Modifiye Delphi Yöntemi İle Adenomyozis Tanısının Tahmini

Synopsis

Delphi yöntemi, sağlık bilimlerinde uzmanlar arasında fikir birliğine ulaşmak için kullanılan yapılandırılmış bir iletişim ve karar alma sürecidir. Bu yöntem, uzmanların anonim olarak geri bildirimde bulunmasını sağlayarak önyargı ve sosyal etkileri en aza indirir. Genellikle birden fazla tur üzerinden yürütülen Delphi yöntemi, her turda elde edilen geri bildirimlerin iyileştirilmesine olanak tanır ve böylece sağlam bir ortak görüş oluşturur. Delphi, özellikle klinik rehberlerin geliştirilmesinde etkili bir araç olarak kabul edilir ve uzmanlar arasında mevcut araştırmaların eksik olduğu veya çelişkili olduğu durumlarda kullanılır.Adenomyozis, teşhisi zor olan jinekolojik bir durumdur çünkü hastalığın semptomları genellikle diğer jinekolojik rahatsızlıklarla örtüşür. Ayrıca, görüntüleme yöntemleri her zaman kesin sonuç vermemekte ve tanı koymada histopatolojik inceleme gibi invaziv prosedürlere ihtiyaç duyulabilmektedir. Adenomyozisin tanısında doğru kriterlerin belirlenmesi ve standart hale getirilmesi önemli bir zorluktur, bu da klinisyenler arasında değişken uygulamalara ve tutarsız sonuçlara neden olabilir.Delphi yöntemi, adenomyozis gibi teşhisi zor hastalıklarda uzman görüşlerinin sistematik olarak bir araya getirilmesini sağlayarak, tanı kriterlerinin standardize edilmesine katkı sunar. Bu yöntem, ultrason ve MRI gibi görüntüleme tekniklerinde kullanılacak tanı kriterlerinin belirlenmesinde önemli bir rol oynayabilir. Ayrıca, klinik rehberlerin geliştirilmesinde uzmanların ortak görüşüne dayalı daha doğru ve güvenilir tanı araçları sağlanarak, adenomyozisli hastaların yönetiminde klinik uygulamaların iyileştirilmesine olanak tanır. Delphi yöntemi, adenomyozis teşhisinin standardizasyonunu sağlayarak klinik uygulamalarda büyük fayda sağlar.

The Delphi method is a structured communication and decision-making process used to reach consensus among experts in health sciences. This method minimizes bias and social influences by allowing experts to provide anonymous feedback. The Delphi method, which is usually conducted over multiple rounds, allows for the improvement of feedback obtained in each round, thus creating a solid consensus. Delphi is considered an effective tool, especially in the development of clinical guidelines, and is used in cases where existing research among experts is incomplete or contradictory. Adenomyosis is a gynecological condition that is difficult to diagnose because the symptoms of the disease often overlap with other gynecological disorders. In addition, imaging methods are not always conclusive, and invasive procedures such as histopathological examination may be needed for diagnosis. Determining and standardizing accurate criteria for the diagnosis of adenomyosis is a significant challenge, which can lead to variable practices and inconsistent results among clinicians. The Delphi method contributes to the standardization of diagnostic criteria by systematically gathering expert opinions in difficult-to-diagnose diseases such as adenomyosis. This method can play an important role in determining diagnostic criteria to be used in imaging techniques such as ultrasound and MRI. In addition, it allows for the improvement of clinical practices in the management of patients with adenomyosis by providing more accurate and reliable diagnostic tools based on the consensus of experts in the development of clinical guidelines. The Delphi method provides great benefits in clinical practices by standardizing the diagnosis of adenomyosis.

References

Shang, Z. (2023). Use of Delphi in health sciences research: A narrative review. Medicine, 102. https://doi.org/10.1097/MD.0000000000032829.
Nasa, P., Jain, R., & Juneja, D. (2021). Delphi methodology in healthcare research: How to decide its appropriateness. World Journal of Methodology, 11, 116 - 129. https://doi.org/10.5662/wjm.v11.i4.116.
Zheng-guan, C. (2013). Developing Guidelines for the Application of Delphi in Evidence-based Clinical Practice of TCM. Journal of Nanjing University of Traditional Chinese Medicine.
Cantrill, J., Sibbald, B., & Buetow, S. (1996). The Delphi and nominal group techniques in health services research. International Journal of Pharmacy Practice, 4. https://doi.org/10.1111/j.2042-7174.1996.tb00844.x.
Van den Bosch T, de Bruijn AM, de Leeuw RA, Dueholm M, Exacoustos C, Valentin L, Bourne T, Timmerman D, Huirne JAF. Sonographic classification and reporting system for diagnosing adenomyosis. Ultrasound Obstet Gynecol. 2019 May;53(5):576-582. doi: 10.1002/uog.19096. PMID: 29790217.
Tellum, T., Nygaard, S., Skovholt, E., Qvigstad, E., & Lieng, M. (2018). Development of a clinical prediction model for diagnosing adenomyosis.. Fertility and sterility, 110 5, 957-964.e3 . https://doi.org/10.1016/j.fertnstert.2018.06.009.
Nagorneva, S., Shalina, M., Yarmolinskaya, M., & Netreba, E. (2021). Comprehensive method of ultrasound diagnosis of adenomyosis. Journal of obstetrics and women's diseases. https://doi.org/10.17816/jowd83066.
Karakhalis, L., Papova, N., Khalafyan, A., & Akinshina, V. (2018). PREDICTION OF DISEASE STAGE IN PATIENTS WITH ADENOMYOSIS USING CLASSIFICATION TREE. Kuban Scientific Medical Bulletin. https://doi.org/10.25207/1608-6228-2018-25-4-37-42.
Shramko, S., Zorina, V., Vlasenko, A., & Sabantsev, M. (2023). Prediction of adenomyosis in patients with uterine fibroids. Gynecology. https://doi.org/10.26442/20795696.2023.1.201802.
Raimondo, D., Raffone, A., Aru, A., Giorgi, M., Giaquinto, I., Spagnolo, E., Travaglino. (2023). Application of Deep Learning Model in the Sonographic Diagnosis of Uterine Adenomyosis. International Journal of Environmental Research and Public Health, 20. https://doi.org/10.3390/ijerph20031724.

Published

January 21, 2025

License

License