Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBulgular: Yaş ortalaması 62.4±11.6 yıl olan kohortun %40.1'i kadındı ve %30.6'sı hiç sigara içmemişti.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Amaç: Multidisipliner toraks konseyleri (MTK) karmaşık akciğer hastalıklarında tanısal doğruluğu artırır; ancak gerçek dünya performansına, özellikle ön ve kesin tanılar arasındaki uyuma dair güçlü veriler sınırlıdır. Bu çalışma, tanısal performansı nicel olarak değerlendirmiş, hasta özelliklerini tanımlamış ve uyumsuzlukla ilişkili faktörleri belirlemiştir. Yöntem: Ocak 2022 - Aralık 2024 tarihleri arasında MTK'da tartışılan 157 hasta geriye dönük incelendi. Takibi olmayan 24 hasta hariç tutularak 133 hastadan oluşan nihai kohort oluşturuldu. Demografik veriler, sigara öyküsü, komorbiditeler, görüntüleme, konsey kararları ve kesin tanılar kaydedildi. Tanısal performans; 2×2 olasılık tablosu, ROC analizi, duyarlılık, özgüllük ve McNemar testiyle değerlendirildi. Bulgular: Yaş ortalaması 62.4±11.6 yıl olan kohortun %40.1'i kadındı ve %30.6'sı hiç sigara içmemişti. Komorbidite oranı %88.5 idi. Başvurular en çok göğüs hastalıklarından (%77.7) yapıldı. Ön konsey malignite tanısı %71.4 oldu. Çoğunlukla CT bulguları solid nodül (%42.7) ve buzlu cam opasiteleriydi (%21.7). Öneriler wedge biyopsi (%33.8) ve CT takibi (%33.1) yönündeydi. Kesin tanılar; adenokarsinom (%12.8), skuamöz hücreli karsinom (%9.0), metastaz (%10.5), enfeksiyon (%15.8), sarkoidoz (%4.5) ve diğerleri (%45.1) olarak dağıldı. Takibe gelmeyen hastalara (%24) çoğunlukla doku örneklemesi önerilmişti (%75.0). Doğal klinik eşikte duyarlılık %93.1, özgüllük %34.6, PPV %28.4 ve NPV %94.7 iken; ROC-optimal kesme değerinde duyarlılık ve özgüllük %62 oldu. Eşleştirilmiş ön ve kesin tanı malignite sınıflandırmaları arasında anlamlı fark saptandı (p<0.001). Sonuç: Multidisipliner toraks konseyi değerlendirmeleri kesin tanı ile orta düzeyde fakat anlamlı uyum göstermiş; klinik eşikte yüksek duyarlılık ama sınırlı özgüllük sergileyerek yapılandırılmış karar destek sistemlerine duyulan ihtiyacı vurgulamıştır.
Abstract
Aim: Multidisciplinary thoracic boards (MTB) improve diagnostic accuracy for complex lung diseases, yet robust data on real-world performance particularly concordance between preliminary and final diagnoses remain limited. This study quantitatively evaluated diagnostic performance, described patient and clinical characteristics, and identified factors associated with discordance. Methods: We retrospectively analyzed 157 patients discussed in MTBs between January 2022 and December 2024. Excluding 24 patients lacking follow-up, the final cohort comprised 133 patients. Data included demographics, smoking history, comorbidities, imaging, board decisions, and final diagnoses. Diagnostic performance was evaluated using a 2×2 contingency table, ROC analysis, sensitivity, specificity, and McNemar's test. Results: The cohort (mean age 62.4±11.6 years; 40.1% female) included never-smokers (30.6%). Comorbidities were present in 88.5%. Referrals originated mainly from pulmonology (77.7%). Preliminary board malignancy diagnosis was 71.4%. Common CT findings were solid nodules (42.7%) and ground-glass opacities (21.7%). Recommendations favored wedge biopsy (33.8%) and CT follow-up (33.1%). Final diagnoses included adenocarcinoma (12.8%), squamous cell carcinoma (9.0%), metastasis (10.5%), infection (15.8%), sarcoidosis (4.5%), and others (45.1%). Non-attenders (n=24) mostly received tissue sampling recommendations (75.0%). At the natural clinical threshold, preliminary assessment showed 93.1% sensitivity, 34.6% specificity, 28.4% PPV, and 94.7% NPV; ROC-optimal cutoff yielded 62% sensitivity and 62% specificity. McNemar's test showed a significant difference between paired preliminary and final malignancy classifications(p<0.001). Conclusion: Multidisciplinary thoracic board assessments demonstrated moderate yet statistically significant concordance with final diagnoses, featuring high sensitivity but limited specificity at the clinical threshold, underscoring the need for structured decision-support.