase (TRs) and Iodothyroninedeiodinase (ID). Selenoproteins contribute to thyroid hormone biosynthesis and metabolism and the control of the antioxidant defence system. In our study, we aimed to reveal how often patients with subclinical hypothyroidism and autoimmune thyroiditis are accompanied by low serum selenium level and the effects of oral selenium replacement on Tiroit Stimulating Hormone (TSH) in patients with low selenium.MATERIAL AND METHODS: In our study, we evaluated 69 patients who were with asymptomatic subclinical hypothyroidism and aged older than 18 and who applied admitted to our outpatient/out-patient clinic between December 2019 and July 2020. Patients with serum selenium levels lower than 80 μg / L were given 83 mcg of selenomethionine in a soft gel capsule for 3 months. No other treatment was applied. At the end of the third month, serum thyroid hormone profile and selenium levels were measured in all patients. Changes in TSH levels were observed in patients with autoimmune thyroiditis with subclinical hypothyroidism after oral selenium replacement by using percentiles.RESULTS: In our study, 69 patients with asymptomatic subclinical hypothyroidism diagnosed in our outpatient clinic between December 2019 and July 2020 were evaluated. Serum selenium level was identified as normal in 12 (28%) of 43 patients, and serum selenium level was identified as low (<80 μg / L) in 31 (72%) patients. TSH values were found as regressed within normal limits (0,5mIU/L 10.00 mIU / L) in 3 (10%) patients, the TSH value was identified as still in the range of 4.26 mIU / L-10.00 mIU / L in 9 (29%) patients and levothyroxine treatment was started in these patients.CONCLUSIONS: In our study, we evaluated the short-term effects of oral selenium replacement in asymptomatic autoimmune subclinical hypothyroid patients with selenium deficiency, on serum TSH values and we observed that 61% of patients were euthyroid within 3 months. Replacing selenium deficiency has positive effects on the inflammatory and oxidative damage processes of all autoimmune diseases, especially autoimmune thyroiditis. However, we think that experimental and clinical comprehensive studies, which are detailed in sub-groups, should be conducted on this subject

    Türkiye’de stoma açılan hastaların kesitsel değerlendirilmesi

    Get PDF
    Aim: Despite recent technological developments, a stoma formation is needed for the treatment of many diseases, especially in colorectal surgery. Due to the radical principles of cancer treatment, the number of patients living with stoma is increasing. However, there is no study that quantitatively evaluates the stoma patients nationally. In this study, it was aimed to retrospectively evaluate the demographic data, indications, preferred types of stoma and the outcomes of patients who had a stoma formation in our country in the last three years. Method: In our country, there are 3 companies that operate in the field, provide materials for 95% of stoma patients. The data of patients who had a stoma between 2017 and 2019 were collected from these companies retrospectively by protecting personal privacy of patients. The distribution of indications and type of stoma acording to indications were determined. Average age, stoma closure rates and mortality rates were calculated. All data are presented as numbers and percentages and categorical variables are shown as median (minimum-maximum), continuous variables are shown as ± standard deviation. Results: The most common indication for stoma creation was colorectal malignancy (58.4%) and followed by mechanical bowel obstructions (29.6%). Other malignancies (4.16%), inflammatory causes (4.58%), traumatic causes (1.88%) and congenital anomalies (1.17%) constituted a total of 11% stoma indications. It was observed that. ostomies opened due to colorectal malignancy,were closed in 40% of patients with loop ileostomy, 30.1% of patients with loop colostomy, and only 13% of patients with end colostomy. Conclusion: We aimed to obtain a national perspective by evaluating the patients who had a stoma in the last 3 years and to show up the distribution of stoma formation indications in our country. We have determined the demographic data of patients with stoma and calculated the stoma closure and mortality rates according to stoma types. Although this study is a cross-sectional evaluation of patients in the whole country, weak point of our study is there are deficiencies in our evaluation due to the lack of retrospective data. We think that prospective studies should be planned by detailing subgroups.Amaç: Ülkemizde stomalı bireyleri niceliksel olarak inceleyen çalışma henüz bulunmamaktadır. Bu çalışmada ülkemizde son üç yıl içinde stoma açılmış olan hastaların demografik verilerinin, endikasyonlarının, tercih edilen stoma tiplerinin ve hastaların akıbetlerinin retrospektif olarak değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Yöntem: Ülkemizde stoma alanında faaliyet göstermekte olan ve stoma hastalarının stoma malzemelerini sağlayan 3 firmanın 2017-2019 yılları arasında, malzeme temin ettiği stoma hastalarının bilgileri, kişisel verilerin gizliliği kurallarına dikkat edilerek retrospektif olarak derlenmiştir. Endikasyona göre hastalara hangi tip stoma açıldığı, bu hastaların cinsiyete göre dağılımı (minimum-maksimum), yaş ortalamaları, stoma kapatılma oranları, ölüm oranları hesaplanmıştır. Bulgular: En sık stoma oluşturma endikasyonunun kolorektal malignite olduğu ve tüm stomaların %58,4’ünü oluşturduğu görüldü. Bunu mekanik barsak tıkanıklıkları (%29,6) takip etmekte idi. Diğer maligniteler (%4,16), enflamatuvar sebepler (%4,58), travmatik sebepler (%1,88) ve doğumsalanomaliler (%1,17) toplamda yaklaşık %11 oranında stoma açılmasına endikasyon oluşturmaktaydı. Kolorektal malignite nedeni ile açılan stomalar değerlendirildiğinde loop ileostomi uygulanan hastların %40’ının, loop kolostomi uygulanan hastaların %30,1’inin stoması kapatılabilmişken, uç kolostomi uygulanan hastaların sadece %13’ünün stomasının kapatıldığı görülmüştür. Sonuç: Ülkemizde son 3 yıl içinde stoma açılmış olan hastaları değerlendirerek ulusal anlamda geniş bir perspektif elde etmeyi amaçladık. Stoma ile yaşamak durumunda olan hastaların demografik verilerini, kaçının stomasının kapatılabildiğini ve stoma tiplerine göre stoma kapatılma ve ölüm oranlarını tespit ettik. Stomalı bireylerin analizini gerçekleştirdiğimiz bu çalışma, ulusal anlamda gerçekleştirilen ilk çalışma olmasına rağmen, retrospektif verilerdeki eksiklikler nedeni ile değerlendirmemizde yetersizlikler mevcuttur. Alt grupların detaylandırılarak, prospektif özellikte çalışmaların planlanması gerektiğini düşünüyoruz

    Design of Decision Support System in the Metastatic Colorectal Cancer Data Set and Its Application

    Get PDF
    Developing the system which will help doctors with the result to be obtained from the medical data sets by realizing the design of the medical decision support system in which data mining methods are used is the primary objective of this study

    Tıbbi karar destek sisteminin veri madenciliği yöntemleriyle gerçekleştirilmesi

    No full text
    ÖZETTIBBİ KARAR DESTEK SİSTEMİNİN VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMLERİYLE GERÇEKLEŞTİRİLMESİTıp alanında teşhis ve tedavi kayıtlarının bilgisayar programları tarafından analiz edilmesi etkili tedaviyi destekleyici bir unsur oluşturmaktadır. Birçok alanda olduğu gibi, tıp alanında da veri madenciliği yöntemlerinin kullanımı hızla artmaktadır. Veri madenciliği yöntemlerinin kullanıldığı tıbbi karar destek sistemi tasarımı gerçekleştirerek tıbbi veri setlerinden elde edilecek sonuç ile hekimlere destekleyici yardımda bulunacak sistemin geliştirilmesi bu tezin başlıca amacıdır. Geliştirilen sistemde iki ayrı veri setinde çalışma yapılmıştır. Birinci veri setinden metastatik kolorektal kanser hastalığının hayatta kalma durumu ve ikinci veri setinden ise diyabet hastalığı veri madenciliği yöntemleri kullanılarak tahmin edilmiştir. Çalışmada, sınıflandırma tahmin modeli ve hibrid tahmin modeli olmak üzere iki ayrı tıbbi karar destek sistemi modeli geliştirilmiş ve iki ayrı modelden alınan sonuçlar incelenerek karşılaştırılmıştır. Veri madenciliği sürecindeki veri ön işleme aşamasından sonra, verilerin sınıflandırılması aşamasında, Destek Vektör Makineleri, Naive Bayes, Karar Ağaçları, Yapay Sinir Ağları, Çok Katmanlı Algılayıcı, Lojistik Regresyon algoritmaları kullanılmıştırMetastatik kolorektal kanser veri setinde, yalnızca sınıflandırma algoritmalarının uygulandığı sınıflandırma tahmin modelinde, en başarılı algoritma Destek Vektör Makineleri iken Hibrid tahmin modelinde, karar ağaçları ve yapay sinir ağları %100 doğruluk oranı ile en başarılı algoritmalar olmuşlardır. Sınıflandırma işlemleri sonucunda modellerin doğruluk değerlerine bakıldığında, Sınıflandırma tahmin modelinin doğruluk oranı %65-70 iken Hibrid tahmin modelinde bu oranın %95-100’lere ulaştığı görülmektedir. Gerçekleştirilen hibrid yapı ile yani kümeleme ile sınıflandırma algoritmalarının birleştirerek uygulanmasında doğruluk oranlarının tüm algoritmalar için çok yüksek ve birbirine çok yakın değerler çıkardığı görülmüştür. Diyabet hastalığı analizinde, önişlemden geçirilen diyabet verileri K-means kümeleme algoritmasıyla kümelenmiş ve kümeleme sonucu sınıfları yanlış tahmin edilen veriler veri setinden silinmiştir. Yeni veri seti üzerinde seçilen veri madenciliği sınıflandırma algoritmaları denenmiş ve algoritma başarımlarının değerlendirilmesi, Weka ve RapidMiner veri madenciliği programlarıyla gerçekleştirilmiştir. İki programın da tüm algoritmalar için çok yüksek başarı oranlarına sahip olduğu görülmüştür. Karşılaştırma algoritmalar açısından yapıldığında Çok Katmanlı Algılayıcı algoritması iki programda da en yüksek başarı yüzdesi ile en iyi algoritma, karar ağaçları algoritması ise iki program için de başarı yüzdesi en düşük algoritma olmuştur.Bulgularımız geliştirilen sistemin kullanılmasının, hekimlere karar verme aşamasında yardımcı olacağını göstermektedir.ABSTRACTVERIFYING MEDICAL DECISION SUPPORT SYSTEM WITH THE METHODS OF DATA MININGThe analysis of the diagnosis and the treatment records in the field of Medicine by computer programs forms a supportive element in efficient treatment. As in many fields, the use of the methods of data mining has been increasing rapidly in Medicine. Developing the system which can help the doctors is the main purpose of this thesis with designing the medical decision support system and getting the results from medical data sets. In the developed system, studies have been carried out in two different data sets. In the first data set, survival of metastatic colorectale cancer disease, and in the second data set, survival of the disease of diabetes have been estimated with the application of data mining. In the study, two medical decision support systems; classification prediction model and hybrid prediction model have been developed, and the results from both models have been compared by analysing. In the process of data mining, after the stage of pre-processing of data, in the stage of classifying the data, Support Vector Machine, Naive Bayes, Decision Trees, Artificial Neural Networks, Multilayer Perceptron and Logistic Regression algorithms have been applied. In the prediction model in which only classification algorithms have been used, in the data set of metastatic colorectale cancer, the most successful algorithm has been Support Vector Machine, but in Hybrid Prediction Model, decision trees and artificial neural networks have been the most successful algorithms with the rate of a hundred percent accuracy. When the accuracy rate of the models are examined at the end of the classifying process, the accuracy rate of classification prediction model has been %65-70, the accuracy rate of hybrid prediction model has reached %95-100. It has been observed that the accuracy rates are very high and very close to each other for all algorithms in the applicaiton of combining hybrid structure, which can be called clustering with classification algorithms. In the analysis of diabetes disease, the diabetes datas, which were processed pre- processing, have been clustered with the K-means clustering algorithm and at the end of the clustering, the datas whose classes have been estimated wrongly have been erased from the data set. Data mining classifying algorithms have been experimented on a new data set and the evaluation of the success of the algorithms has been made with Weka and RapidMiner data mining programs. Two programs have been observed to have very high success rates for all algorithms. When the comparison made in terms of algoritms, Multilayer Perceptron algorithm is the best algorithm with the highest success rate in both programs and decision trees has the lowest success rate for both programs.Our findings indicates that the usage of the developed system can help the doctors in the decision making process

    EVALUATION OF DATA MINING CLASSIFICATION AND CLUSTERING TECHNIQUES FOR DIABETES

    No full text
    Analysis of the diagnosis and treatment records by computer programs in the field of medicine constitutes a treatment-supporting factor. Like in many fields, in the field of medicine, too, the use of the methods of data mining has been increasing. It has been aimed to develop the system which will give doctors help for effective treatment and early diagnosis with the result to be obtained in the medical data sets by realizing medical decision support system design in which the methods of data mining are used. After the pre-processing stage in the data mining process, in the data classification stage, Support Vector Machines (SVM), Naive Bayes, Decision Trees, Artificial Neural Networks (ANN), Multilayer Perceptron (MLP), Logistic Regression (LR) algorithms have been used. The success evaluation of data mining classification algorithms have been realized through the data mining programs Weka and RapidMiner. Multilayer Perceptron algorithm has been the best algorithm with the highest success percentage in both of the programs; Decision Trees has been the algorithm which has the lowest success percentage again in both of the programs. This study has indicated that data mining can be a useful tool in the medical field. Doctors can be provided convenience in the progress of the disease and the treatment for patients for whom prediction of disease is made by making morbidity or non-morbidity prediction of the diabetes which is seen on many people in the world and in our country beforehand

    ASSOCIATION RULE FOR CLASSIFICATION OF BREAST CANCER PATIENTS

    No full text
    WOS: 000416216800009Data mining studies carried out on medical databases are very important in order to make an effective medical diagnosis. The purpose of data mining is to extract information from databases, to define clear and understandable patterns. In this study, an approach was presented to generate association rules on the data of breast cancer patients. Apriori algorithm is used for the extract of the rules. Apriori algorithm is usually used for the market - basket analysis. Apriori algorithm is used to determine customer shopping profiles or to campaign, in order to catch the shopping patterns. In this study, apriori algorithm was used in the extraction of the rules within the medical data. UC-Irvine archive repository of machine learning datasets [1] - Breast Cancer dataset has been studied. This dataset, including 9 attribute and 1 class atribute. It consists of records of 286 patients with 10 attributes. The study was carried out by using the Weka data mining program

    Case Reports Presentations

    No full text
    corecore