Akut Pankreatitte Çoklu Organ Disfonksiyon Sendromu için Tekrarlanabilir Bir Yatış Biyokimyasal-Koagülasyon Skorlama Protokolü

Özet

Burada; akut pankreatitte çoklu organ yetmezliği sendromunun erken risk sınıflandırması için kohort oluşturma, laboratuvar armonizasyonu, cezalandırılmış model geliştirme, doğrulama ve yatak başı skor oluşturmaya yönelik bir protokol sunuyoruz.

Özet

Akut pankreatitte çoklu organ disfonksiyon sendromunun erken teşhisi, organ kötüleşmesinin geleneksel şiddet değerlendirmeleri tamamlanmadan önce gerçekleşebilmesi nedeniyle hala zordur. Bu makale, hastaneye yatıştan sonraki 24 saat içinde elde edilen rutin laboratuvar testlerine dayalı bir yatış biyokimyasal-koagülasyon kompozit skorunun geliştirilmesi, doğrulanması ve uygulanması için tekrarlanabilir bir protokol tanımlamaktadır. Çoklu organ disfonksiyon sendromu, birden fazla organ sisteminde klinik olarak önemli disfonksiyonları yansıttığı ve erken izleme yoğunluğu, eskalasyon planlaması ve kritik bakım kaynaklarının tahsisi hakkında doğrudan bilgi verdiği için birincil son nokta olarak seçilmiştir. Protokol; çok merkezli kohort oluşturma, uygunluk taraması, son nokta hakemliği, laboratuvar birimi armonizasyonu, eksik veri işleme, prediktör ölçeklendirme, cezalandırılmış regresyon modeli geliştirme, hold-out doğrulaması, skor oluşturma, yerleşik şiddet skorlarıyla karşılaştırmalı analizler ve sensitivite analizlerini kapsamaktadır. Bilgi kaybını azaltmak için model geliştirme sırasında sürekli laboratuvar değişkenleri korunurken, klinik olarak yorumlanabilir kategoriler yalnızca nihai modelin pratik bir başucu skoruna dönüştürülmesi sırasında kullanılmıştır. Prosedürel kontrol noktaları arasında kohort oluşturmanın onaylanması, eksiklik eşikleri, kilitlenmiş ön işleme kuralları, model seçimi çıktıları, doğrulama çıktıları ve nihai skor yorumlaması yer almaktadır. Bu iş akışı kullanılarak, rutin olarak ölçülen biyokimyasal ve koagülasyon markerları, akut pankreatite bağlı çoklu organ disfonksiyon sendromu için yapılandırılmış bir yatış risk sınıflandırma aracına entegre edilebilir. Skorun; daha yakın gözlemi, tekrarlanan laboratuvar değerlendirmelerini ve organ destek yollarına hazırlığı desteklemesi amaçlanmıştır, ancak klinik yargının veya yerleşik şiddet çerçevelerinin yerini almak yerine onları tamamlamalıdır.

Giriş

Akut pankreatit; hafif, kendiliğinden sınırlanan inflamasyondan, organ disfonksiyonu ile komplike olan hızla ilerleyici hastalığa kadar değişen klinik seyri olan yaygın bir sindirim sistemi acil durumudur. Güncel şiddet değerlendirmesi genellikle; hastalık şiddetini lokal komplikasyonlar, sistemik komplikasyonlar ve organ yetmezliğinin varlığı ile süresine göre tanımlayan revize Atlanta sınıflamasına göre yürütülür¹. Risk değerlendirmesini ve tedavi basamaklarının artırılmasına yönelik kararları desteklemek amacıyla, hastaneye yatışın erken döneminde yatak başı skorlama sistemleri de kullanılır. Akut Pankreatitte Yatak Başı Şiddet İndeksi, ilk 24 saat içinde mevcut olan beş değişkeni kullanır ve hastane içi mortalite riskini tahmin etmek için geliştirilmiştir². Güncel klinik kılavuzlar; şiddetli hastalığın erken tanınmasını, tekrarlanan yeniden değerlendirmeleri, uygun sıvı resüsitasyonunu, organ destek planlamasını ve bakım düzeyinin zamanında artırılmasını vurgulamaya devam etmektedir³.

Rutin uygulamada erken risk değerlendirmesi hala güçtür. Akut pankreatitteki inflamatuar yanıt hızla değişmektedir ve bazı geleneksel skorlama sistemleri; tekrarlanan ölçümler, yatış sonrası gelişen fizyolojik değişkenler veya ilk klinik karşılaşmada mevcut olmayabilecek görüntüleme bulguları gerektirmektedir⁴. Sonuç olarak, risk sınıflandırması örnekleme zamanına, yerel iş akışına ve tedavi yoluna göre değişiklik gösterebilir. Bu belirsizlikler, düşük riskli hastalarda gereksiz yoğun izleme veya müdahalelere yol açabilirken, durumu hızla kötüleşen hastalarda tedavi düzeyinin yükseltilmesinde gecikmelere neden olabilir. Akut pankreatitte şiddet öngörüsü üzerine yapılan yakın tarihli bir inceleme, klinik skorların ve bireysel biyobelirteçlerin performansının hasta popülasyonlarına, hastalık şiddeti dağılımlarına ve değerlendirme pencerelerine göre farklılık gösterdiğini belirtmiştir⁵.

En güncel öngörü çalışmaları, genellikle hedef sonuç olarak kalıcı organ yetmezliği veya şiddetli akut pankreatiti belirleyerek, yatıştan sonraki 24 saat içinde toplanan değişkenleri kullanmaya çalışmıştır. Bu yaklaşım klinik olarak faydalıdır, ancak yayınlanan birçok model; tek merkezli tasarım, eksik doğrulama ve ön işleme ile eksik veri yöntemlerinin yetersiz raporlanması nedeniyle sınırlı kalmaktadır⁶. Uygunluk kriterleri, öngörücü tanımları, örneklem büyüklüğü, eksik verilerin yönetimi, model oluşturma kararları ve doğrulama prosedürleri tekrarlanabilirliği ve klinik yorumlamayı doğrudan etkilediği için şeffaf raporlama, öngörü modelleri için özellikle önemlidir⁷. Yatış temelli bir yöntemin kurumlar arasında kullanılabilir olması için rutin olarak mevcut olan testlere dayanması, birim dönüştürme prosedürlerini tanımlaması, laboratuvar değerlerinin nasıl harmonize edildiğini açıklaması ve model uyumu öncesinde eksik öngörücü değerlerin nasıl yönetildiğini belirtmesi gerekir.

Biyokimyasal ve koagülasyon anomalilerinin her ikisi de akut pankreatitteki erken kötüleşme ile ilgilidir. İnflamatuar aktivasyon, endotelyal hasar, hemokonsantrasyon, renal hipoperfüzyon ve mikrosirkülasyon bozukluğu erken dönemde meydana gelebilir ve organ disfonksiyonuna katkıda bulunabilir. Koagülasyon aktivasyonu inflamasyonla yakından ilişkilidir ve akut pankreatit ile ilişkili koagülopati, kalıcı organ yetmezliğine ve olumsuz sonuçlara doğru ilerlemenin bir parçası olarak tanımlanmıştır⁸. D-dimer'in ayrıca akut pankreatitte organ yetmezliği, lokal komplikasyonlar, yoğun bakım yatışı ve mortalite ile ilişkili bir yatış belirteci olduğu bildirilmiştir⁹. Bununla birlikte, koagülasyon göstergeleri, yapılandırılmış bir yatış iş akışında rutin biyokimyasal değişkenlerle kombine edilmek yerine genellikle ayrı ayrı yorumlanmaktadır.

Birden fazla organ sisteminde klinik olarak önemli disfonksiyonu temsil ettiği için, bu protokolde birincil sonlanım noktası olarak çoklu organ disfonksiyon sendromu seçilmiştir. Kalıcı organ yetmezliği, akut pankreatit şiddet sınıflandırmasının merkezinde yer almaya devam etmektedir; ancak çoklu organ disfonksiyon sendromu, hastanın daha yakın takip, tekrarlayan laboratuvar yeniden değerlendirmesi, organ destek hazırlığı veya yoğun bakım kaynaklarına ihtiyaç duyma olasılığı gibi pratik yatış sorularına daha yakındır. Bu sonlanım noktası ayrıca, biyokimyasal ve koagülasyon sinyallerinin tek bir organ temelli sonuçtan ziyade, daha geniş bir sistemik kötüleşme örüntüsü ile ilişkili olarak değerlendirilmesine olanak tanır.

Bu yöntemin makalesi, akut pankreatitte çoklu organ disfonksiyon sendromunun erken risk stratifikasyonu için tekrarlanabilir bir kabul biyokimyasal-koagülasyon skorlama protokolünü tanımlamaktadır. Protokol, kabulden sonraki 24 saat içinde elde edilen rutin laboratuvar değişkenlerini kullanır, birim harmonizasyonunu ve eksik veri yönetimini standartlaştırır, cezalandırılmış model geliştirme uygular ve nihai modeli klinik olarak yorumlanabilir bir kompozit skora dönüştürür. Amaç, klinik değerlendirmenin veya yerleşik şiddet çerçevelerinin yerini almak değil, kurumların kabul laboratuvar verilerini uygulanabilir risk bilgilerine dönüştürmelerine yardımcı olan şeffaf ve tekrarlanabilir bir iş akışı sağlamaktır.

Protokol

Çalışma protokolü, Jiaxing Üniversitesi'ne bağlı Jiashan Hastanesi olan Jiashan Birinci Halk Hastanesi'nin İnsanları Kapsayan Biyomedikal Araştırmalar Etik Kurulu tarafından onaylanmıştır (onay no. 2026 Araştırma Onay No. 005; kabul no. LW2026004; onay tarihi: 13 Ocak 2026). Bu retrospektif çalışma kimliksizleştirilmiş klinik veriler kullandığı için bireysel bilgilendirilmiş onam gerekliliği kaldırılmıştır. Analizden önce; isim, hastane kimlik numarası, telefon numarası, adres ve ulusal kimlik numarası dahil olmak üzere doğrudan tanımlayıcılar kaldırılmıştır. Verilerin işlenmesi, kurumsal veri koruma gerekliliklerine ve Helsinki Deklarasyonu'na¹⁰ uygun olarak gerçekleştirilmiştir.

Çalışma tasarımı ve çok merkezli kohort kurulumu
Bu retrospektif çok merkezli kohort çalışması, akut pankreatitte (AP) çoklu organ disfonksiyon sendromunun (MODS) erken risk sınıflandırması için tekrarlanabilir bir skorlama iş akışı oluşturmak amacıyla yatış sırasındaki biyokimyasal ve koagülasyon verilerini kullanmıştır. AP, aşağıdaki kriterlerden en az ikisinin varlığıyla tanımlanmıştır: tipik karın ağrısı, serum amilaz veya lipaz düzeyinin normalin üst sınırının en az üç katı olması veya AP ile uyumlu görüntüleme bulguları. Bazal pencere, hastaneye yatıştan sonraki ilk 24 sa as olarak tanımlanmıştır. Her bir laboratuvar öngördürücüsü için, bu pencere içindeki en erken uygun değer kullanılmıştır. MODS'un belgelenen ilk başlangıcından sonra elde edilen değerler, öngördürücü oluşturma sürecinde kullanılmamıştır.

Katılımcı merkezlerde 1 Ocak 2023 ile 20 Aralık 2025 tarihleri arasındaki ardışık AP hastaneye yatışları; ortak bir tarama günlüğü, uygunluk kontrol listesi, veri sözlüğü ve son nokta karar formu kullanılarak taranmıştır. Tarama günlüğüne; taranan toplam yatışlar, mükerrer yatışlar, doğrulanmamış AP, 18 yaş altı olma, kronik pankreatit, pankreas malignitesine ilişkili pankreatit, güvenilmez yatış zamanı, 24 saatlik laboratuvar verilerinin mevcut olmaması, eksik son nokta kayıtları nedeniyle yapılan dışlamalar ve nihai analitik kohort kaydedilmiştir. Kilitlenen tarama günlüğü, şunların oluşturulmasında kullanılmıştır: Şekil 1Hasta sayımında Şekil 1 analiz öncesinde final analitik veri setiyle karşılaştırılarak kontrol edildi.

Analitik kohort kilitlendikten sonra, hastalar 7:3 oranında bir geliştirme kohortuna ve bir dış doğrulama kohortuna atanmıştır. Ayırma işlemi, rastgele tohum (random seed) 20260420 olarak sabitlenmiş şekilde, R versiyon 4.3.2'de caret paket versiyon 6.0-94 kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Tabakalı örnekleme, MODS durumu ve merkeze göre yapılmıştır. Eğer merkez dağılımı kohortlar arasında 5 yüzde noktasından fazla farklılık gösterirse, merkez-MODS kombine tabakaları kullanılmıştır. Kohort tahsisi, modelleme öncesinde kaydedilmiş ve sonrasında değiştirilmemiştir. Ön işleme kuralları, imputasyon ayarları, model ince ayarı, katsayı tahmini, skor oluşturma ve kesme noktası seçimi yalnızca geliştirme kohortundan türetilmiştir. Dış doğrulama kohortu ise sadece kilitlenmiş modelin değerlendirmesi için kullanılmıştır.

Uygunluk kriterleri ve kayıt prosedürleri
Uygun hastalar; kesinleşmiş AP tanısı olan, hastaneye yatış saati belirlenebilen, yatıştan sonraki 24 saat içinde en az bir biyokimyasal veya koagülasyon laboratuvar paneli bulunan ve son nokta değerlendirmesi için eksiksiz hastane kayıtları mevcut olan 18 yaş ve üzeri yetişkinlerden oluşmaktaydı. AP doğrulanamayan, kronik pankreatit veya pankreas malignitesi ile ilişkili pankreatit mevcut olan ya da ilk hastaneye yatış saati güvenilir şekilde belirlenemeyen hastalar çalışma dışı bırakıldı. Kurumlar arasında ilk yatış saati, ilk laboratuvar örnekleme saati veya erken organ disfonksiyonu durumu takip edilemeyen sevk vakaları hariç tutuldu. Çalışma süresince aynı hasta tarafından gerçekleştirilen tekrarlı yatışlarda, yalnızca uygun olan ilk hastaneye yatış kaydedildi. Hariç tutulan her vaka için bir temel dışlama nedeni kaydedildi.

Sonuçlar ve son nokta değerlendirmesi
Birincil sonuç, hastanede yatış süresince iki veya daha fazla organ sisteminin disfonksiyonu olarak tanımlanan hastane içi MODS'dur. Organ disfonksiyonu; elektronik tıbbi kayıtlardaki solunum, kardiyovasküler, renal, hepatik, koagülasyon ve nörolojik kayıtlardan değerlendirilmiştir. Model geliştirilmeden önce merkezler genelinde aynı önceden belirlenmiş organ sistemi kriterleri uygulanmış olup, son nokta değerlendirmesi için kullanılan operasyonel kriterler Ek Tablo 1'de özetlenmiştir.

İki eğitimli gözden geçirici, her bir kimliksizleştirilmiş kaydı; giriş notları, seyir notları, yoğun bakım ünitesi kayıtları, işlem kayıtları, laboratuvar raporları, yaşam bulguları kayıtları ve çıkış özetlerini kullanarak bağımsız olarak değerlendirdi. Karar formuna hastanın çalışma kodu, etkilenen organ sistemi, kaynak kayıt, başlangıç tarihi ve saati, destekleyici laboratuvar veya fizyolojik değer, gözden geçirici kararı ve nihai karar durumu kaydedildi. Gözden geçiriciler arasındaki fikir birliği nihai olarak kabul edildi. Anlaşmazlıklar, üçüncü bir kıdemli gözden geçirici tarafından çözüldü. İkincil sonuçlar arasında yoğun bakım ünitesine yatış, invaziv veya non-invaziv mekanik ventilasyon, renal replasman tedavisi, hastane içi mortalite, enfekte nekroz veya drenaj işlemi ve hastanede yatış süresi yer aldı. Yatış süresi, çıkış tarihinden giriş tarihinin çıkarılmasıyla ve buna 1 gün eklenerek hesaplandı.

Başvuru anındaki aday öngördürücüler
Aday öngördürücüler, başvuru sonrası ilk 24 saat içinde mevcut olan rutin değişkenlerle sınırlandırılmıştır. 24 saatlik pencere içindeki tekrarlanan testler için, uygun olan en erken değer dikkate alınmıştır. Biyokimyasal değişkenler arasında lökosit sayısı, C-reaktif protein, mevcut olduğunda prokalsitonin, laktat, glukoz, toplam kalsiyum, kan üre azotu, kreatinin, alanin aminotransferaz, toplam bilirubin, albümin ve laktat dehydrogenaz yer almıştır. Koagülasyon değişkenleri arasında trombosit sayısı, protrombin zamanı, protrombin zamanı-uluslararası normalize oran, aktive parsiyel tromboplastin zamanı, fibrinojen ve D-dimer yer almıştır.

Olgu karma açıklaması ve referans skor hesaplaması için temel klinik değişkenler toplanmıştır. Bu değişkenler arasında yaş, cinsiyet, vücut kitle indeksi, semptomların başlangıcından yatışa kadar geçen süre, AP etiyolojisi, sigara içme durumu, önceki pankreatit öyküsü, komorbiditeler, yatış kalp hızı, ortalama arteriyel basınç, sistemik inflamatuar yanıt sendromu durumu, Akut Pankreatitte Şiddet için Yatak Başı İndeksi skoru, Akut Fizyoloji ve Kronik Sağlık Değerlendirmesi II skoru ve Ardışık Organ Yetmezliği Değerlendirmesi skoru yer almıştır. Hem protrombin zamanı hem de protrombin zamanı-uluslararası normalize edilmiş oran mevcut olduğunda, modelleme için protrombin zamanı-uluslararası normalize edilmiş oran kullanılmış, protrombin zamanı ise tanımlayıcı raporlama için tutulmuştur. Çıkarım dosyası, hastaneye yatış başına bir satır içermekte olup merkez kodu, hasta çalışma kodu, yatış zamanı, örnekleme zamanı, ham değer, ham birim, harmonize edilmiş değer, harmonize edilmiş birim, kaynak tablo ve eksiklik bayrağını içermektedir.

Merkezler arası laboratuvar harmonizasyonu
Analiz öncesinde tüm laboratuvar değişkenleri önceden belirlenmiş hedef birimlere dönüştürülmüştür: lökosit sayısı ve trombosit sayısı, 10⁹/L; C-reaktif protein, mg/L; prokalsitonin, ng/mL; laktat, glukoz, toplam kalsiyum ve kan üre azotu, mmol/L; kreatinin ve toplam bilirubin, µmol/L; alanin aminotransferaz ve laktat dehidrogenaz, U/L; albümin ve fibrinojen, g/L; protrombin zamanı ve aktive parsiyel tromboplastin zamanı, saniye; protrombin zamanı-uluslararası normalize oran, birimsiz oran; ve D-dimer, mg/L fibrinojen eşdeğer birimleri. µg/mL fibrinojen eşdeğer birimleri olarak bildirilen D-dimer değerleri, 1:1 sayısal dönüşüm kullanılarak mg/L fibrinojen eşdeğer birimlerine dönüştürülmüştür. D-dimer birimleri olarak bildirilen D-dimer değerleri, yalnızca yerel laboratuvar tarafından doğrulanmış bir dönüşüm faktörü sağlandığında dönüştürülmüştür. Doğrulanmış bir dönüşüm faktörü olmayan değerler, modelleme için kayıp veri olarak kabul edilmiştir.

Her merkezin raporlama birimleri, referans aralıkları, analiz kayıtları ve analizör notları, havuzlama işleminden önce incelendi. Harmonizasyon dosyası; orijinal birimi, hedef birimi, dönüştürme kuralını ve dönüştürmenin kontrolünden sorumlu olan incelemeciyi içeriyordu. Skorun mutlak klinik değerleri kullanması amaçlandığından, birincil analizde laboratuvar değerleri merkeze özgü referans aralıklarına göre normalize edilmedi. İstatistiki atama (imputation) ve duyarlılık analizi sırasında merkez kodu korundu. Negatif olmayan testler için negatif değerler, uyumsuz birimler, 24 h penceresinin dışındaki zaman damgaları ve kaynak kayıtları tarafından desteklenmeyen değerler işaretlendi. Bir değer, yalnızca kaynak kaydı bir yazım veya birim dönüştürme hatasını doğruladığında düzeltildi; aksi takdirde, değer "kayıp" olarak belirlendi.

Veri ön işleme ve eksik veri yönetimi
Model kurulumundan önce eksiklik durumları değişken, merkez ve MODS durumuna göre özetlenmiştir. Genel eksiklik oranının %30'ü aşması veya herhangi bir tek merkezdeki eksikliğin %50'yi geçmesi durumunda, aday öngördürücüler model geliştirmeye dahil edilmemiştir. Aday öngördürücülerin %40'ından fazlasının eksik olması veya birincil sonucun değerlendirilememesi durumunda hastalar modelleme veri setinden çıkarılmıştır.

Sürekli öngörücüler, geliştirme kohortunda tahmin edilen 1. ve 99. persentillerde winsorize edilmiştir. Aynı eşikler, ayırma doğrulama (hold-out validation) kohortuna da uygulanmıştır. Doğrulama verilerinde eşikler yeniden tahmin edilmemiştir. Winsorizasyon sonrası çarpıklığı 2'den büyük olan değişkenler, doğal logaritma kullanılarak dönüştürülmüştür; sıfır içerebilen değişkenler için log(x + 0.01) kullanılmıştır. Sürekli öngörücüler, geliştirme kohortu ortalaması ve standart sapması kullanılarak standardize edilmiş ve aynı parametreler doğrulama verilerine uygulanmıştır.

Çoklu imputasyon, R programındaki mice paketinin 3.16.0 versiyonu kullanılarak zincirlenmiş denklemler yöntemiyle gerçekleştirilmiştir. Veri seti başına 20 iterasyonla toplam yirmi impute edilmiş veri seti oluşturulmuştur. Sürekli değişkenler için öngörücü ortalama eşleştirme, ikili değişkenler için lojistik regresyon ve nominal kategorik değişkenler için politomlu lojistik regresyon kullanılmıştır. İmputasyon modeli; model geliştirme için aday öngörücüleri, merkez kodunu, kohort göstergesini ve MODS durumunu içermiştir. Validasyon sonuçları, ön işleme kurallarını, değişken uygunluğunu veya eşik değerleri değiştirmek için kullanılmamıştır. Regresyon tahminleri, raporlandığında Rubin kuralları kullanılarak birleştirilmiştir. Öngörü metrikleri her bir impute edilmiş veri seti içinde hesaplanmış ve havuzlanmış veya medyan tahminler ile aralıklar şeklinde özetlenmiştir. İki adet sensitivite analizi önceden belirlenmiştir: final model öngörücülerinde eksik veri olmayan hastaların kullanıldığı tam vaka analizi ve en erken değer yerine 24 saat içindeki en kötü uygun laboratuvar değerinin kullanıldığı bazal değer analizi.

İstatistiksel analiz ve model geliştirme
Bazal özellikler, geliştirme ve ayırma doğrulama kohortlarında ayrı ayrı özetlendi. Sürekli değişkenler ortalama ± standart sapma veya medyan ileleler arası aralık olarak, kategorik değişkenler ise n (%) olarak bildirildi. Yatış sırasındaki biyokimyasal ve koagülasyon değişkenleri, MODS olan ve olmayan hastalar arasında karşılaştırıldı. Sürekli değişkenler için Student’s t-testi veya Wilcoxon sıra toplamı testi, kategorik değişkenler için ise ki-kare veya Fisher’in kesin testi kullanıldı. Bu P değerleri tanımlayıcı nitelikteydi ve tek başına belirleyici seçimi için kullanılmadı.

Model geliştirme, geliştirme kohortu ile sınırlandırılmıştır. Sınırlı olay sayıları ve ilişkili laboratuvar öngörücüleri durumunda aşırı uyumu (overfitting) azaltmak amacıyla birincil model olarak cezalandırılmış lojistik regresyon kullanılmıştır. Model, R versiyon 4.3.2'de, binomial family, standardize edilmiş öngörücüler ve alpha = 1 ile belirtilen en küçük mutlak küçültme ve seçme operatörü (LASSO) cezalandırması kullanılarak glmnet paket versiyon 4.1-8 ile kurulmuştur. Ceza ayarı için rastgele tohum (random seed) 20260420 olarak sabitlenmiş şekilde, 10 kez tekrarlanan on katlı çapraz doğrulama kullanılmıştır. Ceza parametresi, tek standart hata kuralı kullanılarak seçilmiştir. Katsayı yolu, çapraz doğrulama hata değerleri, seçilen ceza parametresi ve elde tutulan öngörücüler kaydedilmiştir. Analiz iş akışı Şekil 2'de gösterilmiştir. Protokolde kullanılan yazılımlar, istatistik paketleri, veri tabanı sistemleri ve laboratuvar platformları Materyal Tablosu'nda listelenmiştir.

Cezalandırılmış seçimden sonra, cezasız lojistik regresyon birincil çıkarımsal model olarak kullanılmamıştır. Klinik yorumlama için odds oranları raporlandığında, bunlar tanımlayıcı seçim sonrası tahminler olarak etiketlenmiştir. Ayırt edicilik, alıcı işletim karakteristiği eğrisi altındaki alan kullanılarak tahmin edilmiş; %95 güven aralıkları, pROC paketinin 1.18.5 versiyonundaki DeLong yöntemiyle hesaplanmıştır. Kalibrasyon; kalibrasyon kesişimi, kalibrasyon eğimi, Brier skoru ve kalibrasyon grafikleri kullanılarak değerlendirilmiştir. İyimserlik düzeltmeli performansı tahmin etmek için geliştirme kohortunda 1.000 tekrarlı bootstrap yeniden örnekleme kullanılmıştır. Karar eğrisi analizi, revize edilmiş analiz setinde tutulmamıştır; bu nedenle, klinik net fayda iddiaları makaleden çıkarılmıştır.

Skor türetimi ve yorumlanması
Puan tabanlı kabul biyokimyasal-koagülasyon kompozit skoru, sabitlenmiş cezalandırılmış model katsayılarından türetilmiştir. Model uyumu sırasında sürekli değişkenler kullanılmıştır. Yatak başı hesaplamaları desteklemek amacıyla kategorize edilmiş eşik değerler, ancak model kesinleştikten sonra dahil edilmiştir. Eşik değerleri; yerleşmiş klinik referans aralıklarına, yaygın olarak kullanılan laboratuvar anormallik eşiklerine veya doğrulama öncesinde geliştirme kohortunda tanımlanan katsayı tabanlı kesim noktalarına göre seçilmiştir. Eşik değerler doğrulama kohortunda optimize edilmemiştir.

Tam puanlar, kilitli katsayıların yönüne ve göreceli büyüklüklerine göre atanmıştır. Daha yüksek puanlar, daha olumsuz laboratuvar profillerini göstermiştir. Toplam puan, elde tutulan bileşenler genelindeki puanların toplanmasıyla hesaplanmıştır. Önceden belirlenmiş risk kategorileri yalnızca risk sınıflandırması için kullanılmış; MODS'u tanımlamak için kullanılmamıştır. Puanlama, daha yakın gözlem, tekrarlanan laboratuvar değerlendirmesi veya organ destek yollarına hazırlık gerektirebilecek hastaları belirlemek amacıyla tasarlanmıştır. Tek başına bir tanı kuralı, bir antikoagülasyon tetikleyicisi veya klinisyenle yeniden değerlendirme yerine geçecek bir yöntem olarak kullanılmamıştır.

Ayırma yöntemiyle doğrulama ve kıyaslama
Kilitlenmiş ön işleme kuralları, imputasyon yapısı, winsorizasyon eşikleri, standardizasyon parametreleri, model katsayıları, skorlama kuralları ve önceden belirlenmiş kesme değerleri, ayırma yöntemiyle doğrulama kohortuna uygulandı. Ek bir öngörücü taraması, model yeniden uyarlaması, katsayı yeniden kalibrasyonu veya eşik optimizasyonu gerçekleştirilmedi. Doğrulama performansı; ayrım gücü, kalibrasyon, Brier skoru, duyarlılık, özgüllük, pozitif öngörderme değeri ve negatif öngörderme değeri kullanılarak özetlendi.

Verilerin mevcut olduğu durumlarda, Bedside Index for Severity in Acute Pancreatitis, Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II skoru, Sequential Organ Failure Assessment skoru, Ranson skoru, Harmless Acute Pancreatitis Skoru ve sistemik inflamatuar yanıt sendromu kriterleri dahil olmak üzere, yerleşik şiddet araçları aynı yatış penceresinden hesaplanmıştır. Karşılaştırmalarda aynı son nokta, analiz popülasyonu ve doğrulama çerçevesi kullanılmıştır. Eşleştirilmiş eğri altı alan karşılaştırmaları DeLong testleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir.

Tüm doğrulama grafikleri ve skor tabakalı grafikleri, kilitli analitik veri setinden oluşturulmuştur. Her bir şekil panelindeki örneklem boyutu; şekil hazırlığı öncesinde final analitik kohortu, geliştirme kohortu, ayrılmış doğrulama kohortu veya önceden belirlenmiş skor tabakasıyla karşılaştırılarak kontrol edilmiştir. Yüksek boyutlu omikler, ekolojik sayım verileri veya diferansiyel bolluk analizi için tasarlanmış görsel yöntemler, rutin klinik laboratuvar verileri için kullanılmamıştır.

Sonuçlar

Kohort özellikleri ve başlangıç karşılaştırılabilirliği
Final analitik kohorta toplam 300 akut pankreatitli hasta dahil edilmiştir. Önceden belirlenmiş 7:3 oranındaki stratifiye ayrıştırma yöntemine göre, 210 hasta geliştirme kohortuna ve 90 hasta doğrulama kohortuna atanmıştır. Dahil edilen tüm hastaların, hastaneye yatıştan sonraki 24 saat içinde uygun biyokimyasal ve koagülasyon ölçümleri mevcuttu.

Bazal özellikler Tablo 1'de gösterilmiştir. Geliştirme ...

Tartışma

Akut pankreatit ile ilişkili çoklu organ yetmezliği sendromu (MODS), özellikle erken sistemik inflamasyon, endotelyal hasar, bozulmuş doku perfüzyonu ve metabolik instabiliteye sahip hastalarda, hastaneye yatıştan sonra kısa bir süre içinde gelişebilir. Mevcut protokol, ilk 24 saatin genellikle hastanın rutin servis gözleminde kalıp kalmayacağını veya daha yakından yeniden değerlendirme, artırılmış izlem veya organ destek yollarına hazırlık gerektirip gerektirmediğini belirlemesi nedeniyle bu yatış penceresi etrafında ta...

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi

Ad	Şirket	Katalog numarası	Yorumlar
İsim	Şirket Adı	Katalog Numarası / URL	Yorumlar
R istatistik yazılımı	R Foundation for Statistical Computing	Version 4.3.2 https://www.r-project.org/	Veri ön işleme, model geliştirme, doğrulama ve şekil oluşturma için kullanılan istatistiksel hesaplama ortamı.
caret R paketi	CRAN / Max Kuhn	Version 6.0-94 https://cran.r-project.org/package=caret	createDataPartition ile tabakalı 7:3 geliştirme ve dışarıda tutma (hold-out) doğrulama ayrımı için kullanıldı.
glmnet R paketi	CRAN / glmnet yazarları	Version 4.1-8 https://cran.r-project.org/package=glmnet	Binomial family ve alpha = 1 ile LASSO cezalandırılmış lojistik regresyon için kullanıldı.
mice R paketi	CRAN / amices projesi	Version 3.16.0 https://cran.r-project.org/package=mice	20 impute edilmiş veri seti ve 20 iterasyon ile zincirleme denklemler yoluyla çoklu imputasyon için kullanıldı.
pROC R paketi	CRAN / pROC yazarları	Version 1.18.5 https://cran.r-project.org/package=pROC	ROC analizi, AUC tahmini, güven aralıkları ve DeLong karşılaştırmaları için kullanıldı.
cobas 8000 modüler analizör serisi	Roche Diagnostics	05641446001 / SYS_128 https://diagnostics.roche.com/global/en/products/systems/cobas-8000-analyzer-series-sys-128.html	Biyokimyasal ve immünokimyasal analizler. Gönderimden önce analizör modelini ve katalog bilgilerini katılımcı laboratuvar kayıtlarıyla doğrulayın.
XN-1000 Otomatik Hematoloji Analizörü	Sysmex Corporation	Model XN-1000 https://www.sysmex.com/en-us/lab-solutions/hematology/xn-series/xn-1000	Lökosit ve trombosit sayımları dahil olmak üzere tam kan sayımı değişkenleri. Gönderimden önce katılımcı laboratuvar kayıtlarıyla doğrulayın.
CS-5100 Otomatik Kan Koagülasyon Analizörü	Sysmex Corporation	Model CS-5100 https://www.sysmex.com/en-us/lab-solutions/hemostasis/sysmex-cs-5100	PT, APTT, fibrinojen ve D-dimer dahil olmak üzere koagülasyon değişkenleri. Gönderimden önce katılımcı laboratuvar kayıtlarıyla doğrulayın.
ABL90 FLEX PLUS kan gazı analizörü	Radiometer Medical ApS	Model ABL90 FLEX PLUS https://www.radiometer.com/en/products/blood-gas-testing/abl90-flex-plus-blood-gas-analyzer	Bu platform kullanıldıysa laktat ölçümü. Gönderimden önce katılımcı laboratuvar kayıtlarıyla doğrulayın.
Elektronik sağlık kaydı sistemi	Katılımcı hastaneler	Kuruma özgü; uygulanamaz	Yatış notları, gelişim notları, YBÜ kayıtları, prosedürler, yaşamsal bulgular ve taburculuk kayıtlarını almak için kullanıldı. Mevcut olduğunda gerçek tedarikçi ve sistem adıyla değiştirin.
Laboratuvar bilgi sistemi	Katılımcı hastaneler	Kuruma özgü; uygulanamaz	Laboratuvar zaman damgalarını, ham değerleri, birimleri ve harmonize edilmiş verileri almak için kullanıldı. Mevcut olduğunda gerçek tedarikçi ve sistem adıyla değiştirin.
Bitiş noktası adjudikasyon formu	Çalışma ekibi	Özel çalışma belgesi; uygulanamaz	MODS durumunu ve başlangıcını belirlemek için iki gözden geçirici ve üçüncü bir kıdemli gözden geçirici tarafından kullanılan standartlaştırılmış form.
Veri sözlüğü ve birim dönüştürme tablosu	Çalışma ekibi	Özel çalışma belgesi; uygulanamaz	Değişken isimlerini, hedef birimleri, dönüştürme kurallarını, eksiklik bayraklarını, merkez kodlarını ve analize hazır formatları tanımlar.