Köpeklerin parvoviral enterit hastalığı teşhisinde bazı hemogram değerlerinin ROC eğrisi ile incelenmesi

Amaç: Bu araştırma, kliniklere getirilen hasta hayvanlardan alınan kanlardan yapılan tahliller ile elde edilen hematolojik değerlerde, hastalık tanısı için ROC eğrileri ile kesim noktaları bulmak ve tanının daha kolay ve kesin yapılmasını sağlayacak; tanı tedavi sürecinde karar almayı güçlendirecek sonuçlar elde etmek amacıyla yapılmıştır. Gereç ve Yöntem: Çalışmada, 50 parvoviral hastası ve 53 sağlıklı köpeğe ait kan örnekleri kullanılmıştır. Sağlıklı köpeklerden alınan kanlar, laboratuvarda analiz edilmiştir. Hasta verileri klinik kayıtlarından temin edilmiştir. Hasta ve sağlıklı köpeklerin hematolojik değerleri bilgisayar paket programı ile istatistiksel olarak analiz edilmiş olup, hastalık ve sağlık için en iyi kesim noktaları ROC eğrisi yöntemi ile belirlenmiştir. Bulgular: Araştırma sonucunda; 0,93 değeri ile eğri altında kalan alan bakımından RDW parametresi sınıflandırma gücü en yüksek parametre olarak belirlenmiştir. RDW için kesim noktası 12.4 bulunmuştur. İkinci sırada etkili parametre 0,75 değeri ile LYM# parametresi ve kesim noktası 2.69’dur. Ayrıca MCHC (0,74), MCV (0,73) ve PCT (0,73) alan değerleri ile MCHC, MCV, PCT ve WBC parametreleri de önemli derecede ayırıcı güce sahiptir. Kesim noktaları RDW > 12,4, LYM# ≤2,69, MCHC > 31,7, MCV ≤ 62,9, PCT > 0,25, HCT ≤ 48,1 ve WBC ≤ 6,59 olan değerlerde köpeklerin parvoviral hastası olduğu görülmüştür. Öneri: Köpeklerin parvoviral enterit hastalığının tanısında RDW başta olmak üzere LYM#, MCHC, MCV, PCT, HCT ve WBC parametrelerinin kesim noktalarının kullanılabileceği önerilir

Examination of some hemogram values by ROC curve in the diagnosis of parvo viral enteritis in dogs

Aim: This study was carried out to find out cut points with ROC curves for the diagnosis of the disease in hematological values obtained through blood tests from the patient animals brought to clinics make the diagnosis easier and more precise and to strengthen the decision-making process during the diagnosis and treatment. Materials and Methods: In this study, blood samples of 50 parvoviral patients and 53 healthy dogs were used. Blood from healthy dogs was analyzed at the laboratory. Patient data were obtained from clinical records. The haematological values of the sick and healthy dogs were statistically analyzed with the computer package program, and the best cut points for disease and health were determined by ROC curve method. Results: As a result of the research; RDW parameter was determined as the highest classification power in terms of the area under the curve with a value of 0.93 The cut point for RDW was found to be 12.4. In the second row, the effective parameter with the value of 0.75 is the LYM # parameter and the cut point is 2.69. Also, MCHC (0.74), MCV (0.73) and PCT (0.73) field values and MCHC, MCV, PCT and WBC parameters also have significant discriminating power. The cut points; dogs have parvoviral disease at values with RDW>12.4, LYM # ≤ 2.69, MCHC> 31.7, MCV≤ 62.9, PCT> 0.25, HCT≤ 48.1 and WBC≤ 6.59. Conclusion: It is recommended that the cut points of LYM #, MCHC, MCV, PCT, HCT and WBC parameters, especially RDW, can be used to diagnose dogs' parvoviral enteritis disease.

PDF

___

Alpar R, 2010. Spor, sağlık ve eğitim bilimlerinden örneklerle uygulamalı istatistik ve geçerlik-güvenirlik. Detay Yayıncılık, Ankara, Türkiye, pp: 287-293.
Atas M, Dumanli N, Altay K, 2016. Şanlıurfa yöresinde koyun ve keçilerde Anaplasma phagocytophilum’un moleküler yöntemlerle araştırılması. MJAVL, 6(2), 3-6.
Bastan İ, Kurtdede A, Özen D, 2013. Prognostic usefullness of some parameters in dogs with canine parvovirus. AÜ Vet Fak Derg, 60(1), 53-58.
Er C, 2013. Parvoviral enteritli köpeklerde kalp biyomarkırları ve pıhtılaşma profilleri üzerine araştırma. Doktora Tezi, Selçuk Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Konya.
Erkorkmaz Ü, Çolak E, Bal C, Özdamar K, et al., 2008. Ortak değişkene göre düzeltilmiş Roc eğrisi yöntemi ve bir uygulama. Sakarya Med J, 5(3), 140-149.
Eröz B, 2010. Veri yapısına bağlı olarak Roc eğrisi altında kalan alana ilişkin istatistiksel yöntemlerin karşılaştırılması. Yüksek Lisans Tezi, Hacettepe Üniversitesi, Ankara.
Gürcan İS, Babak A, 2013. İneklerde eko-yapı değişkenler kullanılarak kronik endometfritis tiplerinin Roc eğrisi yöntemi ile belirlenmesi. AÜ Vet Fak Derg, 60(1), 59-65.
Karakaya J, 2012. Üç yönlü Roc analizi ve ortak değişken düzeltmesi. Yayınlanmış Doktora Tezi, Hacettepe Üniversitesi, Ankara.
Keçeoğlu Ç, Gelbal S, Doğan N, 2016. Roc eğrisi yöntemi ile kesme puaninin belirlenmesi. JASSS, 50(2), 553-562.
Koyuncu M, 2015. Psikolojik ölçeklerde Roc analizi yöntemiyle standart belirleme. Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara.
Krzanowski WJ, Hand DJ, 2009. ROC curves for continuous data: Chapman and Hall/CRC. J Biopharm Stat, 20(1), 485- 487.
Mason MJ, Gillett NA, Muggenburg BA, 1987. Clinical, pathological, and epidemiological aspects of canine parvoviral enteritis in an unvaccinated closed beagle colony: 1978– 1985. JAAHA, 23(1), 183-192.
Mohan R, Nauriyal DC, Singh KB, 1991. Haematological and biochemical alterations in canine parvovirus infection. Indian J Vet Med, 11(1), 52-53.
Nandi S, Kumar M, 2010. Canine parvovirus: current perspective. Indian J Virol, 21(1), 31-44.
Pekmezci D, Çakır K, 2020. Evaluation of pretreatment serum albumin-to-globulin ratio in dogs with naturally occurring parvovirus infection. JAES, 5(2), 118-124.
Tekin ME, 2009. Teşhis testleri ile ilgili istatistikler. Yayımlanmamış ders notu, Biyoistatistik Anabilim Dalı, Selçuk Üniversitesi, Konya.
Tomak L, Yüksel B, 2009. İşlem karakteristik eğrisi analizi ve eğri altında kalan alanların karşılaştırılması. J Exp Clin Med, 27(2), 58-65.
Ünal İ, 2018. Çarpık dağılımlı verilerde Roc eğrisi altında kalan alan tahmininde transformasyon etkili mi? CU Tıp Fak Derg, 43(1), 142-146.
Yağanoğlu A, 2010. Koyunlarda gebelik testlerinin Roc analizi ile karşılaştırılması. Yüksek Lisans Tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Atatürk Üniversitesi, Erzurum.