Risk faktörlerinin arteriovenöz fistüllerde anevrizma oluşumu üzerine etkisinin değerlendirilmesinde yeni bir yaklaşım: Karar ağacı metodu

Abstract

Amaç: Vasküler anevrizmalar; arteriyovenöz fistüllerde geç dönemde görülen ve hayatı tehdit eden bir komplikasyondur. Bizim bu çalışmadaki amacımız arteriyovenöz fistüllerde anevrizma gelişimine neden olan risk faktörlerini karar ağacı yöntemi ile değerlendirerek risk algoritması oluşturmaktır. Gereç ve Yöntemler: Merkezimizde 2016-2020 yılları arasında arteriyovenöz fistül ameliyatı yapılan 520 hastanın demografik verileri, ek hastalıkları (diabetes mellitus, koroner arter hastalığı, hipertansiyon, kalp yetmezliği) ve anevrizma durumları retrospektif olarak belirlendi. Anevrizma oluşumu üzerindeki risk faktörleri karar ağacı metodu ile incelendi. Bulgular: Hastaların 68 (%13) tanesinde anevrizma geliştiği tespit edildi. Oluşturulan algoritmada anevrizma gelişiminde en önemli risk faktörü arteriyovenöz fistülün lokalizasyonu iken kalp yetmezliğinin anevrizma gelişimi açısından bir etkisi olmadığı görüldü. Sonuçlar: Oluşturduğumuz algoritmaya göre hastanın değerlendirilmesi, yapılacak arteriyovenöz fistül ameliyatlarında anevrizma gelişim riskini doğru bir şekilde belirleyebilir ve bu riski en aza indirgeyebilir.

Keywords

• Arteriyovenöz fistül
• anevrizma
• böbrek yetmezliği

A new approach to the evaluation of the effect of risk factors on the development of aneurysm in arteriovenous fistulas: The decision tree method

Abstract

Aim: Vascular aneurysms; It is a life-threatening complication of arteriovenous fistulas seen in the late period. Our aim in this study is to create a risk algorithm by evaluating the risk factors that cause aneurysm development in arteriovenous fistulas with the decision tree method. Material and Methods: Demographic data, comorbidities (diabetes mellitus, coronary artery disease, hypertension, heart failure) and aneurysm status of 520 patients who underwent arteriovenous fistula surgery in our center between 2016-2020 were determined retrospectively. Evaluation of risk factors affecting aneurysm formation was done by decision tree method. Results: Aneurysm was detected in 68 (13%) of the patients. In the created algorithm, the most important risk factor in the development of aneurysm was the location of the arteriovenous fistula, while heart failure had no effect on the development of aneurysm. Conclusion: Evaluation of the patient according to the algorithm we created can accurately determine the risk of aneurysm development in arteriovenous fistula surgeries and can minimize this risk.

Keywords

• Arteriovenous fistula
• aneurysm
• kidney failure

References

1. 1. Ravani P, Palmer SC, Oliver MJ et al. Associations between hemodialysis access type and clinical outcomes: a systematic review. J Am Soc Nephrol 2013; 24: 465-73.
2. 2. Ates K, Süleymanlar G, Nurhan S. Türkiye’de Nefroloji, Diyaliz ve Transplantasyon–Registry 2019. TC Sağlık Bakanlığı ve Türk Nefroloji Derneği Ortak Raporu. 2019.
3. 3. Feldman HI, Held PJ, Hutchinson JT, Stoiber E, Hartigan MF, Berlin JA. Hemodialysis vascular access morbidity in the United States. Kidney Int 1993; 43: 1091-6.
4. 4. Astor BC, Coresh J, Powe NR, Eustace JA, Klag MJ. Relation between gender and vascular access complications in hemodialysis patients. Am J Kidney Dis 2000; 36: 1126-34.
5. 5. Belli S, Yabanoglu H, Aydogan C, Parlakgumus A, Yildirim S, Haberal M. Surgical interventions for late complications of arteriovenous fistulas. Int Surg 2014; 99: 467-74.
6. 6. Salahi H, Fazelzadeh A, Mehdizadeh A, Razmkon A, Malek-Hosseini SA. Complications of arteriovenous fistula in dialysis patients. Transplantation proceedings 2006; 38: 1261-4.
7. 7. Hirth RA, Turenne MN, Woods JD et al. Predictors of type of vascular access in hemodialysis patients. JAMA 1996; 276: 1303-8.
8. 8. Quinlan JR. Induction of decision trees. Machine learning 1986; 1: 81-106.

9. 9. Albu A, editor From logical inference to decision trees in medical diagnosis. 2017 E-Health and Bioengineering Conference (EHB); 2017: IEEE.
10. 10. Shannon CE, Weaver W. The mathematical theory of com-munication. Urbana: University of Illinois Press 1949; 96.
11. 11. Quinlan JR. Programs for Machine Learning C4. 51993.
12. 12. Letachowicz K, Bardowska K, Krolicki T et al. The impact of location and patency of the arteriovenous fistula on quality of life of kidney transplant recipients. Ren Fail 2021; 43: 113-22.
13. 13. Churchill DN, Taylor DW, Cook RJ et al. Canadian Hemodialysis Morbidity Study. Am J Kidney Dis 1992; 19: 214-34.
14. 14. Rocco MV, Bleyer AJ, Burkart JM. Utilization of inpatient and outpatient resources for the management of hemodialysis access complications. Am J Kidney Dis 1996; 28: 250-6.
15. 15. Wong V, Ward R, Taylor J, Selvakumar S, How TV, Bakran A. Factors associated with early failure of arteriovenous fistulae for haemodialysis access. Eur J Vasc Endovasc Surg 1996; 12: 207-13.
16. 16. Feldman HI, Kobrin S, Wasserstein A. Hemodialysis vascular access morbidity. J Am Soc Nephrol 1996; 7: 523-35.
17. 17. Hussain KM, Kogan A, Estrada AQ, Kostandy G, Foschi A, Dadkhah S. Referral pattern and outcome in men and women undergoing coronary artery bypass surgery--a critical review. Angiology 1998; 49: 243-50.
18. 18. Dobbels F, De Bleser L, De Geest S, Fine RN. Quality of life after kidney transplantation: the bright side of life? Adv Chronic Kidney Dis 2007; 14: 370-8.