Gündüz Ercan KUTLUAY, Ahmet Furkan KUMRU
Medeniyet Medical Journal - 2026;41(3):261-265
Amaç: Bu çalışmada, yapay zeka (YZ) temelli ortopedi çalışmalarının yöntemlerini ne ölçüde eksiksiz raporladığı incelendi. Yöntemler: 2023-2025 dönemi için PubMed'de önceden tanımlanmış bir strateji ile tarama yapıldı. Başlık, özet ve tam metin taramasının ardından 280 çalışma uygun bulundu; bunların 200'ü rastgele seçilerek puanlandı. Puanlamada TRIPOD-AI, STARD-AI ve CONSORT-AI kılavuzlarından türetilen altı maddelik bir çerçeve kullanıldı. Bulgular: Ortalama puan 4,8+/-0,9 idi. Çalışmaların %28'i 6/6, %37'si 5/6, %23'ü 4/6 puan aldı; geri kalan %12 ise 3 ve altında kaldı. Model tanımı, veri seti özellikleri ve performans metrikleri tüm çalışmalarda (%100), eğitim ve doğrulama süreçleri ise %88'inde bildirilmişti. Dış doğrulama yalnızca %32'sinde yer alıyordu; klinik karşılaştırma oranı %61 idi. Sonuçlar: Bu literatürde raporlama kalitesi genel olarak orta-yüksek düzeydedir; ancak iki eksik sürmektedir: dış doğrulama ve klinik entegrasyon. Bundan sonraki çalışmalarda genellenebilirliğe, klinik uygunluğa ve mevcut raporlama kılavuzlarına daha fazla ağırlık verilmesi yerinde olur.
