84
Archived Theses
0
DOIs Assigned
0%
DOI Rate
Discipline
Veri madenciliğinde farklı karar ağaçları ve k-en yakın komşuluk yöntemlerinin incelenmesi: kadın hastalıkları ve doğum verisinde bir uygulama
Veri madenciliğinde, sınıflandırma amacıyla kullanılan algoritmalar genel olarak; "denetimsiz (unsupervised)" ve "denetimli (supervised)" olmak üzere iki başlık altında incelenebilir. Denetimli veri madenciliğinde "karar ağaçları (decision trees)" ve "k-en yakın komşu (k-nearest neighbor | KNN)" algoritmaları; parametrik olmayan yöntemler arasında olup, tahmin edici özelliğe sahiptir. Sınıflandırma amacıyla uygulanan bu algoritmalarla, çalışmadaki cevap değişkeni (bebeklerin doğum ağırlığı) üzerine etkili olan açıklayıcı değişkenler belirlenmiştir. Karar ağaçlarından; "CART, CHAID, Ayrıntılı CHAID, QUEST, Rastgele Orman ve C4.5" algoritmaları kullanılmıştır. K-en yakın komşu algoritmasında; "Öklid" ve "Manhattan (City block)" uzaklık ölçüleri kullanılarak uygulama yapılmıştır. Sınıflandırma performansları göz önüne alınarak, en iyi tahmin değerini veren algoritmalar belirlenmeye çalışılmıştır. Bu sonuçlara göre; Duyarlık (Sensitivity) ölçütü bakımından en yüksek tahmin oranı %88.4 ile "CART" algoritmasında gözlenmiştir. Özgüllük (Specificity) ölçütü bakımından en yüksek tahmin oranı %98.2 ile "Rasgele Orman" algoritmasında görülmüştür. Genel doğruluk ölçütü bakımından ise en yüksek tahmin oranı %94.5 ile "C4.5" algoritmasında gözlenmiştir. Risk (hata) tahmin ölçütü bakımından en düşük algoritma, %5.6 ile "C4.5" algoritması olmuştur. Genel olarak sonuçlar incelendiğinde; tüm algoritmaların "iyi sınıflandırma, yüksek tahmin ve düşük hata oranı" ile çalıştığı söylenebilir. Ayrıca bu çalışma, yeni doğacak bebeklerin doğum ağırlığının, düşük doğum ağırlığında olup olmayacağına erken karar verme ve böylece koruyucu tedbirlerin alınması açısından araştırmacılara katkı sağlayabilir. Anahtar kelimeler: Çapraz Geçerlik, Denetimli Yöntemler, Öklid Uzaklığı, Risk Tahmini, Sınıflama
Doğrusal olmayan temel bileşenler analizi için yapay sinir ağları yaklaşımı
Doğrusal Olmayan Temel Bileşenler Analizi (DOTBA), aralarında doğrusal veya doğrusal olmayan ilişki bulunan veri kümeleri için rakamsal ve görsel sonuçlar veren açıklayıcı bir boyut indirgeme yöntemidir. DOTBA'da, sürekli değişkenlerin yanı sıra, kategorik ve sıralı değişkenler de aynı anda analize dâhil edilebilir. Analizde gözlenen değişkenler arasındaki ilişkilerin doğrusal olduğu varsayımına gerek yoktur. Bu çalışmada DOTBA için yapay sinir ağları yaklaşımı açıklanarak uygulama yapılmıştır. Uygulamada veri seti olarak 422 hastaya ait 19 değişkenli hipotiroidi verisi kullanılmıştır. Yapay sinir ağlarında temel bileşenler analizi ile birlikte yapay sinir ağlarında doğrusal olmayan temel bileşenler analizi kullanılarak elde edilen sonuçlar, tablo ve grafikler halinde sunularak yorumlanmıştır. İlk iki temel bileşen, DOTBA' da toplam varyansın %95.65'ini açıklarken, TBA'da %90.08'ini açıklamıştır. Sonuç olarak, DOTBA'nın TBA'ya göre yüksek bir varyans açıklama oranı ile başarılı sonuçlar verdiği ve böylece ileriye dönük yapılacak tahminlerde kullanılabileceği vurgulanmıştır. Anahtar Kelimeler: Doğrusal Olmayan Temel BileĢenler Analizi, Hipotiroidi, Temel BileĢenler Analizi
Kısıtlı ordinasyon yöntemlerinden kanonik uyum analizi ve gereksizlik analizi yöntemlerinin karşılaştırılması: kardiyolojik veri seti üzerinde bir uygulama
Doğadaki olaylar, birbirleri ile ilişkili olan çok sayıdaki değişkenin veya faktörün ayrı ayrı ya da birlikte etkisi ile ortaya çıkmaktadır. Gereksizilik Analizi (Redundacy Analysis, RDA) ve Kanonik Uyum Analizi (Canonical Correspondence Analysis, KUA) bu ilişkileri belirlemede kullanılan analiz yöntemlerindendir. Doğrudan Gradient Analizleri (DGA) olarak da bilinen kısıtlı kanonik analiz yöntemleri ile ilgili yapılan çalışmaların, genellikle çevrebilimciler tarafından yapıldığı ve sağlık alanında sınırlı sayıda çalışmanın olduğu görülmüştür. Bu nedenle tez çalışmasında, KUA ve RDA'nın incelenmesi amaçlanmıştır. Ayrıca, farklı ölçek seviyelerindeki değişkenlere ait verileri içeren Kardiyoloji alanındaki bir veri seti ile yöntemlerin uygulaması yapılarak performansları karşılaştırılmıştır. Performans ölçütleri olarak Belirleme Katsayısı (R2) ve MAPE (Mean Absolute Percentage Error) değeri hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre farklı ölçek türlerinde olan değişkenler arasındaki ilişki yapılarını analiz eden kısıtlı ordinasyon yöntemleri olan KUA ve RDA'nın varyasyonu yeterli düzeyde açıkladığı görülmüştür. Ayrıca, her iki yöntemin düşük MAPE değeri ile (% 10'dan düşük) iyi sınıflama yaptığı ve ordinasyon diyagramı gerçekleştirdiği böylece sağlık alanında da kullanılabileceği vurgulanmıştır. Anahtar Sözcükler: Kanonik form, ölçekleme, biplot, boyut indirgeme, MAPE, angina
Faktör analizinin SF-36 yaşam kalitesi ölçeğine uygulaması
Faktör analizi, sürekli değişkenler arasındaki korelasyon veya kovaryans yapısına etkili olduğu düşünülen ve faktör olarak adlandırılan ortak değişkenleri bulma sürecidir. Amacına göre açıklayıcı (Açımlayıcı, keşfedici, exploratory) faktör analizi ve doğrulayıcı (confirmatory) faktör analizi olmak üzere ikiye ayrılmaktadır. Açıklayıcı faktör analizinde, değişkenler arasındaki ilişkilerden hareketle faktörler bulunurken, doğrulayıcı faktör analizinde değişkenler arasındaki ilişkiye dair daha önce saptanan bir hipotezin test edilmesi yapılır. Çalışmada, Faktör analizi hakkında bilgiler verilmiş, eğik ve dik faktör döndürme yöntemleri açıklanmış ve SF-36 Yaşam Kalitesi Ölçeği üzerine uygulama yapılmıştır. 107 birey ile yapılan ankette 8 değişken yer alırken ölçekte 8 alt boyut alınmış ve böylece faktör analizine toplam 16 değişken dahil edilmiştir. Analiz sonucunda 16 değişken 5 faktöre indirgenmiştir. Beş faktöre, eğik döndürme yöntemlerinden; Promax ve Direk oblimin yöntemleri, dik döndürme yöntemlerinden ise Varimax ve Quartimax döndürme yöntemleri uygulanmıştır. 5 Faktöre ait toplam açıklanan varyans oranı %73.40 olarak bulunmuştur. Döndürme yapılmadığı durumda; 8 boyut birinci faktörde yer alırken, döndürme sonrası boyutların faktörlere göre dağılımında değişiklikler olmuştur. Benzer değişiklikler, demografik özelliklerde de gözlenmiştir. Sonuç olarak, demografik özellikler ve 8 alt boyutun faktörlerle olan ilişkilerinin döndürme yöntemleri ile değişiklik gösterdiği gözlenmiştir.
Multiple skleroz hastalarının yaşam kalitesinin çoklu uyum analizi ile incelenmesi
Multiple Skleroz (MS) kronik nörolojik bir hastalık olup, bazı belirtilerle birlikte kişide sekel bırakabilir. Hastalığın, yaşam kalitesi ile ilgili olarak hastalar üzerinde gözlenebilir etkileri vardır. Çoklu uyum analizi, kategorik değişkenler arası ilişkileri genel olarak iki boyutlu uzayda görsel olarak sunan bir analiz yöntemidir. Çoklu uyum analizi, iki kategorik değişken arası ilişkiyi iki boyutlu uzayda gösteren basit uyum analizinin genel halidir. Çalışmada, MS hastalarında yaşam kalitesi ölçeği üzerine çoklu uyum analizi uygulanmıştır. Çalışmanın verileri, Sağlık Bilimleri Üniversitesi, Van Bölge Eğitim ve Araştırma Hastanesi ve Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Dursun Odabaş Tıp Merkezi'nde tedavi olan MS tanısı konulmuş hastalardan anket ve SF-36 ölçeği ile elde edilmiştir. Ankette 15 soru yer alırken, ölçekte 36 madde bulunmaktadır. Çalışmaya 103 birey dahil edilmiştir. Her soru ile 8 kategorik değişken arası ilişki incelenerek iki boyutlu uzayda sunulmuştur. İki boyut ile orijinal değişkenlere ait toplam açıklanabilen varyans oranı %45 ile %57 arasında değişim göstermiştir. Sonuç olarak; başta "SF-36 Ölçeği olmak üzere, diğer ölçeklerde de ölçeği oluşturan maddeler ile demografik özellikler arası ilişkilerin ayrıntılı incelenebilmesi ve kolay yorumlanabilir şekilde görsel olarak sunulabilmesi açısından Çoklu uyum analizinin kullanılabileceği önerilmiştir.
Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi elektronik belge yönetim sisteminin (EBYS) kullanım memnuniyetinin CART karar ağacı ile incelenmesi
Elektronik Belge Yönetim Sistemi (EBYS), kısaca bir kurumdaki belge ve bilgi alış verişinin elektronik ortamda anlık olarak yönetilmesini sağlayan sistem olarak ifade edilebilir. Kurumun en önemli varlığı belge olduğundan, EBYS kurumlar için oldukça önemlidir. Bu nedenle çalışmada, Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi, EBYS kullanıcılarının memnuniyet düzeyleri ve bunun ilişkili olabileceği düşünülen bazı kişisel değişkenler arası ilişkinin Sınıflandırma ve regresyon ağacı (CART) yöntemi ile incelenmesi amaçlanmıştır. Çalışmanın verileri, Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi'nde çalışan 200 akademik ve idari personele uygulanan anketten elde edilmiştir. Ankette 7 kişisel değişken ile memnuniyeti belirlemeye yönelik, 5'li likert olarak düzenlenmiş 11 ifade yer almıştır. Memnuniyet ifadeleri ile kişisel değişkenler arası ilişki için CART analizi yapılmıştır. CART analizi için belirlenen işlem seçenekleri kullanılarak elde edilen sonuçlara göre; EBYS kullanım memnuniyetine en fazla etki eden değişkenlerin sırasıyla; "EBYS kullanım amacı, EBYS kullanım sıklığı, Meslek, Yaş ve Cinsiyet" değişkenleri olduğu tespit edilmiştir. Hesaplanan algoritmada genel doğruluk oranı %84.5 olarak bulunmuştur. Çapraz geçerlik risk/tahmin değerinin ise %15.5 olduğu gözlenmiştir. Bu çalışmanın, EBYS kullanım memnuniyeti üzerinde etkili olabilecek değişkenleri belirleme, sistemin eksikliklerini giderme ve sistemin etkin çalışmasını sağlama yönünde, düzeltici tedbirlerin alınması bakımından literatüre katkı sağlayabileceği düşünülmektedir.
Hayes process yöntemi ile aracı (mediator) değişken analizi: Sağlık alanında bir uygulama
Çetinel, M.S., Hayes Process Yöntemi ile Aracı (Mediator) Değişken Analizi: Sağlık Alanında Bir Uygulama, Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, Van, 2025. Bu çalışma, sağlık alanında bağımsız değişkenler ile bağımlı değişkenler arasındaki ilişkilerde aracı (mediator) değişkenlerin rolünü incelemekte ve bu ilişkileri Hayes Process yöntemi kullanarak analiz etmektedir. Geleneksel aracılık analiz yöntemleri, normal dağılım varsayımı, düşük istatistiksel güç ve dolaylı etkilerin doğrudan test edilememesi gibi sınırlılıklara sahiptir. Buna karşın, Hayes Process yöntemi, bootstrapping tekniği sayesinde normal dağılım varsayımı gerektirmeden dolaylı etkileri test edebilmekte ve daha güvenilir sonuçlar sunmaktadır. Araştırmada, açık erişimli veri setleri kullanılarak basit ve çoklu aracılık modelleri uygulanmıştır. Çalışmada, yaş değişkeninin biyokimyasal belirteçler (CREA, KAL, ALT, NAT, PCR, GLU, AST) üzerindeki etkisinin LDH seviyeleri ile nasıl bağlantılı olduğu analiz edilmiştir. Bulgular, aracı değişkenlerin bağımsız değişken ile bağımlı değişken arasındaki ilişkide kritik bir rol oynadığını ortaya koymaktadır. Elde edilen sonuçlar, Hayes Process yönteminin, sağlık araştırmalarında karmaşık ilişkileri belirlemek, dolaylı etkileri test etmek ve istatistiksel modellemelerde güvenilir çıkarımlar yapmak açısından güçlü bir analiz aracı olduğunu göstermektedir. Ayrıca, bu yöntemin geleneksel istatistiksel yaklaşımlara kıyasla daha esnek, geçerli ve güvenilir sonuçlar sunduğu görülmüştür. Sonuç olarak, bu çalışma, sağlık alanında istatistiksel analizlerin etkinliğini artırmayı, aracı değişkenlerin rolünü daha iyi anlamayı ve sağlık politikalarının geliştirilmesine yönelik önemli metodolojik ve uygulamalı katkılar sunmayı amaçlamaktadır. Anahtar Kelimeler: Aracılık analizi, Hayes Process, bootstrapping, moderasyon analizi.
Belirteç değerlerinin monoton olmaması durumunda genelleştirilmiş ROC eğrilerinin parametrik ve parametrik olmayan yöntemlerle kestirilmesi ve en iyi kesim noktalarının saptanması
Sağlık alanında, düşük veya yüksek değerlerin hastalığın göstergesi olduğu tanı testleri ile sıklıkla karşılaşılır. Monoton bir azalış ya da artış gösteren bu tanı testleri için ROC analizi kullanılır. Ancak, bazı tanı testlerinin hem düşük hem de yüksek değerleri hastalığın göstergesidir. Monoton bir azalış ya da artış göstermeyen bu tanı testleri için genelleştirilmiş ROC (gROC) analizi kullanılmalıdır. Bu amaçla tiroid hastalığını tanılamak için kullanılan, yüksek ve düşük değerleri hastalığın göstergesi olan T4 (Tiroksin) testi ele alınmıştır. gROC analizinde, pozitifliği tanımlamak için alt ve üst kesim noktası olmak üzere iki kesim noktası belirlenir. T4 testinin farklı alt ve üst kesim noktalarında, hastalıklı ve sağlıklı bireylere ilişkin testin yanlış pozitif oranın (1-seçicilik) doğru pozitif oranına (duyarlılık) karşı noktalanması ile gROC eğrisi elde edilir. gROC eğrisi altında kalan alan (gAUC), rastgele ve birbirinden bağımsız olarak seçilen hastalıklı bir bireyle sağlıklı bir bireyin doğru bir sınıflandırma alt kümesinde olma olasılığını verir. gROC eğrisi ve gROC eğrisi altında kalan alan, tanı testinin veri yapısına göre parametrik ve parametrik olmayan yöntemlerle elde edilir. T4 (Tiroksin) testine ilişkin parametrik ve parametrik olmayan yöntemlerle gROC analizi yapılmıştır. Analizler için R programlama dilinde, parametrik yöntemlerde "movieROC" paketi ve parametrik olmayan yöntemlerde "nsROC" paketi ile ilgili fonksiyonlar kullanılmıştır. Hasta veya sağlıklı bireylerin belirteç değerleri, normal dağılıma sahip olmadığında parametrik olmayan yöntemler parametrik yöntemlere göre daha iyi sonuçlar verir. Bu çalışmada, hasta bireylerin T4 testinin dağılımı normal dağılım göstermediği için parametrik olmayan yöntemler daha iyi sonuçlar vermiştir. En iyi kesim noktalarının belirlenmesi için Youden indeksi kullanılmıştır.
Farklı dönüşüm yöntemleri için shapiro-wilk test istatistiği ile dönüşüm parametresinin kestirilmesi
Birçok istatistiksel yöntemin temeli normal dağılıma dayandığı için normallik varsayımı son derece önemlidir. Normallik varsayımı sağlanmadığı durumlarda değişkenler üzerinde dönüşüm uygulanır. Bu çalışmada Log-shift, Bickel-Docksum, Yeo-Johnson, Square Root (shift), Manly, Modulus, Dual, Gpower dönüşüm yöntemlerinin Shapiro- Wilk normallik test istatistiğini maksimize eden dönüşüm parametresi kestirilecektir. Monte Carlo benzetim çalışması ile performansları incelenecektir. Önerilecek olan yöntemlerin kodları R yazılımında araştırmacıların kullanımına sunulacaktır. Geliştirilecek olan yöntemin uygulaması açık erişimli bir veri seti üzerinde gösterilecektir.
Tıbbi görüntü işleme ile akciğer grafisinde COVID-19 pozitif tespiti için veri madenciliği ve derin öğrenme yöntemlerinin performanslarının incelenmesi
Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ), Mart 2020'de SARS-CoV-2'nin neden olduğu bulaşıcı bir salgın olan yeni koronavirüsü (COVID-19) pandemi olarak ilan etmiştir. Bu virüsten etkilenen tüm ülkelerde, enfekte olmuş ve ölen hastaların sayısı her geçen gün artmaktadır. Erken tanı virüsün yayılmasını azaltabileceğinden, akıllı tahmin ve tanı araçlarına sahip olmak önemlidir. Etkili tahmin modellerinin oluşturulması, virüsün yayılmasını önlemek için daha iyi sağlık stratejileri uygulanmasında yardımcı olabilir. Günümüzde tıbbi görüntüler yardımı ile birçok sağlık problemi tespitinde (beyin tümörü tespiti, meme kanseri tespiti, zatürre tespiti vb.) yapay zeka tabanlı çözümlerden yararlanılmaktadır. İçerisinde bulunduğumuz bu pandemi sürecinde de COVID-19'un tanı süresini kısaltmak ve doğru tanı oranını arttırmak için yapay zeka tabanlı birçok çalışma yapılmıştır. Bu çalışmada tıbbi görüntü işleme teknikleri kullanılarak akciğer grafileri sayısallaştırılmış ve beş farklı görüntü işleme yöntemi uygulanarak bu yöntemlerin akciğer grafilerini sınıflandırılma performansına etkisi incelenmiştir. Ayrıca bir derin öğrenme tekniği olan evrişimli sinir ağları ile öznitelik çıkarımı gerçekleştirilmiş ve görüntülerin DVM, RO, YSA klasik veri madenciliği yöntemleri ile sınıflandırılmasına olan etkisi karşılaştırılmıştır. Çalışmada açık erişimli COVID-19 Radiography veri setinden yararlanılmıştır. Bu veri setinde bulunan 3616 COVID-19, 6012 Non-COVID ve 10192 Normal akciğer grafisi için çalışma planlanmıştır. Görüntü işleme tekniklerinin akciğer grafilerini sınıflandırma performansına etkisi olduğu bulunmuştur. Evrişimli sinir ağı yöntemi ile öznitelikler çıkarıldıktan sonra klasik veri madenciliği yöntemleri ile elde edilen sınıflandırma performansları, sadece klasik veri madenciliği ile elde edilen sınıflandırma performanslarından daha iyi sonuçlar göstermiştir.
Doğrusal olmayan kanonik korelasyon analizi ve Türkiye sağlık araştırması verilerine uygulanması
Bu çalışmada, kategorik değişkenlerin de yer aldığı iki veya daha fazla değişken kümesi arasındaki ilişkileri analiz eden çok değişkenli bir istatistik yöntemi olarak tanımlanan "Doğrusal Olmayan Kanonik Korelasyon Analizi"ni (DOKKA) incelemek amaçlanmıştır. Çalışmada uygulama verisi olarak Türkiye İstatistik Kurumu tarafından gerçekleştirilen 2019 yılı Türkiye Sağlık Araştırması (TSA) mikro veri seti kullanılmıştır. Böylelikle TSA'dan elde edilen veriler doğrultusunda kişilerin sosyo-demografik özellikleri, sağlık sorunları, fonksiyonel yeterlilikleri ve sağlık tutumlarına ilişkin değişken setleri arasındaki ilişkiyi ortaya koymak ve söz konusu verilerin bütünsel bir yaklaşımla daha kolay yorumlanmasını sağlamak; bu sayede genellikle temel tanımlayıcı istatistiklerle kullanılan kategorik araştırma verilerinin değerlendirilmesine yeni bir bakış ve yaklaşım kazandırmaya çalışmak temel yaklaşım olmuştur. Analizlerde yaş, çalışma durumu, engellilik gibi değişkenler dikkate alınarak özelleştirilmiş nüfus grupları incelenmiştir. Bunun sonucunda, seçilen kitle için genel sağlık durumu belirleyicilerinin genel olarak bel, boyun, hipertansiyon, eklem ve mafsal hastalıkları olduğu; bahsedilen hastalığa sahip olmayan kişilerin beden kitle endekslerinin normal olduğu ve bu kişilerin uyku sorunu yaşamadıkları ve reçeteli ilaç kullanmadıkları belirlenmiştir. Ayrıca, eşi ölmüş, yalnız yaşayan, eğitimsiz ve yaşlı kişilerin sağlık hizmeti almada uzaklık veya ulaşım problemleri kaynaklı gecikme yaşadıkları; düşük hanehalkı gelirine sahip, düşük eğitim seviyesinde, boşanmış, 25-54 yaş grubundaki kadın nüfusun; tıbbi bakım, diş bakımı, ruhsal tedavi ve ilaç ihtiyacını ödeme güçlüğü nedeniyle karşılayamadıkları saptanmıştır.
Huzursuz bacaklar sendromunda inflamatuar risk faktörlerinin lojistik regresyon analizi ve makine öğrenmesi algoritmaları ile incelenmesi
Giriş: Son yıllarda teknolojinin hızla ilerlemesi, büyük ve karmaşık veri setlerinin çoğalmasıyla birlikte yapay zeka istatistik alanında da ilgi çekici hale gelmiştir. Özellikle sağlık ile ilgili çalışmalarda lojistik regresyon analizi ve makine öğrenmesi yöntemlerinin karşılaştırılmasına yönelik ilgi artmıştır. Çalışmamızda uyku bozukluğu hastalığı olan huzursuz bacaklar sendromu (HBS)'na sahip hastalarda sistemik inflamatuar belirteçlerin patogenezdeki olası rolünü lojistik regresyon analizi ve makine öğrenme yöntemlerini kullanarak araştırmayı amaçladık. Yöntem : Ocak 2022-Haziran 2023 tarihleri arasında HBS tanısı almış 18-65 yaş arası 230 hasta 230 sağlıklı kontrol alındı. Hasta ve kontrol gruplarına ait demografik ve laboratuvar verileri retrospektif olarak kaydedildi. Hastalık tahmininde olası rolü araştırılan bağımsız değişkenler lojistik regresyon, destek vektör makineleri (SVM) ve K en yakın komşu (KNN) algoritmaları ile analiz edildi. R istatistik yazılımı ile veriler eğitim ve test verisine ayrıldıktan sonra elde edilen bulgular karşılaştırıldı. Bulgular: Hasta grubunda yaş medyan 51,0 (IQR: 44,0–58,0) yıl ve kadın oranı %73,9, , kontrol grubunda yaş medyan 43,5 (IQR: 37,0–49,0) yıl ve kadın oranı %58,7 idi. Oluşturulan modelin test verisi doğru tahmin yüzdesi KNN algoritması %65,21, SVM algoritması %51,44, LR modeli ile %50,0 olarak bulunmuştur. Çalışmamızda her üç model metrik ölçütleri karşılaştırıldığında KNN modeli hem eğitim verisi hem de test verisi üzerinde diğer iki modele göre daha yüksek performans sergilemiştir. Sonuçlar: Çalışmamızda HBS varlığını tahminde KNN algoritmasının LR ve SVM algoritmasından daha iyi performans gösterdiği saptadık. Makine öğrenmesi algoritmalarının geliştirilmesinin, sağlık alanında da gelişmelere katkı sağlayacağına inanmaktayız.
Türkiye'deki ilaç kullanım özelliklerinin 2013-2023 yılları arasındaki değişiminin incelenmesi
Bu yüksek lisans tezinde, Türkiye'de 2013-2023 yılları arasında ilaç kullanımının zamansal değişimi ve toplumun dijital arama davranışları incelenmiştir. Araştırmada, Sağlık Bakanlığı'nın resmi sağlık istatistikleri ile Google Trends tabanlı dijital arama verileri bir araya getirilerek kas-iskelet sistemi, sindirim sistemi, solunum sistemi, kardiyovasküler sistem ve antienfektif ilaç gruplarına ait tüketim eğilimleri kapsamlı şekilde analiz edilmiştir. Satış hacmi, satış değeri, günlük tüketim gibi değerler ile semptom ve tedavi odaklı arama terimlerinin yıllık Google Trends skorları arasındaki ilişkiler, parametrik ve parametrik olmayan korelasyon analizleriyle değerlendirilmiştir. Çalışmada elde edilen bulgular, dijital arama ilgisinin, özellikle hedefe yönelik semptom ve tedavi terimlerinde, gerçek ilaç tüketim verileriyle yüksek düzeyde ilişkiye sahip olduğunu ortaya koymuştur. Örneğin, "kas gevşetici" arama ilgisi ile ilaç satış değeri arasında ρ=1,000; p<0,01 düzeyinde, "mide ilacı" ile satış hacmi arasında r=0,977; p<0,001, "astım ilacı" ile günlük tüketim arasında r=0,973; p<0,001 anlamlı korelasyonlar bulunmuştur. "Tansiyon ilacı" ile satış hacmi arasında r=0,98; p<0,001 olarak oldukça yüksek korelasyon saptanmıştır. "Antibiyotik" arama ilgisi ile yıl değişkeni arasındaki korelasyon ise r=0,945; p<0,001 olarak bulunmuştur. Buna karşılık, genel ve akademik terimler çoğunlukla düşük veya negatif korelasyonlar göstermiştir. Bu bulgular, Google Trends gibi dijital kaynakların sağlık politikalarının proaktif şekilde oluşturulmasında, ilaç talebinin öngörülmesinde ve erken uyarı sistemlerinin geliştirilmesinde klasik sağlık istatistiklerine güçlü bir tamamlayıcı olabileceğini göstermektedir. Dijital arama verilerinin hızlı adaptasyon kabiliyeti, toplumda ortaya çıkan ani sağlık tehditlerinin ve taleplerin gerçek zamanlı izlenmesi açısından yenilikçi bir izleme perspektifi sunmaktadır.
Faktör analizinde belirli koşullar altında faktör sayısı belirleme yöntemlerinin karşılaştırılması
Sağlık, spor, eğitim ve sosyal bilimler alanında özellikle ölçek geliştirme çalışmalarında sıklıkla kullanılan çok değişkenli istatistiksel yöntemlerden biri olan faktör analizinde kestirim ve döndürme yöntemlerine göre daha önemli olan aşama kabul edilecek faktör sayısının belirlenmesidir. Faktör sayısının belirlenmesinde Kaiser ölçütü (K1), birikimli açıklanan varyans yüzdesi ve yamaç grafiği gibi en fazla bilinen ve kullanılan bazı yöntemler olmakla birlikte bu yöntemlerle elde edilen faktör sayıları her durumda doğru faktör sayısına net cevaplar verememektedir. Bu yöntemlerin dışında son yıllarda kullanılmaya başlanan Horn'un paralel analizi (PA) ve Velicer'in en küçük ortalama kısmi korelasyon (MAP) yöntemleri de bulunmaktadır. Bu çalışmada, doğru faktör sayısının belirlenmesinde K1, PA ve MAP ölçütlerinin performansları, sürekli ve 5'li likert düzeyinde ölçülmüş değişkenler için değişken sayısı (6, 12, 18, 24, 30), örneklem büyüklüğü (30, 50, 100, 200, 300, 500), ortalama faktör yükü (0,10-0,90) ve evren faktör sayısı (1, 2, 3 ve 4) koşulları altında incelenmiş ve karşılaştırılmıştır. MAP ve PA yönteminin doğru faktör sayısını belirlemede oldukça iyi performansa sahip olduğu, istatistiksel yazılımlarda en fazla kullanılan yöntemlerden olan K1'in ise kötü performansa sahip olduğu, sadece değişken sayısı altı iken iyi performans gösterebildiği ve örneklem büyüklüğündeki değişimden en fazla etkilenen yöntem olduğu görülmüştür. Ayrıca yamaç grafiği, Jolliffe ölçütü, birikimli açıklanan varyans yüzdesi ve K1 gibi klasik öznel ölçütler yerine özellikle son yıllarda kullanılmaya başlanan PA ve MAP gibi daha nesnel ve çağdaş yaklaşımların kullanılması önerilmektedi
Türkiye'de bebek ölüm riskinin mekan-zamansal Bayesci modeller ile incelenmesi
In this thesis, it was aimed to determine relative risk (RR) of infant mortality for each province in Turkey between 2009 and 2017 years by including the concepts of space, time and space-time interaction, to obtain risk maps, and to examine the risk factors affecting. Spatio-temporal Bayesian models were implemented to estimate RR with integrated nested Laplace approximation in R software. Structured spatial and temporal random effects on RR were modeled with Gaussian Markov random fields, using intrinsic conditional autoregressive structure and random walk model, respectively. The best model was determined according to deviance information criterion (DIC). The major contribution to variability of RR explained with the best model was from unstructured spatial and structured temporal interaction random effect. From 2009 to 2017 the number of provinces with high RR, decreased. From 2009 to 2017 in each year consistently; significant risk areas clustered in eastern and southeastern Anatolia regions. Effects of gross domestic product (GDP) per capita, percentage of mothers aged under 20 and percentage of mothers aged over 39 on RR of infant mortality were examined with generalized linear model without concepts of space and time and with the best spatio-temporal Bayesian model. As GDP per capita increased, RR decreased for generalized model and spatio-temporal model. Whereas percentage of mothers aged under 20 and percentage of mothers aged over 39 increased, RR increased for generalized model. But percentage of mothers aged under 20 and percentage of mothers aged over 39 had no effect on RR for spatio-temporal model. Spatio-temporal Bayesian model can be more preferable than generalized model, because of having lower DIC than generalized model. Therefore, while determining the factors that may have an effect on RR of infant mortality, it is also important to consider the effects of space, time and space-time interaction.
Meta analizinde aykırı değerlerin incelenmesi ve aykırı değerlerin olduğu durumda kullanılan yöntemlerin karşılaştırılması
Bu tezde meta analizinde aykırı değerlerin belirlenmesi, aykırı değer olduğu durumda kullanılan yöntemlerden hangisi ya da hangilerinin etki büyüklüğü ve çalışmalar arası varyansın kestiriminde daha etkili olduğunun bulunması amaçlanmıştır. Meta analizi ile aynı araştırma konusuyla ilgili yapılmış bilimsel çalışmalardan elde edilen etki büyüklükleri niceliksel olarak birleştirilir. Çalışmalardan elde edilen etki büyüklüklerinin birbirinden farklılıkları, heterojenlik olarak ifade edilir. Meta analizi çalışmalarında heterojenliğin ortaya çıkma nedenlerinden biri de bir veya birden çok çalışmadan elde edilecek olan etki büyüklüklerinin diğerlerinden farklı olacak şekilde değer alması olabilir. Diğer etki büyüklüklerinden farklılık gösteren bu değerlerin aykırı değer olup olmadığı istatistiksel olarak belirlenmelidir. Bu tez çalışmasında standart etki büyüklüğü birleştirme yöntemleri (sabit etkiler modeli ve rasgele etkiler modeli) ve son zamanlarda geliştirilmiş diğer yöntemler benzetim çalışması ile karşılaştırılmıştır. Benzetim çalışması ile aykırı değer içeren bir meta analizi çalışmasında doğruya en yakın kestirimi veren yöntemin belirlenmesi amacıyla yöntemler yanlılık, hata kareler ortalaması ve kapsama oranı açısından incelenmiştir. Benzetim çalışması sonucunda etki büyüklüğü açısından aykırı değerden en az etkilen yöntemler karışım yöntemi ve t dağılımı yöntemi olarak elde edilmiştir. Çalışmalar arası varyans olarak adlandırılan T² değeri açısından bakıldığında, çalışma sayısı az olduğunda Hunter Schmidt ve en çok olabilirlik yöntemleri etkinliği yüksek kestirimler yapmıştır. Kapsama oranı açısından bakıldığında karışım yöntemi ve t dağılımı yöntemi en iyi sonuçlara sahiptir. Yüksek heterojenlik veya büyük etki büyüklükleri için t dağılımı yöntemini kullanmak daha uygun sonuçlar vermektedir. Çalışma sayısı arttıkça hemen hemen tüm sonuçlar birbirine yaklaşmakta ve yöntemler arasındaki fark ortadan kalkmaktadır.
Tıbbi görüntü işleme ile tanı koymada veri madenciliği ve derin öğrenme yöntemlerinin performanslarının incelenmesi
Görüntü işleme, bilgisayara aktarılan görüntülerden faydalı bilgiler elde etmek amacıyla farklı matematiksel algoritmalar uygulanan yöntemler bütünüdür. Görüntü işlemede, birincil hedef olarak görüntülerin kalitesinin iyileştirilmesi amaçlanmaktadır. Görüntü işlemenin bir diğer olumlu yanı da görüntüleri tanımlayan sayısal değerlerin (öznitelikler) elde edilmesidir. Görüntü işleme yöntemi ile görüntülerden elde edilen öznitelikler, görüntüleri sınıflama amacıyla kullanılmaktadır. Çeşitli hastalıklara erken tanı koymada görüntüleme yöntemlerinin gelişmiş olmasına rağmen istatistiksel yöntemler ve çeşitli görüntü işleme algoritmaları da önemli olabilir. Bu çalışmada tıbbi görüntü işleme teknikleri kullanılarak mamografi görüntüleri sayısallaştırılıp öncelikle normal-anormal lezyon saptamada, sonrasında malign-benign lezyonları ayırmadaki başarısı incelenmiştir. Uygulanan beş farklı görüntü ön işleme algoritmasının, farklı iki bölütleme yönteminin ve meme doku tipinin sonuçlara olan etkisi araştırılmıştır. Ayrıca kullanılan farklı görüntü işleme tekniklerinde veri madenciliği ve derin öğrenme algoritmalarının da sınıflama performansları karşılaştırılmıştır. Bunun için açık kaynaklı MIAS veri tabanındaki 209 normal, 61 benign ve 52 malign olan 322 mamografi görüntüsü kullanılmıştır. Görüntü işleme içerisinde oluşturulan beş farklı ön işleme ve iki farklı bölütleme algoritmaları karşılaştırıldığında, görüntüler üzerinde uygulanan ön işleme ve görüntü bölütleme tekniklerinin sınıflama performans ölçülerini etkilediği görülmüştür. Genel olarak bu veri setinde klasik veri madenciliği yöntemlerinden DVM, RO ve YSA diğer algoritmalardan daha iyi performans göstermiştir. Derin öğrenme yöntemleri de klasik veri madenciliği yöntemlerine benzer sonuçlar vermiştir.
Uzunlamasına veriler ile sağkalım verilerinin birlikte modellenmesinde model performansının bilgi içeriği yaklaşımı ile değerlendirilmesi
Birleşik model, sağkalım verileri ile uzunlamasına verilerin birlikte analiz edildiği çalışmalarda sıklıkla kullanılan bir modelleme yöntemidir. Bu yöntemde, iki süreç arasındaki ilişki dikkate alınarak modeller oluşturulur ve izlem süresince tekrarlı olarak alınan tüm ölçümlerin modele katkı yapması sağlanır. Birleşik modelin bir diğer olumlu yanı da kişiye özgü dinamik kestirimlerin elde edilmesidir. Dinamik kestirimler sayesinde sonuçlar, tüm kişiler üzerinden değil, her bir kişinin bireysel özellikleri dikkate alınarak yorumlanabilmektedir. Kişiye özgü dinamik kestirimler, uzmanlar tarafından hasta düzeyinde alınacak olan klinik kararlara (tedavi değişikliği vb.) katkı sağlar. Bu nedenle, modelden elde edilen risk kestirimlerinin güvenilir ve doğru sonuçlar olması gerekir. Birleşik modelin dinamik kestirimlerinin doğruluğunu değerlendirmede ROC eğrisi altında kalan alan (EAA) ve Brier skor (BS) gibi yöntemler kullanılmaktadır. Bu çalışmada, birleşik modelin performansını değerlendirmede ağırlıklandırılmış bilgi içeriğini (ABİ) kullanan yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Bu yaklaşım, modelden kestirilen değerlerin, hastaların gerçek durumları ile ilgili verdiği bilgi miktarını ölçer. Önerilen yaklaşımın performansı hem gerçek veri seti hem de benzetim çalışması ile incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar, bilgi içeriği yaklaşımının diğer yaklaşımlarla birlikte kullanılabileceğini göstermiştir. Benzetim çalışma sonuçlarına göre, örneklem büyüklüğü arttıkça modellerin kestirim performansının arttığı ancak tekrarlı alınan ölçüm sayısını artırmanın bir noktadan sonra sonuçları çok etkilemediği görülmüştür. Ayrıca, ABİ sayesinde gerçek veri setinde çalışma içerisinde hangi zaman noktasında daha fazla bilgi elde edildiği de incelenebilmiş ve ileriki zaman noktalarının kestiriminde son zamanlarda alınan tekrar ölçümlerinden daha fazla bilgi alındığı görülmüştür. Sonuç olarak, birleşik model kestirim doğruluğunu değerlendirmede EAA ve BS ile birlikte bilgi içeriği yaklaşımının da kullanılabileceği ve tek bir yöntem yerine birkaç yöntemin birlikte değerlendirilmesinin model hakkında daha fazla bilgi verici olacağı görülmüştür.
Referans aralığı belirlemede kullanılan tek değişkenli ve çok değişkenli yöntemlerin karşılaştırılması
Sağlık alanında kullanılan laboratuvar test sonuçları her bir test değeri için kendi referans aralığına bakılarak değerlendirilir. Bu prosedür tekli karşılaştırma olarak bilinmektedir. Genellikle hastalardan birden fazla laboratuvar testi istendiği düşünülürse, sonuca karar vermek için kullanılan yöntem birden fazla tekli karşılaştırmayı içermektedir.Bu karşılaştırmalar sonucu elde edilen referans aralığı görsel olarak dikdörtgen bir alana karşılık gelmektedir. Ama bu prosedür sıklıkla 1. Tip hatanın oluşmasına sebep olduğu için birçok durumda yetersiz kalmaktadır ve uygulamada olan yöntemlerin güvenilirliğini sorgulatmaktadır. Bu sebeple tek bir laboratuvar test sonucu bazen bilinen bir klinik durumu değerlendirmeye yetmeyebilir, bu nedenle birden fazla değişkenin birlikte değerlendirildiği teşhis yöntemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Birden fazla değişkeni birlikte değerlendirebilmek için literatürde çok değişkenli referans aralığı yöntemi önerilmiştir. Çok değişkenli referans aralığının elde edilmesinde birden fazla bağımsız parametrenin birbirleriyle olan ilişkileri de önem kazanmaktadır. Geleneksel tekli karşılaştırma yöntemi birden fazla laboratuvar testinin kendi içinde değerlendirilmesine dayanmaktadır ancak birden fazla laboratuvar testinin birbirleriyle olan etkileşimleri de göz önüne alınarak elde edilen referans aralığında bir önceki dikdörtgen alanın elipsleştirilmesini gerektirmektedir. Bu tez çalışmasında; sağlık alanına özel kullanılan tıbbi testlerde aynı amaç için kullanılan birden fazla değişken için çok değişkenli referans aralıkları belirleme yöntemleri tanıtılacak ve elde edilen bu çok değişkenli referans aralıkları tek değişkenli referans aralıkları ile karşılaştırılacaktır. Bu tezin amacı çok değişkenli referans aralıklarının tek değişkenli referans aralıklarına göre daha güvenilir sonuçlar ürettiğini göstermektir.
Çoklu doğrusal regresyon çözümlemesinde farklı korelasyon yapılarında %80 güç için örneklem büyüklüğünün belirlenmesi
Günümüzde istatistiksel çıkarsama yöntemleri hemen hemen bütün bilim dallarında kullanılmaktadır. Doğrusal regresyon çözümlemeleri ise söz konusu yöntemler arasında en eski ve en çok kullanılan yöntemlerden biridir. İstatistiksel yöntemlerle elde edilen bulguların, kestirilen parametrelerin ve çıkarsamaların sağlıklı olabilmesi bu yöntemlere ilişkin varsayımların sağlanması ile olanaklıdır. Süreçle ilgili olarak bu hatalara düşülmemesi için bir çalışmada bulunması gereken niteliklere ilişkin kontrol listelerinden de yararlanılmaktadır. Günümüzde yapılan çalışmalarda sadece p değerini vermek yeterli görülmemekte, standart hata, güven aralığı, etki büyüklüğü ve istatistiksel güç gibi bilgilerin çalışma raporunda sunulması istenmektedir. Bu çerçevede planlanan bir doğrusal regresyon çözümlemesinin yeterli güce sahip olabilmesi için gerekli olan örneklem büyüklüğünün doğru olarak belirlenmesi çok önemlidir. Doğrusal regresyon çözümlemelerinde örneklem büyüklüğü parmak hesabı (Rules of Thumb) olarak adlandırılan basit, pratik yaklaşımlarla belirlenmektedir. Ancak parmak hesabı yaklaşımları ile belirlenen örneklem büyüklükleri çalışmanın gücü hakkında bilgi vermemektedir. Bu nedenle planlanan bir doğrusal regresyon çözümlemesi için etki büyüklüğü ve modern güç hesabı yöntemleri ile örneklem büyüklüğü hesaplanmalıdır. Bu çalışmada, simulasyon yöntemi kullanılarak çoklu doğrusal regresyon analizinde farklı korelasyon yapılarında % 80 güç için örnek büyüklüğü belirlenecektir. Parmak hesabı yaklaşımları ile benzetim çalışması sonucunda istenen güç için elde edilen örneklem büyüklükleri tartışılacaktır. Anahtar Kelimeler: Çoklu Doğrusal Regresyon Çözümlemesi, Etki Büyüklüğü, İstatistiksel Güç, Örneklem Büyüklüğü, Benzetim Çalışması.
Count based clustering and classification of RNA-seq data
In molecular biology, gene-expression based studies are frequently used for examining transcriptional activities in different tissue samples or cell populations. Gene expression data can be used for different tasks; e.g differential expression, classification and clustering. In this thesis we focused on clustering and classification of gene expression data obtained from RNA sequencing experiment. Poisson (PLDA) and negative binomial (NBLDA) linear discriminant analyses are selected as discrete, and nearest shrunken centroids (NSC) are selected as continuous classifiers in classification part. We proposed an extension of NBLDA as sparse classifier and compared its performance with other classifiers. In clustering part, we used k-means and hierarchical clustering as continuous, and Poisson and negative binomial clustering as discrete approaches. A comprehensive simulation study is conducted for classification part under different scenarios. Furthermore, we used three different real data sets. Simulation results showed that overdispersion has an important effect on model performances. Overall, discrete models performed better in classification. Among discrete classifiers, NBLDA outperformed PLDA when data set is highly overdispersed. Moreover, our proposed algorithm performed better than NBLDA algorithm in terms of prediction accuracy and sparsity. We also applied the same classifiers to three real data sets and found that results agree with the simulation results. Clustering, on the other hand, is applied to real data sets only. Unlike classification, discrete and continuous clustering approaches performed similar on two real data sets. We did not perform a simulation study for clustering scenarios due to several reasons: (i) simulations were computationally intensive, and (ii) dissimilarity matrices cannot be calculated when data set had several thousands of features. Therefore, we were not able to generalize clustering results. In conclusion, discrete statistical approaches should be preferred for classification while discrete or continuous approaches can be preferred for clustering purpose. However, if visualizing data is of interest in clustering, data should be transformed for better graphical results.
Transkriptom veri seti üzerinde derin öğrenme yöntemi ile klasik veri madenciliği yöntemlerinin sınıflama performanslarının karşılaştırılması
Bu tez çalışmasında akciğer kanseri ve böbrek kanserine ait RNA dizileme verileri kullanılarak, kanser alt türlerinin sınıflandırılmasında klasik veri madenciliği yöntemleri ve Derin Öğrenme yöntemi kullanılmış, sınıflama performansları karşılaştırılmıştır. Çalışmada kullanılan klasik veri madenciliği yöntemleri Yapay Sinir Ağları, Rastgele Orman ve Destek Vektör Makineleri'dir. Akciğer kanseri veri seti iki sınıflı ve sınıf dağılımları dengeli bir veri seti iken böbrek kanseri veri setinde üç sınıf vardır, sınıflardaki gözlem sayıları dengesizdir. Sınıflamada kullanılan gen setleri, farklı filtreler uygulanarak elde edilmiştir. Böylece, farklı özellikte veri setlerinde ve farklı filtrelerde sınıflama yöntemlerinin performansları incelenmiştir. Her sınıflama yöntemi için, parametrelerin alabileceği değer aralıkları belirlenmiş ve eğitim setleri üzerinde denenerek en uygun parametreler seçilmiştir. Çalışmada kullanılan veri setlerinde, klasik veri madenciliği yöntemlerine göre daha derin bir yapıya sahip olan Derin Öğrenme yöntemi başarılı bir performans göstermiştir. Anahtar Kelimeler: RNA dizileme, kanser, veri madenciliği, sınıflama yöntemleri, Derin Öğrenme
Lojistik regresyon analizi ile elde edilen beta katsayısına, odds oranına ve makine öğrenme algoritmaları ile elde edilen ağırlıklandırılmış skorlara dayalı klinik tahmin modellerinin başarılarının karşılaştırılması
Klinik tahmin modelleri, yaş, cinsiyet ve biyobelirteçler gibi tahmin edici sayısının birden fazla olduğu durumlarda prognostik veya risk faktörlerini kullanarak bir birey için gelecekteki bir olayın veya hastalığın riskini tahmin etmek amacıyla yaygın olarak kullanılmaktadır Literatürde klinik tahmin modellerinin oluşturulmasında yaygın olarak β katsayıları, odds oranları ve bunların tamsayıya yuvarlanmış skorları kullanılmaktadır Bazı çalışmalarda makine öğrenme algoritmaları ile ağırlıklandırılmış skorlar da kullanılmaktadır. Ancak klinik tahmin modellerinde hangi skorlama sisteminin kullanılmasının daha iyi sonuç vereceği hakkında bir fikir birliği bulunmamaktadır. Bu tez çalışmasında lojistik regresyondan elde edilen β katsayıları, odds oranları, bu değerlerin tamsayıya dönüştürülmesi ile elde edilen skorlar ve makine öğrenme algoritmaları (rastgele orman, destek vektör makineleri vb.) ile ağırlıklandırılarak elde edilen skorlar aracılığıyla farklı senaryolar kullanılarak oluşturulan tahmin modellerinin performanslarının değerlendirilmesi ve en iyi tahmin modelinin oluşturulması amaçlanmıştır. Çalışmamızda iki düzeyli sonuç değişkene sahip klinik tahmin modellerinde risk faktörlerinin skor değerlerini belirlemek için benzetim ile üretilen veri seti ve gerçek veri seti kullanılarak lojistik regresyon analizi gerçekleştirilmiştir. Çalışmada farklı senaryolar için benzetim yöntemi kullanılmıştır. Hangi senaryoda hangi klinik tahmin modelinin daha başarılı olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Gerçek veri setinde pediatri alanında 522 çocuktan toplanan kapsamlı bir veri seti ile benzetim çalışmasında kullanılan tüm yöntemler ile malnütrisyon durumunu tahmin eden klinik tahmin modeli geliştirildi. Model performanslarını karşılaştırmak için duyarlılık, seçicilik, PTD, NTD, doğruluk, F1 skorları, AUC ve MCC değerleri hesaplandı. Araştırma bulgularımız birlikte değerlendirildiğinde çalışmamızda öncelikle doğrudan makine öğrenme algoritmaları ile sınıflama yaparak model kurmak yerine iki düzeyli bir yanıta sahip tanı konulacak klinik tahmin modellerinde lojistik regresyon modeli ile kurulabilecek tüm modelleri farklı senaryolar ile karşılaştırıldı. Ayrıca lojistik regresyona alternatif olarak klinik skorlama için risk faktörlerine modelde verilecek ağırlıkları veya skorları farklı makine öğrenme algoritmaları ile elde edildi ve tüm model sonuçları karşılaştırıldı. Benzetim veri seti ile oluşturulan klinik tahmin modellerinde tüm senaryolar AUC, duyarlılık F1 skorları ve MCC değerleri ile değerlendirildiğinde ağırlıklı olarak en başarılı modellerin lojistik regresyon ile elde edilen beta, odds oranları, diğer algoritmalardan bayesci GDM ve L1(lasso) olduğu aynı zamanda bunları tamsayıya çevrildiğide çok büyük farklılıklar yaratmadığı için kullanım kolaylığından dolayı tam sayılı beta ve tam sayılı odds son model olarak belirlendi ve makine öğrenme algoritmalarından rastgele orman algoritmalarınn sınıflama başarısının en küçük olduğu belirlendi. Malnütrisyon durumunu tahmin eden klinik tahmin modelinde En iyi başarı lojistik regresyon analizi ile beta katsayıları kullanılarak elde edildi. Ancak klinik tahmin modellerinin kullanılabilirlik özelliği düşünülerek ikincil olarak en başarılı model tam sayılı odds oranlarına dayalı olarak geliştirilen klinik tahmin modeli oldu. Bu çalışmada yeni bir yöntem olarak klinik tahmin modellerinde makine öğrenme algoritmaları ile modeli oluşturmak yerine risk faktörleri için verilecek skorların makine öğrenme algoritmaları ile verilebileceğini öneriyoruz. Sonuç olarak, klinik tahmin modellerinin etkili olması, yalnızca iyi bir performans sergilemekle değil, aynı zamanda gerçek dünya koşullarında uygulanabilir, anlaşılabilir, doğru ve genellemeye açık olma özellikleriyle de ilişkilendirilir.
Yüksek boyutlu verilerde eksik veri değer atama yöntemlerinin sınıflandırma performansına etkisinin simülasyonla karşılaştırılması
Amaç: Bu çalışmanın amacı, türetilmiş yüksek boyutlu verilerde farklı eksik veri değer atama yöntemlerinin eksik verileri en az hata ile tahmin etmeleri ve aşırı öğrenme makineleriyle (ELM) sınıflandırma performansına etkilerinin incelenmesidir. Gereç ve Yöntem: Çalışmada farklı veri yapılarına, eksik veri oranlarına ve korelasyon düzeylerine göre n=150 gözlemden oluşan iki kategorili bağımlı değişken ve p=500 bağımsız değişkenden oluşan rastgele veriler türetilerek rastgele eksik (MAR) mekanizmalı eksik değerler oluşturuldu. Eksik veri değer atama yöntemlerinden; ortalama, medyan, rastgele, k-en yakın komşu (KNN), rastgele orman ile değer atama (I-RF), sınıflandırma ve regresyon ağaçları tabanlı zincirleme denklemlerle çok değişkenli değer atama (MICE-CART) yöntemlerinin yanı sıra yüksek boyutlu veriler için geliştirilen düzenlileştirilmiş regresyonun doğrudan kullanımı (DURR) ve düzenlileştirilmiş regresyonun dolaylı kullanımı (IURR) yöntemleri ile eksik değerler atandı. 1000 döngü ile yapılan simülasyonlar sonunda yöntemlerin, ELM ile sınıflandırma skorlarının referansa yakınlığına göre eksik değer tahmin performansları değerlendirildi. Bulgular: Simülasyon bulguları incelendiğinde, uygulanan aşamalı kümeleme analizine göre, değişen eksik oranları ve korelasyon düzeyleri için birbirine yakın performans gösteren yöntemlerin aynı kümede yer aldıkları tespit edildi. Eksik verili değişkenlerin veri setindeki belirli bir değişken seti ile ilişkili olduğu algoritmada, tüm korelasyon düzeyleri için düşük eksik oranlarında I-RF, MICE-CART, DURR, IURR ve bunları takiben KNN yöntemlerinin; yüksek eksik oranlarında ise DURR ve IURR yöntemlerinin referansa yakın ve benzer performans gösterdiği belirlendi. Verilerin tamamen rastgele türetildiği ikinci simülasyon algoritmasında ise tüm korelasyon düzeyleri ve eksik oranları için yöntemlerin performanslarının birbirine yakın olduğu görüldü. Sonuç: Veriler tamamen rastgele türetildiğinde, çalışmamızda kullanılan yöntemlerin tahmin performansları değişkenler arasındaki ilişkiden ve eksik oranından etkilenmemektedir. Ancak eksik verili değişkenlerin veri setindeki belirli bir değişken seti ile ilişkili olduğu durumlarda, özellikle DURR ve IURR yöntemleri diğer yöntemlere kıyasla daha etkili olmaktadır. Bu yöntemler değişkenler arasındaki ilişkiden ve eksik veri oranındaki değişimden diğer yöntemlere göre daha az etkilenmektedir. Anahtar kelimeler: Aşırı öğrenme makineleri, Eksik veri, Değer atama, Sınıflandırma, Simülasyon
2000-2004 yılları arası malatya ili sağlık hizmetlerinin değerlendirilmesi
Bu araştırma ile 2000 -2004 yılları arasındaki 5 yıllık dönem içinde Malatya ilindeki sağlık hizmetlerinin değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Çalışmanın bulgularına göre Malatya nüfusunun bu yıllar arasında artış gösterdiği, genç bağımlı nüfusun yaşlılara göre, nüfus artış hızının il merkezinde, köylere göre daha yüksek olduğu saptanmıştır. Yıllar içinde toplam canlı doğum sayısında ve sağlık personeli eşliğinde yapılan doğumlarda artış bulunmaktadır. Bebek ve 0 ? 4 yaş arası çocuk ölümlerinde azalma gözlenmektedir. Bebek ölümleri arasında en fazla ölüm hızı perinatal dönemdedir. Kentte bulaşıcı hastalıklar ve solunum yolları hastalıkları sık görülmektedir. Ölüme neden olan hastalıklar arasında ilk sıraları Beyin Damarları ve Kalp Hastalıkları almaktadır. 2002?2003 yılı Malatya ilinin sağlık ocakları ve sağlık evlerindeki personelin doluluk oranı Türkiye ortalamasının üstündedir. Sağlık kayıtları düzenli tutulmuştur. Bağışıklama ve doğum kontrolü uygulamaları yeterli düzeydedir. Genel sağlık göstergeleri Türkiye göstergelerine paralel seyretmektedir. Malatya'da koruyucu ve tedavi edici sağlık hizmetlerinde niceliksel açıdan belirgin bir sorun görülmemektedir. Sık görülen hastalıklar ve ölüm nedenleri dikkate alındığında kentte çevre sağlığı ile ilgili önlemlere ve sağlıklı beslenme alışkanlıkları konusundaki sağlık eğitimine öncelik verilmesinin uygun olacağı söylenebilir. ANAHTAR SÖZCÜKLER: Malatya, sağlık göstergeleri, sağlık hizmetleri
Banka çalışanlarında en sık görülen mesleki hastalıkların istatistiksel ve ergonomik açıdan incelenmesi
Bu çalışmanın amacı, banka çalışanlarında ensık görülen meslek hastalıklarının neler olduğunu tespit etmek, bu hastalıklara neden olan risk faktörlerini saptamak ve alınması gereken önlemleri ortaya koymaya çalışmaktır. Araştırmamızda çalışanların %67.6'sında boyun ağrısı, %62'sinde sırt - bel ağrısı, %57.6'sında baş ağrısı, %54'ünde gözde bozukluk, %48.8'inde kilo artışı, %34.8'inde el - el bileği - kol ağrısı, %23.6'sında bacak ? ayak ağrısı, %10.4'ünde göğüs ağrısı, %7.6'sında kalça haraket kısıtlılığı rahatsızlıklarının olduğu saptanmıştır. Ayrıca bu rahatsızlıkların ortaya çıkmasına neden olan risk faktörlerinin periyodik olarak muayene yaptırmama, çalışma ortamının yetersiz ısınma, ses, aydınlatma ve havalandırma koşullarında tasarlanmasının olduğu saptanmıştır. Sonuç olarak, çalışma ortamının ergonomik koşullarının çalışanların ihtiyaçları gözönüne alınarak yeniden düzenlenmesi ve ayrıca çalışanların kendi sağlıklarına daha fazla dikkat etmeleri ve bunun için düzenli çalışma araları vermeleri, periyodik olarak muayene yaptırmaları, düzenli olarak spor yapmaları gerektiği sonucuna ulaşılmıştır. Anahtar Kelimeler: Meslek Hastalıkları, Ergonomi, İstatsitik, Banka, İşçi
Yaşam analizinde uyarlanmış en çok olabilirlik tahmininin kullanılması ve klasik istatistiksel yöntemler ve makine öğrenmesi algoritmaları ile karşılaştırılması
Amaç: Bu tez çalışmasında yaşam sürelerinin klasik istatistiksel yöntemler ve makine öğrenmesi yöntemleri ile analiz edilerek elde edilen modellerin performanslarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Yöntem: Sağkalım analizlerinde klasik istatistiksel yöntemlerden Log-rank testi ile Kaplan-Meier yöntemi, Cox oransal hazard regresyon analizi ve hızlandırılmış başarısızlık zamanı modeli kullanılmıştır. Parametrik bir yöntem olan hızlandırılmış başarısızlık zamanı modelinde yaşam sürelerinin Weibull dağılımdan geldiği varsayılmış ve bu varsayımdan uzaklaşma söz konusu olduğunda sağlam parametre tahminleri yapılabilmesi için uyarlanmış en çok olabilirlik yöntemi kullanılmıştır. Ayrıca sağkalım analizlerinde makine öğrenmesi yöntemlerinden rasgele orman ve gradyan artırma makineleri kullanılarak klasik yöntemlerle makine öğrenmesi yöntemlerinin performansları C-indeksi ile karşılaştırılmıştır. Bulgular: Model performansları hem simülasyon çalışması hem de gerçek veri seti ile karşılaştırılmıştır. Simülasyon çalışmasında örneklem büyüklüğü n=500 ve n=1000, sansür oranları %20, %40 ve %60 olacak şekilde veriler türetilmiştir. Rasgele orman ve gradyan artırma makineleri kullanılarak elde edilen modellerin performanslarının diğer modellerin performanslarına kıyasla daha yüksek olduğu görülmüştür. Gerçek veri seti kullanılarak yapılan uygulama çalışmasında ise en iyi performans gösteren modelin rasgele modeli olduğu görülmüştür. Bunu uyarlanmış en çok olabilirlik tahminleri kullanılarak elde edilen Weibull hızlandırılmış başarısızlık zamanı modeli takip etmiştir. Sonuç: Gerçek hayatta çok sayıda sansürlü verilerin varlığı söz konusudur. Ayrıca çoğunlukla yaşam süreleri için dağılım varsayımı da sağlanamamaktadır. Bu nedenle sağkalım analizinde makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanılması ve parametrik istatistiksel yöntemler için de sağlam tahmin yöntemlerinin kullanılması önerilmiştir. Anahtar kelimeler: Kaplan-Meier, Cox oransal hazard, makine öğrenmesi, Weibull, uyarlanmış en çok olabilirlik
Türkiye'deki sezaryen oranının 2008-2022 yılları arasındaaki değişiminin incelenmesi
Başlık: Türkiye'deki sezaryen oranının 2008–2022 yılları arasındaki değişiminin incelenmesi Amaç: Türkiye'de 2008-2022 yılları arasındaki sezaryen doğum oranlarının zamansal, bölgesel ve sektörel değişimini incelemek ve uluslararası verilerle karşılaştırmalı olarak değerlendirmektir. Yöntem: Kesitsel ve tanımlayıcı tipte tasarlanan araştırmada, Sağlık Bakanlığı'nın "Sağlık İstatistikleri Yıllığı" raporlarından elde edilen veriler kullanılmıştır. Toplam ve primer sezaryen oranları, coğrafi bölgelere ve sağlık hizmeti sunan kurumlara göre değerlendirilmiş; bulgular uluslararası oranlarla karşılaştırılmıştır. Veriler çizgi ve sütun grafiklerle sunulmuştur. Bulgular: 2008'de %36,7 olan sezaryen oranı, 2022'de %60,1'e yükselmiştir. Primer sezaryen oranı ise 2009'da %27,2 iken, 2022'de %31,1'e çıkmıştır. Artışın büyük ölçüde tekrarlayan sezaryenlerden kaynaklandığı görülmektedir. Sektörel bazda incelendiğinde hem toplam hem de primer sezaryen doğumlar açısından özel hastanelerde sezaryen oranları en yüksek düzeydedir. Türkiye genelinde farklılıklar olsa da tüm bölgelerde toplam ve primer sezaryen oranlarının artış eğiliminde olduğu görülmektedir. 2022 yılında en yüksek sezaryen oranı %69,4 ile Akdeniz Bölgesi'nde, en düşük oran ise %43,9 ile Kuzeydoğu Anadolu Bölgesi'nde kaydedilmiştir. 2008-2022 dönemi içinde sezaryen oranının en fazla arttığı bölge %36,3 ile Güneydoğu Anadolu, artışın en az olduğu bölge ise %12,7 ile Batı Marmara'dır. Uluslararası karşılaştırmalara göre Türkiye'deki sezaryen oranları; Ekonomik Kalkınma ve İşbirliği Örgütü (OECD) (%28), Avrupa Birliği (AB) (%28,8) ve Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) Avrupa Bölgesi (%27,7) ortalamalarının oldukça üzerindedir. Nitekim Türkiye, 2022 yılı itibarıyla sezaryen doğum oranı en yüksek ülke konumundadır. Sonuç: Türkiye'de sezaryen doğum oranları, 2008–2022 yılları arasında hem ülke genelinde hem de bölgesel ve sektörel bazda belirgin bir artış göstermiştir. Bu durum, sadece tıbbi gerekçelerle açıklanamayacak ölçüde yaygınlaşan sezaryen uygulamalarının, sağlık hizmeti sunum modelleri ve hasta-hekim tercihleriyle ilişkilendirilebileceğini düşündürmektedir. Anahtar Sözcükler: Sezaryen, tekrarlayan doğum, doğum oranı, doğum, Türkiye
Toplam kolesterol, LDL, HDL ve trigliserit seviyelerinin yaşa göre değişiminin değişik regresyon modelleriyle incelenmesi
Bu araştırmada, Turgut Özal Tıp Merkezi kardiyoloji polikliniğine müracaat eden hiperlipidemi hastalarında toplam Kolesterol, LDL, Trigliserit, HDL seviyelerinin değişik regresyon modelleriyle tahmin edilerek, yaşa göre değişiminin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, doğrusal ve doğrusal olmayan regresyon modelleri ile analiz yapılmıştır.Doğrusal regresyon modelleri, parametrelerin doğrusal şekilde göründüğü modellerdir. Doğrusal olmayan regresyon modelleri ise, en az bir parametrenin doğrusal olmayan şekilde göründüğü modellerdir.Özellikle sağlık alanında tahmine yönelik kullanılacak bir model ya da yöntemdeki olası hataların yüksek risk taşıyabilecek olması nedeniyle, doğru tahmin çok daha fazla önem kazanmaktadır.Modellerin uyum iyiliği, HKO, bilgi kriterleri ve açıklayıcılık katsayısı değerleri kullanılarak yapılmıştır. Bulunan istatistikler doğrultusunda yorumlar yapılmıştır.
Lojistik regresyon analizi ve sağlık bilimlerinde bir uygulama
71 7. ÖZET Lojistik regresyon analizi ve sağlık bilimlerinde bir uygulama Çalışmamızda, lojistik regresyon analizi, tahmin yöntemleri, odds oranı, uyum iyiliği ve değişken seçim yöntemleri açıklanmıştır. İleriye doğru değişken seçim yöntemi ve geriye doğru değişken eleme yöntemi, kesikli Ae sürekli değişkenlerden oluşan Kardiyolojik verilere uygulanmış ve Koroner arter hastalığını tespit eden en iyi lojistik model bulunmuştur. Uygulama sonucunda elde edilen sonuçlar yorumlanmıştır. Anahtar Kelimeler: Logistik regresyon analizi, tahmin yöntemleri, odds oranı, uyum iyiliği ve değişken seçim yöntemleri.
Meta analizinde yanlılık değerlendirme yöntemlerinin karşılaştırılması
Meta analizi, aynı konu ile ilgili farklı araştırmacıların birbirinden farklı yer ve zamanlarda yapmış olduğu, farklı çalışma sonuçlarını uygun şekilde birleştiren bir yöntemdir. Meta analizi sonucu elde edilen bilgilerin yanlı olup olmadığının belirlenmesi için öznel bir değerlendirme sunan funnel grafiklerinin objektif olarak değerlendirilmesini sağlayan istatistiksel testler, meta analizi sonuçlarının güvenilirliğini değerlendirme imkânı sunar. Yanlılığı tespit etmeye yönelik istatistiksel testlerin performansının incelenmesi, ilgili istatistiksel testlerin kullanım zamanı, şekli ve uygulanmaya uygun oldukları araştırma koşulları hakkında bilgi sağlar. Bu tez çalışmasında, ikili değer alan verilerin meta analizinde funnel grafiği asimetri değerlendirmesinde yanlılık belirlemek için kullanılan literatürde yer alan Begg, Egger, Thompson, Schwarzer ve Harbord testlerinin Tip-Ⅰ hata oranları ve güçleri yönünden performansları incelenmiştir. Testlerin Tip-Ⅰ hatayı koruma ve güçleri yönünden performanslarının farklı çalışma sayıları, farklı örneklem hacimleri, farklı yanlılık dereceleri ve farklı hastalık-sonuç oranları durumlarında nasıl etkilendiği simülasyon senaryoları ile incelenmiştir. Yapılan simülasyon çalışmaları sonucunda Schwarzer ve Harbord testleri funnel grafiği asimetrisini tanımlamak için düşük istatistiksel güce, Begg, Egger ve Thompson testleri ise funnel grafiği asimetrisi olmadığında şişirilmiş Tip-Ⅰ hata oranlarına sahiptir. Ele alınan koşullarda, testler arasında her tür veri için kullanılabilecek yanlılığı saptamak için en iyi test yoktur. Testlerin performansları meta analizine dahil edilen çalışmaların sayısı, yanlılık seviyeleri, hastalık-sonuç oranları ve örneklem hacimleri ile değiştiğinden yanlılığı saptamaya yönelik yöntemler seçilirken bu değişkenlerin dikkate alınması gerekmektedir. Bu tez çalışmasında ele alınan simülasyon senaryoları sonucunda Tip-Ⅰ hata olasılık değerini koruma yönünde en iyi performansı meta analizine alınan çalışma sayısı, örneklem hacmi az ise Schwarzer testi, fazla ise Harbord testinin gösterdiği söylenebilir. Simülasyon senaryoları sonucunda testlerin yanlılığı tespit etme gücü bakımından performansları değerlendirildiğinde, en iyi performansı Egger testi göstermiştir.
Kayıp landmark tahmininde kullanılabilecek yöntemlerin performansının karşılaştırılması ve F yaklaşımının önerilmesi
İstatistiksel şekil analizi; nesnelerden elde edilen geometrik bilginin kullanıldığı yöntemleri içermektedir. İstatistiksel şekil analizinde geometrik bilginin kullanılmasında en önemli girdi landmarklardır. Şekil analizinde kayıp veriler landmark koordinatlarına ait bilgi kaybı olduğu durumda ortaya çıkmaktadır. Landmarkların kartezyen koordinatlarında veri kaybı meydana gelmesi o landmarkı kullanılamaz hale getirerek ilgili birimin araştırmadan çıkmasına yol açmaktadır. Tez çalışmasında kayıp landmarkların tahminine yönelik kullanılan EM algoritması, çoklu regresyon atama, Bayes yaklaşımlı temel bileşenler analizi, olasılıksal temel bileşenler analizi, ters doğrusal olmayan temel bileşenler analizi ve iteratif kısmi en küçük kareler ile doğrusal olmayan tahmine dayalı temel bileşenler analizi yöntemleri ve amaca yönelik olarak tez çalışması kapsamında önerilen min(F) ve max(F) yaklaşımının performansı değerlendirilmiştir. Simülasyon senaryosunda landmark sayıları 3, 6, 9 ve 12 ve örneklem büyüklükleri 30, 50 ve 100 olarak alınmıştır. Çok değişkenli normal dağılımdan isotropik ve isotropik olmayan modellere dayalı olarak veri türetilmiş ve 10 farklı simülasyon senaryosu dikkate alınmıştır. Küçük, orta ve büyük örneklem büyüklükleri dikkate alındığında, performans değerlendirmesinde en iyi ve en farklı sonucu, tez çalışmasında önerilen F-yaklaşımı algoritması Min(F) ölçütü vermiştir.
Basit aracılık analizi ve tıpta bir uygulaması
Herhangi bir bilim dalında bir araştırmacının temel amacı değişkenler arasında bir ilişki olup olmadığını test etmek ve eğer herhangi bir ilişki varsa bu ilişkilerin yapısını incelemeye çalışmaktır. Ancak uygulamada genellikle sonuç değişkenlerini etkileyen faktörler arasındaki ilişkiler yeterince incelenmemektedir. Kurt Lewis tarafından bu durum "kara kutu modeli" olarak tanımlanmıştır. Buna göre bağımsız değişkenler bir kara kutu içinde bilinmeyen bir takım işlemlerden geçtikten sonra bir sonuç değişkeni üretmektedir. Bu model çıktının bağımsız değişkenlerle nedensel olarak ilişkili olduğunu söyleyebilse bile bunun nasıl ve neden ortaya çıktığı hakkında yeterli bilgi vermez. Elbette bu durum önemli bir kısıtlamadır. Aracılık analizi bağımsız (işlem) değişkenlerin bağımlı (sonuç) değişken üzerinde etkilerini nasıl gösterdiğini araştırır. Hayes'e göre aracılık analizinde bazı işlem değişkenleri bir veya daha fazla aracı değişken aracılığıyla sonuç değişkenini etkilemektedir. Dolayısıyla "X" ile gösterilen bir işlem değişkeninin "Y" ile gösterilen sonuç değişken üzerindeki etkisi iki ayrı yoldan incelenmektedir. Bunlardan birincisi X işlem değişkeninin "M" aracı değişken yoluyla Y üzerinde yapmış olduğu "dolaylı" etki (X --> M --> Y) ve X işlem değişkeninin Y sonuç değişkeni üzerindeki "doğrudan" etkisidir(X --> Y). Bu araştırma için son 6 aydır kronik ağrı kriterlerini karşılayan romatolojik hastalıkları olan klinik örneklemden elde edilen veriler kullanılmıştır. Veri setindeki değişkenler arasında, klinik teoriler de dikkate alınarak, çeşitli basit aracılık modelleri oluşturulmuştur. Modelleme sırasında değişken türleri arasındaki tüm olası kombinasyonlar düşünülerek basit aracılık modelleri oluşturulmuştur. Her bir model ayrı ayrı analiz edilmiş elde edilen sonuçlar ayrı ayrı yorumlanmıştır. Geleneksel yöntemlerin sınırlılıkları da düşünüldüğünde basit aracılık analizi ve daha karmaşık ya da ileri aracılık modelleri önümüzdeki yıllarda daha da önemli bir yer edinecek gibi durmaktadır. Anahtar Kelimeler: Aracılık analizi, doğrudan etki, dolaylı etki, istatistiksel modeller, R programı .
Etki büyüklüğü yöntemlerinin karşılaştırılması
Etki büyüklüğü, istatistiksel anlamlılıktan ziyade bir müdahalenin büyüklüğüne daha bilimsel bir yaklaşım sağlamaktadır. Etki büyüklüğünün üç farklı yönü vardır. İlk yönü, ilgilenilen bilgi türü; ikinci yönü, istatistik veya parametreleri etki büyüklüğüne bağlayan denklem aracılığıyla etki büyüklüğünün işlevselleştirilmesi ve üçüncü yönü ise etki büyüklüğünün değeridir. İki bağımsız grubun normal dağılım varsayımı altında Cohen d, Glass delta ve Hedge g olmak üzere üç standart etki büyüklüğü tahmincisi vardır. Normallik varsayımı olduğu sürece Cohen d, Glass delta ve Hedge g etki büyüklüğü tahmincileri tutarlı ve asimptotik tahmincilerdir. Popülasyonların normal dağılıma sahip olmadığı durumda iki bağımsız grup için parametrik olmayan etki büyüklüğü ölçüleri önerilmiştir. Bu etki büyüklüğü ölçüleri Cliff delta, Glass Rank Biserial Korelasyon Katsayısı ve Vargha ve Delanay A (VDA)'dır. Bu çalışmada Cohen d, Hedge g, Glass delta, Cliff delta, VDA ve Rank-Biserial Korelasyon Katsayısı etki büyüklüğü yöntemleri açıklanmış ve simülasyon çalışması ile referans aralıkları değerlendirilmiştir. Parametrik olmayan etki büyüklüğü yöntemleri için değişen çarpıklık ve basıklık değerlerinde yöntemlerin performansları ve referans aralıkları değerlendirilmiştir. Varsayımlardan bağımsız olan ve iki bağımsız grup için kullanılan parametrik ve parametrik olmayan etki büyüklüğü yöntemlerinin birleştirilmesi ile Meta Bulanık Etki Büyüklüğü Fonksiyonu (MBEBF) olarak adlandırılan yeni bir etki büyüklüğü yaklaşımı önerilmiştir. Simülasyon çalışmasından elde edilen sonuçlara göre parametrik ve parametrik olamayan etki büyüklüğü yöntemlerinin referans değerleri literatüre göre farklılık göstermiştir. Bu tez çalışmasında önerilen MBEBF etki büyüklüğü yaklaşımı ise değerlendirilen yöntemlere göre en düşük ortalama mutlak yüzde hata ile en iyi performansı göstermiştir.
Mediation analiz yöntemlerin karşılaştırılması
Yapılan araştırmaların çoğunda, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkilerin incelemeyi amaçlanmaktadır. Değişkenler arasında eğer herhangi bir ilişki tespit edilirse, ilişkinin yapısını ve yönünü belirlemek için araştırmacılar çeşitli istatistiksel yöntemlere başvurmaktadır. Bağımsız ile bağımlı değişken ilişkisine üçüncü bir değişkenin eklenmesi ile ilişkinin yönü, yapısı ve durumu bakımında daha fazla bilgi elde edilmektedir. Mediation analizde mediator değişken olarak adlandırılan üçüncü değişken, bağımsız bir değişkenin bir bağımlı değişkenini nasıl veya neden etkilediğini açıklamaktadır. Mediation analizi, bir bağımsız değişkenin toplam etkisini doğrudan ve dolaylı bileşenlerine ayırarak, bağımsız bir değişkenin bağımlı değişken üzerindeki etkisinin ne kadarının mediator yolları ile iletildiğini anlamaya çalışmaktadır. Bu tez çalışmasında mediation analiz yöntemlerinin performansları tam mediation ve kısmi mediation olması durumlarında yöntemlerin farklı çarpıklık ve basıklık katsayısı düzeylerinde, farklı örneklem büyüklüklerinde ve doğrudan ve dolaylı etki büyüklüleri için performansları Tip-I hata oranları ve istatistiksel güç bakımından incelenmiştir. Çalışma sonuçları göz önüne alındığında, araştırmacılar sadece Tip-I hata oranı ile ilgilendiğinde, dolaylı etki katsayıları, α=β=0 olduğunda Temel Mediation Bileşeni (TMB) ve yanlı-düzeltmeli bootstrap yöntemleri önerilmektedir. Dolaylı etki katsayıları α≠0, β=0, olduğunda TMB, Monte Carlo (MC) çarpımı, yüzdelik bootstrap ve yanlı düzeltmeli bootstrap yöntemleri önerilmektedir. Dolaylı etki katsayıları α=0, β≠0 durumlarda ise TMB, yüzdelik bootstrap ve yanlı düzeltmeli bootstrap yöntemleri önerilmektedir. Eğer sadece istatistiksel güç ile ilgilendiğinde, tam ve kısmi mediation durumlarına göz önüne alındığında, Freedman & Schatzkin, Clogg, TMB, Yüzdelik Bootstrap, yanlı-düzeltmeli bootstrap yöntemleri önermektedir. Araştırmacılar hem nominal değere yakın Tip-I hata oranı hem de yüksek istatistiksel güç ile ilgileniyorsa TMB ve Yanlı-düzeltmeli bootstrap yöntemleri önerilmektedir.
Sıralı üç sınıflı tanı grubu olması durumunda kullanılan üç boyutlu ROC analizi yöntemlerinin karşılaştırılması
Hastalık durumu üç sınıflı olduğunda bir tanı testinin performansının değerlendirilmesinde üç boyutlu ROC analizi kullanılmaktadır. Üç boyutlu ROC analizinde tanı testinin performansı ROC yüzeyi ve yüzey altında kalan hacim (ROC yüzeyi altındaki hacim-VUS) ile değerlendirilmektedir. Bu tez çalışması ile sağlık alanındaki çalışmalarda sıklıkla karşılaşılan üç sınıflı sıralı bir hastalık durumu olduğunda, hastaları bu sınıflardan birine ayırmada kullanılacak sürekli bir tanı testinin performansının değerlendirilmesinde kullanılan üç sınıflı ROC analizi yöntemleri incelenmiş, VUS için kullanılan tahmin edicilerin performansları farklı senaryolar altında simülasyon çalışması ile karşılaştırılmıştır. Simülasyon çalışmasından elde edilen sonuçlara göre her üç grubun da normal dağılıma sahip olduğu ve tanı testinin orta, yüksek ve çok yüksek düzeyde bir tanısal performansa sahip olduğu senaryolar için, VUS'un tahmininde kullanılan parametrik yöntemin parametrik olmayan yönteme göre belirgin bir üstünlük sağlamadığı görülmüştür. Ayrıca üç grubun da normal dağılımdan geldiği ve çok yüksek VUS değeri veren durumda; parametrik ve parametrik olmayan yöntemler arasındaki farkın tamamen ortadan kalktığı, örneklem büyüklüğünün HKOK ve yanlılık bakımından yöntemlerin performanslarına bir etkisinin olmadığı görülmüştür. Sağlıklı grubun tanı testinin normal, hasta grubun tanı testinin ise sağa çarpık dağılım gösterdiği orta düzeyde performansa sahip üç sınıflı bir tanı testi için, bütün örneklem büyüklüklerinde parametrik olmayan yöntemin parametrik yönteme göre daha iyi sonuç verdiği ve örneklem büyüklüğündeki artışla birlikte parametrik olmayan yöntemin parametrik yönteme göre üstünlüğünün arttığı görülmüştür.
İstatistiksel proses kontrol ile HIV ve tüberküloz insidanslarının yıllara göre değerlendirilmesi
Son yıllarda birçok ülkede sağlık verileri kayıt altına alınmaktadır. Oldukça fazla miktardaki bu veriler izlenerek HIV ve tüberküloz insidanslarının zaman içindeki seyri hakkında bilgi sağlanmaktadır. İstatistiksel proses kontrol grafikleri enfeksiyon hastalıklarının belli bir zaman dilimindeki seyrini izleyerek süreci anlamayı, kontrol etmeyi ve geliştirmeyi sağlamaktadır. Küresel taşımacılık ağı geliştikçe bulaşıcı hastalıkların yayılması da bir o kadar hızlı gerçekleşmektedir. Bu durum önlemlerin alınması zorunluluğunu gerektirmektedir. En eski hastalıklardan birisi olan tüberküloz (TB) günümüzde hala ölümcül hastalıklar arasında bulunmaktadır. Dünya nüfusunun dörtte biri latent TB enfeksiyonuna sahiptir. Bağışıklığı zayıf olan kişiler, HIV virüsüne sahip kişiler, yetersiz beslenme, diyabet hastaları, tütün ürünleri kullanan kişiler TB enfeksiyonunun hastalığa dönüşmesinde yüksek risk grubundadır. HIV ve TB hastalıklarının bir arada bulunması ölümle sonuçlanmaktadır. HIV enfeksiyonunun henüz bir çaresi bulunmamakla birlikte kontrol altında tutulması son derece önemlidir. Tez çalışmasında nicel ve nitel özellikler için istatistiksel proses kontrol grafikleri anlatılmıştır. Avrupa kıtası ülkelerindeki HIV ve Tüberküloz insidanslarının 1990 – 2016 yılları arasındaki seyri izlenmiş, analizler yapılmış ve uygun kontrol grafikleri çizilmiştir. Hastalar enfekte olmuş / enfekte olmamış şeklinde iki duruma sahiptir. Öncelikle verilerin aşırı yayılım ve az yayılım gösterip göstermediğini belirlemek için grafik yöntemi ile analizler yapılmıştır. Analiz sonucuna göre Laney P veya Shewhart P kontrol grafiği çizilmiştir. Çizilen kontrol grafikleri yorumlanarak ülkelerin HIV ve TB enfeksiyonuna karşı kontrol altında olup olmadığı belirlenmiştir.
Ç. Ü. Tıp Fakültesi Balcalı hastanesinin kliniklerindeki enfeksiyon hızı ve bu hızları etkileyen faktörler
10.1- ÖZET Çalışma, Ç.Ü. Tıp Fakültesi Balcalı Hastanesi onkoloji, nefroloji, genel cerrahi ve üroloji kliniklerinde yatırılarak tetkik ve tedavi edilen 500 hasta üzerinde gerçekleştirildi. Prospektif olarak araştırma kapsamına alınan toplam 500 hastadan 79'unda (%15.8) hastane enfeksiyonu tespit edildi. Kliniklere göre enfeksiyon hızları onkolojide %21.1, nefrolojide %16.7, genel cerrahide %14.5 ve ürolojide %13.7 olarak görüldü. Hastane enfeksiyonları türlerine göre; görülme sıklığı sırasıyla üriner enfeksiyon (%4.6), cerrahi yara enfeksiyonu (%4.6), solunum yolu enfeksiyonu (%3.4) ve bakteremi (%3.2) olarak saptandı. Hastane enfeksiyonu hızı 55 yaşın altındaki hastalarda %11.0, 55 yaşın üstündeki lerde ise %18.6 olarak bulundu. Hastaların bakım gördükleri süre içerisinde ilk 10 gün yatanlarda enfeksiyon hız %2.5, 41 gün ve daha fazla yatanlarda ise %54.4 idi. Hastaların hastanede yatış süreleri 5-93 gün arasında idi ortalama yatış süresi 19.3 ± 13.3 gün, enfeksiyon görülen hastalarda ortalama 29.7 ± 15.2 gün, enfeksiyon görülmeyenlerde ise 17.3 ± 11.5 gündü. Farklılık istatistiksel olarak önemlidir (P<0.001). Hastane enfeksiyon hızı I.V. yolla ilaç verilenlerde %19.9, oral yolla ilaç verilenlerde %1.3 idi. Kateter ve benzeri kullanılan hastaların %26.0'ında hastane enfeksiyonu görüldü. Enfeksiyon görülen hastalarda ortalama kateter kullanım süresi 18.6 ± 13.5 gün, enfeksiyon görülmeyen hastalarda ise ortalama 12.0 ± 7.6 gündü. Farklılık istatistiksel olarak önemlidir (P<0.001). 71
Beslenme sıklığı anketlerinin geçerliliği ve güvenilirliği
Ülkemizde beslenme ile ilgili araştırmalarda, Amerika veya Avrupa'da güvenilirlik ve geçerlilik çalışmaları yapılmış beslenme anketleri tercih edilmektedir. Fakat beslenme durumunun belirlenmesi çalışmalarında bu beslenme anketlerinin kullanılabilmesi için bu soruların geçerlilik ve güvenilirliğinin ülkemizde araştırılması gerekmektedir. Bu tez ile ülkemizde uygulanabilecek ``Beslenme Sıklığı Anketinin'' geliştirilmesi ve bu anketin geçerlilik ve güvenilirliğinin değerlendirilmesi amaçlanmaktadır.Bu tezde Kayseri ili Ahmet Gündeş Sağlık Ocağı 4 nolu bölgesinde yaşayan, 15?49 yaş arası kişiler arasından seçilen 100 kişiden, beslenme sıklığı anketini ve 24 saatlik beslenme kayıtlarını doldurmaları istenmiştir. Bu işlem anketin güvenirlilik çalışması için 2006 yılı Mart ve Kasım aylarında iki defa yapılmıştır. Beslenme anketindeki genel özellikler, yemek pişirme şekilleri ve kullanılan yağlarla ilgili soruların uyumu için Mc Nemar test istatistiği, Kappa istatistiği ve Gama katsayısı kullanılmıştır. ?Wilcoxon? testi ile gıdaların tüketim miktarları karşılaştırılmıştır. Korelasyon için Spearman rank korelasyon katsayısı kullanılmıştır.İki dönemde yapılan anketler arasındaki uyum incelendiğinde; sigara içme, kilo değişimi, diyet uygulanması, uyku, stres durumları ve fiziksel aktivitelerle ilgili soruların yanıtlarının genellikle uyumlu olduğu görülmüştür. Kullanılan yağlar ve yemek pişirme şekillerinin uyum yüzdelerine baktığımızda, genellikle bu sorulara verilen yanıtlarında uyumlu olduğu görülmüştür. Yemek pişirme şekilleri, yemek pişirmede kullanılan yağlar ve salata yapmada kullanılan yağlar ile ilgili soruların diğer seçeneklerinin sıklıkları ile ilgili yanıtlarında ve diğer aktiviteleri yapma sıklığı sorusunun yanıtında uyum % 40'ın altında bulunmuştur. Korelasyon katsayılarına göre, iki beslenme sıklığı anketi arasındaki tüketimler için iyi derecede uyumlu (0,7 ve üzeri) bulunan gıdalar; Süt, içli köfte, balık, revani, irmik helvası, işkembe çorbası ve greyfurttur. Balık çorbası, diğer deniz ürünleri ve maydanozun tüketimleri için iki anket arasında anlamlı korelasyon saptanamamıştır. Ankette bulunan diğer 79 gıdanın korelasyonları orta derecede (0,5?0,7) bulunmuştur.Sonuç olarak, uyarlanmış/geliştirilmiş olan beslenme sıklığı anketinin güvenilirliği orta ölçüdedir. İsteksizlik ve rasgele işaretlemelerden kaynaklanan hataların düzeltilmesi, katılımın arttırılması ve yüz yüze görüşme yönteminin kullanılması beslenme sıklığı anketlerinin güvenilirliğini daha da artıracak faktörlerdir.Anahtar kelimeler: Beslenme sıklığı anketi, geçerlilik, güvenilirlik.
Ölçümlerin uyumluluğu ve tıptaki uygulamaları
Tıp alanında yapılan çalışmalarda ölçümlerin tekrar elde edilebilirliği; deney hatasını küçültmede ve araştırma sonuçlarının benzer araştırma sonuçlarıyla kıyaslanmasında önemli bir rol oynamaktadır. Uyumluluk ölçüsü; bir hasta hakkında, iki klinisyenin değerlendirmelerinin tutarlılığının veya bir klinisyenin farklı zamanlardaki değerlendirmelerinin tutarlılığının ölçütüdür.Uyumluluk ölçütleri farklı değerlendiriciler veya aynı değerlendiricilerin farklı zamanlarda tekrar ölçümlerindeki uyumluluğunun belirlenmesinde; ölçümlerin kategorik ve sürekli oluşuna göre farklı uyumluluk ölçütleri kullanılması gerekmektedir. Bunlar temel uyumluluk ve genel uyumluluk indeksleri altında toplanmış olup bu çalışmada genel uyumluluk oranı,p0, özel uyumluluk oranı, ps, Kappa, Ağırlıklandırılmış Kappa, Kendall W, Goodman ve Kruskal ?, Kendall ?, Sınıf içi korelasyon katsayısı ve Krippendorff alfa literatürden alınan örnek veriler kullanılarak incelenmiştir. Ayrıca Çukurova Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesi Cilt Hastalıkları Anabilim Dalında yapılan bir çalışmada elde edilen verilerin alt grubu farklı uyumluluk ölçütlerini değerlendirmede ve karşılaştırmada kullanılmıştır.Literatürdeki çalışmalardan elde edilen veriler için alternatif uyumluluk ölçütleri uygulanmış ve karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırmalar değerlendirici sayısına ve değişken tipine göre yapılmıştır.Çalışmada bulgular üç başlık altında değerlendirilebilir: Ordinal değerlendirme yapan çoklu değerlendirici için Kendall W' nin ölçümler yerine dizin değerlerini kullandığı için bazı durumlarda uyumu doğru yansıtamamaktadır. Bu nedenle Krippendorff alfa değerininde hesaplanması ve Kendall W değeri ile karşılaştırması doğru olacaktır. Nominal, ordinal veya sürekli ölçekte çoklu değerlendiricili eksik veri durumunda; Krippendorff alfa eksik değerlendirmesi olan bireyleri de hesaba kattığından diğer ölçütlerden daha avantajlıdır. Ayrıca ilişki katsayılarından Goodman ve Kruskal ?, Kendall ?, Pearson ve Spearman korelasyon katsayıları bazı durumlarda uyumluluğu doğru yansıtmadığından dikkatli kullanılmalıdır.
Tanı testlerinin değerlendirilmesinde kullanılan standartlar ve analitik yöntemler
Bir tanı testinin doğruluk ölçütlerinin değerlendirilmesinde yansız tahmin ediciler tercih edilir. Ancak, testin doğruluk ölçütlerinin belirlenmesinde yanlılıklar ile karşılaşılabilir. Bu yanlılıklardan sıklıkla görülenleri; Doğrulama yanlılığı ve Kesin olmayan altın standart yanlılığıdır. Bu tezde bu yanlılıkların düzeltilmesinde kullanılan yaklaşımlar incelenmiş ve bu yaklaşımların sorun yaşadığı durumlarda alternatif olabilecek yaklaşımlar önerilmiştir.Doğrulama yanlılığı çalışmaya alınan tüm bireylere altın standart testin uygulanmaması sonucunda ortaya çıkar. Tanı testinin ikili ölçüm olması durumunda yanlılığın düzeltilmesinde; altın standart uygulanmayan bireylerin sonuçları eksik ölçüm olarak kabul edilirse, eksik ölçüm mekanizmasına göre, Begg&Greenes, Zhou sınırları, Lojistik Regresyon, Çoklu İmputasyon gibi yaklaşımlar kullanılır. Bu tezde bu yaklaşımlara Yapay Sinir Ağları yaklaşımı da alternatif olarak eklenmiş ve yaklaşımlar çeşitli karşılaştırma başlıkları altında üretilmiş ve gerçek veri setleri kullanılarak karşılaştırılmıştır.Kesin olmayan altın standart yanlılığı ise, altın standart olarak kabul edilen bir testin olmaması durumunda bu test yerine daha düşük sınıflama başarısı olan bir testin, kesin olmayan altın standart testinin, kullanılması ile ortaya çıkar. Yanlılığın düzeltilmesinde tanı testinin ölçüm ölçeğine göre Tutarsızlık Çözücü, Bileşke Referans Standardı, Zhou'nun Parametrik olmayan ROC eğrisi tahmini, Bayes yaklaşımı gibi yaklaşımlar kullanılır. Bu tezde bu yaklaşımlar ile bunlara alternatif olarak önerilen Gizli Sınıf Analizi yaklaşımı, üretilmiş ve gerçek veri setleri kullanılarak karşılaştırılmıştır.Üretilmiş veri seti ile yapılan tüm karşılaştırmalarda yaklaşımların sonuçlarını etkileyebilecek: değişen veri seti büyüklüğü, değişen hastalık prevelansı, değişen doğruluk ölçütü gibi durumlar göz önüne alınmıştır.Doğrulama yanlılığını düzeltmede; kesin tanı doğrulaması yapılmamış bireylerin rastgele seçilmiş olması durumunda Begg&Greenes yaklaşımı, rastgele olmaması durumunda ise Lojistik Regresyon ve Yapay Sinir Ağları yaklaşımlarının uygun yaklaşımlar olabileceği görülmüştür.Kesin olmayan altın standart yanlılığını düzeltmede; tanı testinin ikili ölçüm olması durumunda uygun prevelans aralığı ve yüksek doğruluk ölçütünde Gizli Sınıf Analizi; tanı testinin sıralı ölçüm olması durumunda yine uygun prevelans aralığı, yeterli sayıda kategori ve test varlığında Gizli Sınıf Analizi; tanı testinin sürekli ölçüm olması halinde ise küçük örneklem, düşük eğri altında kalan alan ve karıştırıcı etkili değişken varlığı dışındaki durumlarda Bayes yaklaşımı, bu yaklaşımın sorun yaşadığı durumlarda ise Gizli Sınıf Analizi önerilebilir yaklaşımlardır.
Brucella tedavilerinin etkinliği üzerine bir meta-analiz çalışması ve yayın taraflılığının incelenmesi
Meta-analiz, belirli bir konuda yapılmış birbirinden bağımsız birden çok çalışmanın sonuçlarını birleştirme ve elde edilen araştırma bulgularının istatistiksel analizini yapma yöntemidir. Farklı yaklaşımlara göre yapılan meta analizler farklı sonuçlar vermektedir. Bu gibi problemlerin ortadan kalkması için uygun araştırma seçim yöntemleri dikkate alınmalı ve uygun parametre tahmin yöntemlerinin seçilmesi gerekmektedir. Ayrıca meta analizde kaç araştırmanın bulunması gerektiğini tahmin etmek meta analiz sonuçlarının güvenilirliğini göstermek açısından önemlidir. RKÇ'lar genellikle gelişmiş ülkelerde tasarlanan çalışma türleridir ve bu ülkelerde sık görülen hastalıklar üzerinden meta analiz çalışmalar üretilmektedir. Bu nedenle gelişmekte olan ülkelerde sık görülen hastalıklar ile ilgili meta analiz çalışmaları oldukça azdır. Örneğin 3. dünya ülkelerinde, Türkiye ve Akdeniz ülkelerinde sık görülen brucella-bruselloz hastalığı bunlardan birisidir.Bu çalışmanın amacı, iyi bir meta -analiz çalışmasının altında yatan temel prensipleri anlamak, hem bir meta -analizi çalışması yürütürken hem de yayınlanmış meta-analiz raporlarını sonuçlarını değerlendirirken nelere dikkat edilmesi ve hangi parametrelerin kullanılması konusunda tartışmak, meta analizinde önerilen modellerin (sabit etkili veya rastgele etkili) üstünlük ve eksiklikleri ortaya koymak, kayıp verilerin meta-analizin sonuçlarını bozucu etkisinine bakarak yayın yanlılığı özelliğini değerlendirilme uygulamaları yapmak ve ülkemizde az yapılan meta analiz çalışmalarına gelişmiş ülkelerde sık görülmeyen bir hastalık üzerinden katkı sunmaktır.Bu araştırmada 1980-2010 yılları arasında dünya genelinde değişik araştırıcılar tarafından değişik zaman dilimlerinde yapılmış brucella tedavisinde etkin olan antibiyotik kombinasyonlarının kullanıldığı bir meta analiz yapılmıştır. Bu konuyla ilgili 104 randomize kontrollü çalışmaya ulaşılmıştır. Bunların 32 tanesi çalışmaya dahil edilmiştir.Bu çalışmada, Mantel-Haenszel Sabit etki modeli (MH), DerSimonian-Laird Rasgele Etki Modeli (DL) ve Peto yöntemi meta analizi modelleri kullanılarak homojenlik test edilmiştir ve buna bağlı olarak brucelle tedavisinde kullanılan antibiyotik yöntemlerinin etki büyüklüğü tahmin değerleri elde edilmiştir.Tetrasiklin-stereptomisin (TS) ve Tetrasiklin-rifampisin (TR) tedavi uygulaması nüks oranına göre arşılaşılaştırılmıştır. Karşılaştırma 943 hasta ve 12 denemeyle yapılmıştır. T-R tedavisinde nüks anlamlı olarak yüksektir. MH yönteminde hesaplanan OR:2,67 (%95 GA:1,63-4,37), DL modelinde OR:2.53 (%95 GA:1,54-4,20) ve Peto yönteminde OR:2,71 (%95 GA:1,70-4,32)'dir. Her 3 modelde de genel başarısızlık için yapılan karşılaştırmada heterojenlik saptanmamıştır (sırası ile; p=0,914 - I2=% 0, p=0,916 - I2=%0 ve p=0,791- I2=% 0).Yapılan yorumların daha güvenilir olmasını sağlamak amacıyla kullanılan tüm yöntemlerde T-S ve T-R tedavi yöntemlerinin genel başarısızlık karşılaştırılmasında analize alınacak çalışma sayısının 30'un üstüne çıkarılması önerilmektedir.Sadece tek bir yönteme bağlı kalınarak hesaplamalar yapmak parametrelerin açıklanması hakkında her zaman doğru bir fikir vermeyebilir. Meta analizi çalışmaları yapılırken tüm yöntemlere göre parametre tahminlerinin yapılması ve bu tahminlerin birlikte göz önüne alınarak değerlendirilmeler yapılması gerekmektedir.Anahtar Kelime: Brucella Tedavisi- Meta Analiz ? Yayın Yanlılığı
Hastane tercihinde hastane enformasyon sistemi bileşenlerinin etkisi
Sağlık ve sağlık hizmet sunumu, insan yaşamının sürdürülmesinde ve yaşam kalitesinin arttırılmasında özel öneme sahiptir. Günümüzde de bireyler sağlık hizmetini alacakları sağlık kuruluşları konusunda daha seçici davrandığından bu seçiciliği etkileyen, tercihi belirleyen faktörler sıklıkla araştırılmaktadır. Bu çalışma, Hastane Enformasyon Sistemi'nin (HES) bileşenlerinin bu tercihteki görünmeyen katkısını araştırmak üzere planlanmıştır.Çalışmada veri toplama aracı olarak HES'e yönelik 10 modül/alt sistem sorusundan oluşan araştırma ölçeği soruları, bu modül/alt sistemlere yönelik hastaların deneyimlerini sorgulayan sorular ve 15 soruluk SERVQUAL ölçeğinden oluşan bir anket (Ek-1) kullanılmıştır. Anket Mayıs 2010-Temmuz 2010 tarihleri arasında Çukurova Üniversitesi Balcalı Hastanesi'nde (83 kişi) ve Ortadoğu Özel Sağlık Hastanesi'nde (70 kişi) ameliyat olmuş toplam 153 hastaya uygulanmıştır. Hastaneyi tavsiye etme ve tekrar gelişte tercih etme niyeti belirten hastaların araştırma ölçeği ve SERVQUAL skorlarının hastaların tercihlerini ölçeklere yansıttığını göstermiştir. Araştırma ölçeğinin güvenirlik ve geçerlik analizleri yapılmıştır. Ölçeğinin Cronbach's Alpha değeri ve % 95'lik güven aralığı 0,973 (0,970?0,989) olarak hesaplanmıştır. Araştırma ölçeği ve SERVQUAL ölçek skorları arasında korelasyon katsayısı 0,843 (%95 GA 0,798?0,888) olarak bulunmuştur ve bu değer hastane hizmetlerindeki problem yaşamış olanlar için 0,808 (%95 GA 0,738-0,878), problem yaşamamış olanlar için 0,922 (%95 GA 0,885-0,959) olarak hesaplanmaktadır. Araştırma ölçeğinin her sorusu HES modül/alt sistemlerinden birinden memnuniyetin hesaplanmasını sağlamaktadır. Ölçeğin kapsam analizi; her sorunun işaret ettiği memnuniyet skorunun, o sorudaki HES modül/alt sistem ile ilişkili olarak problem yaşanması durumunu açıkladığını göstermiştir. Hastane tercihlerinin altında yatan `memnuniyet faktörünün' HES ile ilişkili olduğu bu çalışma ile elde edilmiş bir bulgudur. Tercihi etkileyecek kadar önemli olan HES'ler hem kurulum hem de işleme aşamalarında özel olarak yetişmiş ehil elemanlar ve çalışanlar tarafından yönetilmeli, yürütülmelidir.
R programı kullanılarak bağımlı ve bağımsız gerçek ve yaratılmış verilerde yarışan risklerin değerlendirilmesi
Klasik sağ kalım analizlerinde genellikle tek bir başarısızlık (ölüm, hastalığın, nüksetmesi vb.) nedeni araştırılmaktadır. Ancak çoğu kez, başarısızlığa birden fazla faktör etki etmekte ve bu faktörlerden birisi öne çıkarak başarısızlığa neden olursa, sağ kalım analizlerinin yarışan riskler dikkate alınarak yapılması gerekmektedir. Sağ kalım analizlerinde yarışan risk verileri mevcutken Kaplan-Meier (KM) yöntemi uygulandığında yarışan risklerin göz ardı edildiği görülmektedir. Yarışan risk varlığında Kaplan Meier yaklaşımını uygulamanın hatalı sonuçlar ve yorumlar sunacağını ortaya koymak amacıyla bu çalışmada yarışan riskler analizi (CR) ile KM yöntemlerinin sağ kalım olasılıklarının farklarının ortalama değerlerini hem gerçek veri setinde hem de simüle veri setinde incelenerek değerlendirilmiştir. Simülasyon üretim kısmında farklı dağılımlarda ve farklı örneklem büyüklüklerinde senaryo sonuçları sunulmuş ve bulgular değerlendirilmiştir. Farklı senaryolar oluşturulurken weibull dağılımından ve üstel dağılımdan yararlanılmış, örneklem büyüklüğü n=100, 150, 250, 500, 1000 alınmıştır. Sonuçlar Kümülatif ölüm olasılığı grafikleri de sunularak değerlendirilmiştir. Yarışan risklerin varlığında eş değişkenleri incelerken Grays test istatistiği uygulanmıştır. Yapılan hem gerçek veri seti üzerinde ki uygulama hem de simülasyon sonuçları yarışan risklerin varlığında genel sağ kalım analizleri kullanmak yerine yarışan riskler analizi uygulamanın doğru olacağını sunmuştur. Weibull dağılımından üretilen sonuçlarda iki yöntemin sağ kalım olasılıklarının farklarının ortalama sonuçları farklı çıkarken örneklem sayısı etkilememiştir. Üstel dağılımda bu sonuçlar sansürleme oranına bağlı olarak değiştiği ortaya konulmuştur. Sansürleme oranı arttıkça farkların azaldığı, örneklem sayısının büyümesi ile farkların arttığı gözlemlenmiştir Sonuçlar R yazılım programı kullanılarak yapılmış ve simülasyon çalışması için gerekli kodlar yazılmış simülasyonlar yapılmıştır. Anahtar sözcükler: R programı, Yarışan riskler, Üstel Dağılım, Kümülatif Ölüm Olasılığı, Grays modeli
Genetik epidemiyolojide istatistiksel yaklaşımlar : Ailesel kümelenmede bir uygulama
Genetik Epidemiyolojide İstatistiksel Yaklaşımlar: Ailesel Kümelenmede Bir Uygulama Genetik ve çevrenin, hastalıkların sürecine katkısı keşfedildiğinden bu yana kanser hastalıkları da dahil olmak üzere, koroner arter hastalıkları, alerji ve psikiyatrik hastalıklar gibi bir çok hastalığın etiyolojisi daha karmaşık hale gelmiştir. Genetik ile ilgili araştırmalarda ilk basamak ailesel kümelenmenin ortaya konmasıdır. Bu bağlamda genetik epidemiyoloji, hastalık etiyolojisinde genetik faktörlerin oynadığı rolü araştırmada, klasik epidemiyolojik tasarım ve yöntemlerinin yerini alan, yeni bir çalışma alanıdır. Bu alanda istatistik yöntemler günümüzde giderek çeşitlenmektedir. Bu çalışma, hematolojik kanserli(Hem CA), solid kanserli (Solid CA) ve kanser olmayan(Kontrol) bireylerde ailesel kümelenmenin araştırılması için farklı istatistik yöntemlerin değerlendirilmesi amacıyla gerçekleştirilmiştir. Bu gruplarda ailesel kümelenmenin varlığını ortaya koyan 4 farklı istatistiksel yöntem sonuçları verilmiştir, bu yöntemler; İkili lojistik regresyon, Regressive lojistik regresyon, Genelleştirilmiş tahmin denklemleri (Generalized Estimation Equation-GEE) ve Tam çıkarsama (Exact Inference). Modellemede, SPSS 20.0 ve R paket programı kullanılmıştır. Bütün gruplar için alt kırılım, demografik bilgiler ve aile bilgileri karşılaştırılmıştır. Üç grubun birbiri ile karşılaştırılmasında cinsiyet, yaş, eğitim ve medeni durum anlamlı bulunmuştur(p<0,001). Çalışılan gruplarda, kardeş ve ailede hematolojik kanser olması farklılık göstermiş olup, odds oranları kardeşte 4,3, ailede OR:2,6 kat riski arttırdığı gözlenmiştir. Hematolojik kanserli grup ile kontrol grubu arasında yapılan ileri analizler incelendiğinde lojistik regresyon sonucunda eşler arasında akrabalık olması ve çevre etkilerinin çoğu denklemde yer almış, GEE yönteminde de aynı değişkenler anlamlı bulunmasının yanısıra ailede solid kanserli bireye sahip olmanın riski artıracağı gözlenmiştir(p=0,007). Regressive lojistik regresyonda kardeşlerin tüm bilgileri değerlendirilmiş, kardeşte grubun dahil olduğu hastalığa sahip olma durumunun, en çok solid kanserli grupta, sonrasında hematolojik ve en az kontrol grubunda ilgili kanser olasılığını arttırdığı görülmüştür. Tam çıkarsama yöntemi sonuçlarına göre, solid kanserli hastalığa sahip grupta ailesel kümelenme var iken diğer gruplarda aynı durumlardan söz edilememektedir.
Tanı testlerinin altın standart varlığında/yokluğunda değerlendirilmesi: Bayesci yaklaşımın katkısı
Tanı testleri, hasta ve sağlıklı bireylerin oluşturduğu heterojen bir kitlede bireyin gerçek durumunu ortaya çıkarmak amacıyla kullanılır. Doğruluğu kesin olarak kanıtlanmış altın standart testler ile bireylere "hasta" ya da "sağlıklı" tanısı konulmaktadır. Bazı altın standart testlerdeki uygulama zorlukları, test maliyetlerinin yüksek olması ve çeşitli hastalıklarda testin girişimsel olması nedeniyle her şüpheli durumda kullanımı mümkün olmayabilmektedir. Bu nedenle sağlık alanında altın standart testlere alternatif olabilecek tanı testleri geliştirilmeye çalışılır. Altın standart test ile gerçek durumu belirlenen bireylere alternatif yeni test uygulanarak, bu yeni tanı testinin sınıflama gücünü gösteren doğruluk ölçütleri elde edilir. Altın standart varlığında ve yokluğunda bu doğruluk ölçütleri farklı yaklaşımlar kullanılarak elde edilmektedir. Bu yaklaşımlardan birisi de araştırmacılar tarafından değişik alanlarda yaygın olarak uygulanmaya başlanan Bayesci yaklaşımdır. Bayesci yaklaşım araştırmacıya ilgilendiği parametre tahminlerinin elde edilmesinde önsel bilgiyi (prior) kullanma olanağı sağlamaktadır. Son günlerde klinikteki yararı yadsınamayacak olasılık hesabı nomogram ve benzeri araçlarda kullanılmaktadır. Bu tezde, Bayesci yaklaşım ile tanı testlerine ait duyarlılık ve seçicilik gibi doğruluk ölçütleri elde edilmiş ve yaklaşımın katkısı araştırılmıştır. Doğruluk ölçütlerinin elde edilmesi aşamasında; Bayesci çıkarsama, Gibbs örneklemesi, Markov Zinciri Monte Carlo (MCMC) yöntemleri kullanılmıştır. Bu amaçla üniversitemizde yapılan Helicobacter Pylori ile ilgili çalışmadan elde edilen veriler WinBUGS ve/veya R paket programı yardımıyla analiz edilmiştir. Bayesci çıkarsama yapıldığında hastalık (veya durum) ile ilgili prevalans bilgisi dikkate alındığından tanı testleri daha güvenilir sonuçlar verebilmektedir.
Risk tahmin modellerine eklenen yeni faktörün katkısının değerlendirilmesinde biyoistatistiksel yaklaşımlar
Giriş: Risk tahmin modelleri, hastalık ya da ölüm gibi klinik sonuçların tahmin edilmesinde kullanılan ve risk faktörlerini içeren bir regresyon tekniğidir. Uygulama alanındaki gelişmelerle ve teknolojik ilerlemelerle beraber yeni risk faktörlerinin bulunması kaçınılmaz bir durum haline gelmiştir. Bulunan bu yeni risk faktörlerinin modele ilavesi ve performans artışının değerlendirilmesinde merkezi bir rol üstlenen alıcı işlem karakteristikleri eğrisi (ROC) bazı sınırlamalar içermektedir. Bu sınırlamaların başında, tahmini regresyon katsayıları arasındaki değişimin ölçülmesinde sonuçların oldukça tutucu özelliğe sahip olması gelmektedir. Bundan dolayı yeni yöntem arayışları başlamış ve 2008 yılında Pencina ve arkadaşları tarafından yeniden sınıflama tablolarına dayanan ve yeni faktörün risk modeline katkısını açıklayan iki metot geliştirilmiştir. Bu iki yöntem net yeniden sınıflama iyileştirmesi (NRI) ve entegre ayırım iyileştirmesi (IDI)'dir. Çalışmada, iç içe tasarıma sahip modellerin performansının değerlendirilmesine imkan sağlayan ΔAUC, NRI ve IDI tekniklerinin birbirlerine göre avantaj ve dezavantajlarını araştırmak amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: Çukurova Üniversitesi Tıp Fakültesi Balcalı Hastanesi'nin Yeni Doğan Yoğun Bakım Ünitesine, 2013-2015 Temmuz yılları arasında yatırılan 864 bebeğin ölüm olasılıklarını tahmin etmek için SNAP-II ve SNAPPE-II risk tahmin modelleri kullanılmıştır. Bebeğin sürfaktan ve annenin antenatal kortikosteroid (celestone) tedavisini alıp almaması yeni değişken olarak eklenmiştir. Simülasyon çalışmasında ise anlamsız değişken, uygun (fit) modele eklenmiş ve farklı örneklem büyüklüklerinde (100, 250, 500 ve 1000), farklı prevalans değerlerinde (0.10, 0.25 ve 0.50) 1000 tekrarlı simüle edilmiş verilerle yöntemlerin HP oranları belirlenmiştir. Bulgular: SNAP-II risk tahmin modeline hem celestone hem de sürfaktan bilgisinin eklenmesi ile elde edilen modele bağlı performans artışı anlamlı bulunmuştur. Bununla beraber SNAPPE-II risk tahmin modeline celestone bilgisinin eklenmesi ile elde edilen performans artışı sadece NRI sürekli istatistiği tarafından anlamlı bulunmuştur. Simülasyon çalışması ile NRI sürekli istatistiğinin HP oranı en yüksek iken ΔAUC ve IDI istatistiğinin HP oranının en düşük olduğu belirlenmiştir. Bununla beraber NRI kategorik istatistiği düşük prevalanslarda yüksek HP oranına sahip iken prevalansın artışına bağlı olarak HP oranı azalmaktadır. Sonuç: ΔAUC istatistiği oldukça tutucu sonuçlar vererek H0 hipotezini kabul etmeye en yatkın yaklaşım olarak belirlenirken NRI sürekli istatistiği tam tersi şeklinde davranmaktadır. IDI istatistiğinin HP oranındaki düşüklük ve anlamlı değişken senaryosunda performans artışını anlamlı bulması göz önüne alındığında kullanımı en uygun olabilecek yöntem olarak belirlenmiştir.
Büyük örnekler için normallik testlerinin değerlendirilmesi
Farklı istatistiksel çıkarımları yapmak için veri hakkında duruma özel birçok varsayımın yerine getirildiğinin doğrulanması gerekir. Bu farklı varsayımların en önemlilerinden biri de normallik varsayımıdır; zira, korelasyon, regresyon, t testleri ve varyans analizi gibi birçok parametrik test bu varsayımla işlemektedir. Tam da bu nedenledir ki veri normal dağılıma sahip olduğunda araştırmacılar parametrik analizlerle daha güçlü çıkarımlar yapabilirler. Çalışmamızda büyük örneklemlerde normallikten çok küçük sapmaların dahi istatistiksel olarak anlamlı çıkabiliyor olmasından yola çıkarak sıklıkla kullanılan normallik testlerinin birbirlerine göre güçlü ve zayıf yanlarının çeşitli koşullar altında tespiti amaçlanmıştır. Çalışmadaki testler, araştırmacılar tarafından sıklıkla kullanılan PubMed ile Google Scholar taranarak yapılan incelemelerde gözlemlenen, farklı istatistiksel yaklaşımlara göre temellendirilmiş ve istatistiksel paket programlarda yerini almış normallik testleri arasından seçilmiştir. Testlerin performansları çeşitli koşullarda değerlendirilmektedir. Bu değerlendirmeler için R paket programı ile farklı büyüklük ve özellikte veriler üretilmiştir. Çalışmada yer alan Pearson'un Ki-Kare, Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Anderson-Darling, D'Agostino K-Kare, Jarque-Bera, Shapiro-Wilk, Shapiro-Francia, Cramer-Von Mises normallik testlerinin tip 1 hata oranları değerlendirmelerinin benzer çıktığı, yöntemlerin güçlerinin karşılaştırılması adına, normal dağılımdan üretilen verinin belli kısmını atarak ve farklı dağılımlardan elde edilen veri üzerinde söz konusu normallik testleri çalışıldığında Shapiro-Wilk, Shapiro-Francia testlerinin gücünün önde olduğu, çeşitli çarpıklık ve basıklık değerleri kullanılarak üretilen veri üzerinde yapılan uygulamada ise en güçlü sonuçların D' Agostino K-Kare testinden elde edildiği sonucuna varılmıştır. Anahtar Kelimeler: büyük örneklemler, çarpıklık ve basıklık, normallik testleri, testin gücü, tip 1 hata
Tekrarlı ölçümler analizinde küresellik varsayımının incelenmesi
Birçok alanda olduğu gibi tıpta da sıklıkla kullanılan tekrarlı ölçümler, aynı bireyler üzerinde bir ölçümün çeşitli durumlar nedeniyle tekrar ölçülmesi sonucunda ortaya çıkar. Elde edilen ölçümlerde tekrara neden olan olayın ölçüm üzerindeki etkisi tek değişkenli veya çok değişkenli yaklaşımlarla incelenebilir. Tekrarlı ölçümler arasındaki varyans-kovaryans yapısı belirli formlarda olması bu yaklaşımların önemli varsayımlarındandır. Bu yapılardan biri olan Bileşik Simetri yapısı tekrarlı ölçümler analizinde sık kullanılan yapılardan biridir. Bileşik Simetri varyans-kovaryans yapısının genelleştirilmiş hali olan Küresellik kavramı, ölçümler arasındaki farkların varyanslarının sabit olmasını ifade eder. Tekrarlı ölçümler analizi çoğunlukla veride küresellik varsayımının sağlandığı durumlarda yapılır. Ancak özellikle ölçüm tekrarına neden olan olayın zaman olması durumunda ölçümler arası farkın varyansının sabitliği gözlenmeyebilir. Bu durumda Küresellik varsayımının sağlanmaması nedeniyle analizlerde farklı yaklaşımlar kullanılır. Bu tez çalışmasında; tekrarlı ölçüm verilerinin analizinde kullanılan yöntemlerde küresellik varsayımının yöntem sonuçlarına etkisinin incelenmesi, varsayımın sağlanmadığı durumlarda izlenilebilecek yöntemlerin belirlenmesi ve bu durumlarda önerilen düzeltmelerin avantaj ve eksikliklerinin araştırılması amaçlanmıştır. Bunun için sağlık alanından elde edilen gerçek bir veri seti kullanılarak gerekli analizler yapılmıştır. Analizlerde, çalışma grupları içinde, takip boyunca sistolik arter basıncında zamana bağlı değişimin olup olmadığı incelenmiştir. Elde edilen bulgulara göre Tekrarlı Ölçüm varyans analizi varsayımlarının sağlanmaması durumunda bu yaklaşımın hatalı sonuçlar verebileceği görülmüştür. Küresellik varsayımının sağlanmadığı durumlarda düzeltme tercihinin sonuca etkisi olabileceği gösterilmiştir. Düzeltme tercihinde küresellik indeksi için uygun tahmin değerinin kullanılması gerektiği gösterilmiştir. Tekrarlı Ölçüm varyans analizin diğer varsayımı olan normallik varsayımının sağlanmadığı durumda bu analizinin kullanılması halinde Tip II hatanın artabileceği görülmüştür. Benzer şekilde çok değişkenli yaklaşımın da normallik varsayımının sağlanmaması halinde hatalı sonuç verebileceği gösterilmiştir. Bu çalışmada sonuç olarak, özellikle küresellik varsayımı ihlalinde Tekrarlı Ölçümler Varyans Analizi yaklaşımı için önerilen düzeltmeler kullanılmasına rağmen yeterli olamayabileceği görülmüştür. Bu sebeple, tekrarlı ölçüm verilerinin analizinde, küresellik için önerilen varyans-kovaryans yapısı dışında, veriye uyabilecek diğer yapıları içeren analiz tekniklerinin incelenmesi önerilmektedir. Anahtar Kelimeler: Tekrarlı Ölçümler, Küresellik, Greenhouse-Geisser, Huynh - Feldt, Mauchly Küresellik Testi
Hastane bilgi yönetim sistem verilerine veri madenciliği ile işlerlik kazandırılması için bir adım : K-ortalama algoritmasında uygun parametre seçimi
Sağlık kurumları yöneticileri; finansal, tıbbi işlemleri, teknolojik gelişmeleri ve risk faktörleri gibi çok sayıda alt sistemleri de yönetebilmelidir. Yöneticilerin kuruluşlarını güvenli, verimli yönetebilmeleri, sorumluluklarını daha iyi yapabilmeleri, yönetsel becerilerini daha kolay ortaya koyabilmeleri için Hastane Bilgi Yönetim Sistemlerine (HBYS) ihtiyaç duyulmaktadır. Sağlık alanında toplanan manuel veya tıbbi cihazlardan elde edilen farklı formattaki tıbbi verileri, bilişim ve iletişim teknolojilerdeki gelişmelere bağlı olarak dijital ortamlara aktarılmaktadır. Ülkemizde HBYS'lerin yapısal gelişiminde ilerlemeler olmasına rağmen, sistemde toplanan verilere hala yeteri kadar işlerlik kazandırılmış değildir. HBYS'ler sağlık yöneticilerine yardımcı olacak bazı raporlar içerse de, veriler arasında çoklu bağlantıları ortaya çıkarabilecek raporları kapsamamaktadır. Veri madenciliği yöntemlerinin sistemlere adapte edilmiş olmaması, veri-bilgi dönüşüm sürecini yönetebilecek deneyimli ve yeterli bilgi seviyesi olan sistem sorumluların bulunmaması bu sistemler için önemli bir eksikliktir. HBYS'lerin uygun analiz yöntemlerle entegre olmuş, kolay kullanılabilen daha kapsamlı tasarlanmasına ihtiyaç vardır. Tıp alanındaki bilimsel çalışmalarda veri madenciliği kümeleme yöntemlerinden K-ortalama algoritması yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak K-ortalama algoritmasının başlangıç parametreleri olan küme sayısının ve başlangıç merkezlerinin kullanıcı tarafından belirlenmesi gereği algoritmanın önemli dezavantajıdır. Bu probleme çözüm olabileceği düşünülerek, yöntemin parametre değerlerine ihtiyaç duyulmadan çalışan mevcut algoritmayı geliştirmek amaçlanmıştır. NAMGY (Noktalar Arası Mesafe ve Gözlemlerin Yoğunluğu) isimli algoritmayı içeren yazılım ile HBYS'lerdeki veriler kullanarak hastane yöneticilerin ihtiyac duyduğu bilgiler daha kolay rapor edilebilecek ve atıl olarak biriken büyük miktardaki veriler işlerlik kazanmış olacaktır. Ek olarak, çalışma NAMGY K-ortalama algoritması, HBYS verilerinin bilgiye dönüştürülmesinde daha kolay ve kullanıcı dostu yazılım ile sağlık kurumları yönetimine katkı sağlayıp, kurumlar için ekonomik açıdan bir değer oluşturacaktır.