Oğuzhan Ay, Ayşe Şimşek
Anatolian Journal of General Medical Research - 2026;36(1):69-77
Amaç: Akut romatizmal ateş (ARA), grup A beta-hemolitik streptokok enfeksiyonuna bağlı, kalbi etkileyen ciddi bir otoimmün enflamatuvar hastalıktır ve çocuklarda kazanılmış kalp hastalığının önde gelen nedenidir. Çalışma, tam kan sayımından türetilen inflamatuvar indeksler ve makine öğrenimi algoritmalarıyla ARA ilişkili kardit gelişiminin erken teşhis potansiyelini araştırmayı amaçlamaktadır. Yöntem: Bu retrospektif çalışmada, Kasım 2020-Aralık 2025 arasında 68 akut romatizmal kalp hastalığı tanılı hasta ve 71 sağlıklı kontrol grubu incelenmiştir. Demografik veriler, kan testleri ve ekokardiyografi raporları değerlendirilmiştir. Nötrofil-monosit indeksi, nötrofil-trombosit indeksi, nötrofil-lenfosit oranı ve sistemik immün-inflamasyon indeksi gibi inflamatuvar biyobelirteçler hesaplanmıştır. Veri analizi ve makine öğrenimi modellemesinde JASP 0.95.2 yazılımı ve random forest algoritması kullanılmıştır. Bulgular: Analizler, kontrol ve hasta grupları arasında nötrofil (p=0,037), nötrofil-trombosit indeksi (p=0,025), nötrofil-lenfosit oranı (p=0,012) ve sistemik immün-inflamasyon indeksi (p=0,016) parametrelerinde anlamlı farklılıklar ortaya koymuştur. Makine öğrenimi random forest modeli, anlamlı indeksleri kullanarak %81,5'lik yüksek bir test doğruluğu elde etmiştir. Özellik önem analizinde sistemik inflamatuvar indeks, monosit, eosinofil ve nötrofil gibi parametreler modelin sınıflandırma performansında belirleyici rol oynamıştır. Sonuç: Bu çalışma, tam kan sayımı enflamatuvar indekslerinin ve makine öğrenimi algoritmalarının ARA ilişkili kardit gelişimini erken ve yüksek doğrulukla tahmin etme potansiyelini göstermiştir. Nötrofil-lenfosit oranı, nötrofil-trombosit indeksi ve SII gibi belirteçlerin kardit varlığı ile güçlü korelasyonu ve makine öğrenimi modellerinin öngörücü değeri, tam kan sayımı parametrelerinin subklinik kardit tanısı ve erken tespitinde kritik avantaj sağlayabileceğini düşündürmektedir. Bu hızlı ve düşük maliyetli indeksler, sınırlı kaynaklara sahip klinik ortamlarda bile önemli faydalar sunmaktadır.
