COVID-19 Benzeri Pandemi için Bulanık Mantık Kullanarak Tıbbi Etik Temelli Yoğun Bakım Ünitesi Kabul Değerlendirmesi
PDF

Özgün Araştırma

COVID-19 Benzeri Pandemi için Bulanık Mantık Kullanarak Tıbbi Etik Temelli Yoğun Bakım Ünitesi Kabul Değerlendirmesi

Bagcilar Med Bull 2025;10(2):131-141 DOI: 10.4274/BMB.galenos.2025.10820
, , , ,
PDF
İzin

Öz

Amaç

Bu çalışmada, literatürdeki boşluğu doldurmak amacıyla, Koronavirüs hastalığı-2019 gibi pandemik solunum yolu enfeksiyonu durumlarında karara katkıda bulunmak amacıyla sadece tıbbi hasta bilgilerinin değil tıp etiğinin de dahil edilmesiyle yoğun bakım ünitesine (YBÜ) kabul için yeni bir bulanık mantık modeli geliştirilmiştir.

Yöntem

YBÜ’ye kabul için hastaları önceliklendirmek amacıyla adil bir karar vermeye ulaşmak amacıyla uzmanın deneyiminden yararlanılarak iki aşamalı bir bulanık kural tablosu geliştirildi. Tıbbi risk faktörleri olarak yaş, oksijen saturasyonu ve komorbiditeler dikkate alınırken, etik parametreler olarak hayatta kalma olasılığı, taburculuk süresi beklentisi ve yaşam döngüsü ilkesi dikkate alındı.

Bulgular

Adil kabul sıralama puanı uzmanların kararlarıyla doğrulanmaktadır. Çalışmanın önemli bir doğrulaması olarak, uzmanların puanları ile hasta hakkındaki tıbbi bilgi, klinik bulgular ve tıp etiğinin yönettiği bulanık mantık algoritmasının sonuçları arasında mükemmel bir uyum elde edildi. Bulanık mantık algoritmasından elde edilen puanlar, uzmandan elde edilen puanlarla yüksek düzeyde pozitif korelasyon göstermiştir (r=1 ve p<0,01).

Sonuç

Nihai karar sorumlu hekime bırakılmalıdır. Önerilen algoritma farklı sayıda ve türdeki tıbbi girdilere, etik bakış açılarına ve pandemik durumların şiddetine göre genişletilebilir.

Anahtar Kelimeler: Anahtar kelimeler: Adil kabul, bulanık mantık, medikal etik, tıbbi bilgi, yoğun bakım ünitesi

Kaynakça

1

Cesari M, Proietti M. COVID-19 in Italy: ageism and decision making in a pandemic. J Am Med Dir Assoc. 2020;21(5):576-577.

2

Rubio O, Estella A, Cabre L, Saralegui-Reta I, Martin MC, Zapata L, et al. Recomendaciones éticas para la toma de decisiones difíciles en las unidades de cuidados intensivos ante la situación excepcional de crisis por la pandemia por COVID-19: revisión rápida y consenso de expertos [Ethical recommendations for a difficult decision-making in intensive care units due to the exceptional situation of crisis by the COVID-19 pandemia: a rapid review & consensus of experts]. Med Intensiva (Engl Ed). 2020;44(7):439-445.

3

Sabetian G, Azimi A, Kazemi A, Hoseini B, Asmarian N, Khaloo V, et al. prediction of patients with COVID-19 requiring intensive care: a cross-sectional study based on machine-learning approach from Iran. Indian J Crit Care Med. 2022;26(6):688-695.

4

Azoulay É, Beloucif S, Guidet B, Pateron D, Vivien B, Le Dorze M. Admission decisions to intensive care units in the context of the major COVID-19 outbreak: local guidance from the COVID-19 Paris-region area. Crit Care. 2020;24(1):293.

5

Marik PE. Should age limit admission to the intensive care unit? Am J Hosp Palliat Med. 2007;24(1):63-66.

6

Assandri R, Buscarini E, Canetta C, Scartabellati A, Viganò G, Montanelli A. Laboratory biomarkers predicting COVID-19 severity in the emergency room. Arch Med Res. 2020;51(6):598-599.

7

Bates JHT, Young MP. Applying fuzzy logic to medical decision making in the intensive care unit. Am J Respir Crit Care Med. 2003;167(7):948-952.

8

Fernandes M, Mendes R, Vieira SM, Leite F, Palos C, Johnson A, et al. Predicting intensive care unit admission among patients presenting to the emergency department using machine learning and natural language processing. PLoS One. 2020;15(3):e0229331.

9

Polilli E, Frattari A, Esposito JE, D’Amato M, Rapacchiale G, D’Intino A, et al. Reliability of predictive models to support early decision making in the emergency department for patients with confirmed diagnosis of COVID-19: the Pescara Covid Hospital score. BMC Health Serv Res. 2022;22(1):1062.

10

Childress JF, Faden RR, Gaare RD, Gostin LO, Kahn J, Bonnie RJ, et al. Public health ethics: mapping the terrain. J Law Med Ethics. 2002;30(2):170-178.

11

Annas GJ. Worst case bioethics: death, disaster, and public health. New York: Oxford University Press; 2010:360.

12

White DB, Katz MH, Luce JM, Lo B. Who should receive life support during a public health emergency? Using ethical principles to improve allocation decisions. Ann Intern Med. 2009;150(2):132-138.

13

E Silva Malzone JR, Ribeiro AP, de Souza TS, Wilbert DD, Novo NF, Juliano Y. Clinical and epidemiological characteristics of patients with COVID-19 admitted to the intensive care unit: a two-year retrospective analysis. Life (Basel). 2023;13(3):741.

14

Childress JF, Beauchamp TL. Common morality principles in biomedical ethics: responses to critics. Cambridge Quarterly of Healthcare Ethics. 2022;31(2):164-176.

15

Persad G, Wertheimer A, Emanuel EJ. Principles for allocation of scarce medical interventions. Lancet. 2009;373:423-431.

16

Takman C, Severinsson E. Comparing Norwegian nurses’ and physicians’ perceptions of the needs of significant others in intensive care units. J Clin Nurs. 2005;14(5):621-631.

17

Halvorsen K, Førde R, Nortvedt P. The principle of justice in patient priorities in the intensive care unit: the role of significant others. J Med Ethics. 2009;35(8):483-487.

18

Oerlemans AJM, van Sluisveld N, van Leeuwen ESJ, Wollersheim H, Dekkers WJM, Zegers M. Ethical problems in intensive care unit admission and discharge decisions: a qualitative study among physicians and nurses in the Netherlands. BMC Med Ethics. 2015;16(1):9.

19

White DB, Lo B. Framework for rationing ventilators and critical care beds during the COVID-19 pandemic. JAMA. 2020;323(18):1773-1774.

20

Ramos JGR, Perondi B, Dias RD, Miranda LC, Cohen C, Carvalho CRR, et al. Development of an algorithm to aid triage decisions for intensive care unit admission: a clinical vignette and retrospective cohort study. Crit Care. 2016;20(1):81.

21

Ozel D, Bilge U, Zayim N, Cengiz M. A web-based intensive care clinical decision support system: from design to evaluation. Inform Health Soc Care. 2013;38(2):79-92.

22

Deif MA, Solyman AAA, Alsharif MH, Uthansakul P. Automated triage system for intensive care admissions during the COVID-19 pandemic using hybrid XGBoost-AHP approach. Sensors (Basel). 2021;21(19):6379.

23

Ramos JGR, Ranzani OT, Perondi B, Dias RD, Jones D, Carvalho CRR, et al. A decision-aid tool for ICU admission triage is associated with a reduction in potentially inappropriate intensive care unit admissions. J Crit Care. 2019;51:77-83.

24

Garcia-Vidal C, Sanjuan G, Puerta-Alcalde P, Moreno-García E, Soriano A. Artificial intelligence to support clinical decision-making processes. EBioMedicine. 2019;46:27-29.

25

Voss S. Fuzzy logic in health care settings: moral math for value-laden choices. J Humanist Math. 2016;6(2):161-178.

26

Yağız S, Sandal B, Karabulut D, Salihoğlu Z. A fair computer aided approach in intensive care unit patient admission: a method research. Turkiye Klin J Med Ethics-Law Hist. 2022;30(3):221-300.

27

Chung RYN, Erler A, Li HL, Au D. Using a public health ethics framework to unpick discrimination in COVID-19 responses. Am J Bioeth. 2020;20(7):114-116.

28

Warke T. Diminishing marginal utility. In: Crimmins JE, Spencer MG, eds. The Bloomsbury Encyclopedia of Utilitarianism. New York: Bloomsbury Publishing London; 2017. p. 118-120.

29

Salihoglu Z, Baca B, Koksal S, Hakki Hamzaoglu I, Karahasanoglu T, Avci S, et al. Analysis of laparoscopic colorectal surgery in high-risk patients. Surg Laparosc Endosc Percutan Tech. 2009;19(5):397-400.

30

Passing H, Bablok. A new biometrical procedure for testing the equality of measurements from two different analytical methods. Application of linear regression procedures for method comparison studies in clinical chemistry, Part I. J Clin Chem Clin Biochem. 1983;21(11):709-720.