Bioistatistics
83 theses under this subject heading
Analysis of intra-tumoral heterogeneity in context of tissue specific gene expression with computational approach
Identification of tissue-specific genes is essential for understanding molecular mechanisms. Intra-tumoral heterogeneity as diversity among cells and layers of tissues in only one single tumor limits therapeutic efficacy. Tumor heterogeneity is an important challenge for successful personalized medicine. We aimed to identify tissue-specific genes rigorously for examining intersection between differentially expressed genes (DEG) and tissue specific genes, analyzing cancer gene expressions in terms of tissue specificity, demonstration and interpretation of intra-tumoral heterogeneity, revealing specific molecular targets for tumors and elucidating roles of tissue-specific genes in biological processes. Gene expression, derived from five RNA-Sequencing projects, spanning 96 human tissues were used. Detection of tissue-specific genes not only included tau, but also required integrating of tau and statistical distance. This new method is defined as "extended tau". We investigated intersection of 16 different cancer DEG with specifically expressed genes in corresponding tissue. After that, gene expression data for 11 primary solid tumors, retrieved from The Cancer Genome Atlas (TCGA), were analyzed by integrating our tissue specificity findings. Significant genes obtained after all calculations were functionally annotated for identifying their roles. Consequently, we successfully assigned genes to multiple tissues by extended tau. Then discovered that DEG in a cancer tissue has low overlap with genes specific to that tissue. Most importantly, we identified candidate biomarkers for heterogeneity exhibiting gene expression in cancer tissue although its expression is restricted to unrelated tissue. The genes identified in our study were already shown in literature to be associated with tumor heterogeneity or genetic instability of cancer cells for various cancers. Our results are likely to contribute to the road paved by many researchers trying to understand cancer for many years by bringing the tissue-specific genes into the scene.
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
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.
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.
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.
Gebelerde bakterilerin üriner sistem üzerindeki etkisi boyutunun istatistiksel yontemlerle incelenmesi
Bu çalışmanın amacı, bakterilerin gebe kadınlarda üriner sistem üzerindeki etkisinin boyutunu istatistiksel yöntemler kullanarak belirlemektir. Libya'nın Misrata kentindeki Al Salam Uluslararası Hastanesi'nden 150 hamile kadın ve 154 fetüsten toplanan veriler analiz edildiğinde çalışma önemli sonuçlara ulaştı. Kadınlarda en yüksek enfeksiyon oranının 25-31 yaş aralığında olduğu ve enfeksiyon oranının %41,33 olduğu belirlendi. Sonuçlar ayrıca en yüksek enfeksiyon yüzdesinin 36 ila 40 hafta arasındaki gebelik haftalarında olduğunu ve bu oranın %70,66'ya ulaştığını, en düşük yüzdenin ise %07,33'e ulaştığı 24 ila 30 hafta arasındaki haftalarda olduğunu gösterdi. En yüksek enfeksiyon oranına neden olan bakteri %41,33 ile Escherichia coli "E.coli" oldu. Toplam 154 doğumda en yüksek başarı oranı %64,28 ile sağlıklı doğumlarda kaydedildi. Sonuçlar ayrıca kötü durumda olan veya ölen vakaların toplam vakaların 55'ini oluşturduğunu gösterdi. Ayrıca 25 ila 31 yaş arasındaki kadınların, toplam 154 vakanın %22,72'sine tekabül eden fetüs ve yenidoğan ölüm veya sağlık sorunları vakalarının en yüksek yüzdesini oluşturduğu tespit edildi. Escherichia coli %20 ile en yüksek pulmoner dispne sendromu insidansına sahipti ve Escherichia coli %5,45 ile BABY IS intrauterin büyüme kısıtlamasının nedeniydi. KLEBSİELLA, PNÖMONİA'yı E.COLİ ile paylaşıyor ve her ikisi de %5,45 oranında Bebek'ün son kullanma tarihinin geçmesine neden oluyor. STAPHYLO COCCUS SAPROFTİC ise %1,81 oranıyla benzersiz olup BEBEĞİN HİDROSEFALİ olmasına neden olur. Çalışma, anne ve fetüsün sağlığına getirebilecekleri yeni riskler göz önüne alındığında, hamile kadınların idrar yollarındaki bakteriyel enfeksiyonların izlenmesinin önemli olduğu sonucuna varmıştır. Yaşam ortamının bu bakteri türlerinin varlığı ve gelişimi üzerindeki etkisini anlamak için kapsamlı çalışmaların yapılması gerektiğini önermektedir.
Anadolu karaçamı [Pinus nigra J.F. Arnold subsp. pallasiana (Lamb.) Holmboe] meşcereleri (Bursa-Kestel) için çap-boy ilişkilerinin yapay sinir ağları ile modellenmesi
Bu çalışmada, ülkemizin Marmara bölgesinde yer alan Kestel ormanları Anadolu Karaçam'ının çap-boy ilişkilerinin modellenmesinde Yapay Sinir Ağ modellerinin kullanım olanaklarının değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, 110 örnek alanda ölçülmüş ağaçları boylarını tahmin etmek üzere 5 farklı aktivasyon fonksiyonu ve 100 farklı nöron sayısı alternatifi olmak üzere toplam 500 farklı Yapay Sinir Ağ modeli için veri eğitimi gerçekleştirilmiş ve tahminler elde edilmiştir. Bu Yapay Sinir Ağ modellerinin karşılaştırılmasında; r, Ortalama Mutlak Hata (OMH), max. Ortalama Mutlak Hata (max. OMH), Hata Kareler Ortalamansın Karekökü (HKOK), Yüzde Hata Kareler Ortalamasının Karekökü (HKOK%), Bias, Bias%, R2, AIC ve BIC gibi çeşitli başarı ölçütleri kullanılmış, lojistik sigmoid (log-sig)'in giriş katmanı ile ara katmanı bağlantı noktasında ve hiperbolik tanjant sigmoid (tan-sig)'in de ara katman ile çıkış katmanı bağlantı noktasında olduğu Aktivasyon fonksiyonu seçeneğine (A2) ve 75 nörona sahip Yapay Sinir Ağ modelinin ağaçların boy değerlerini tahmin etmede en başarılı model olduğu belirlenmiştir. Bu en başarılı Yapay Sinir Ağ modeli için r; 0.9317, OMH; 0.9183, max. OMH; 5.1449, HKOK; 1.2660, HKOK%; 10.4356, Bias; -0.0229, Bias%; -0.1886, R2; 0.8732, AIC; 197.3114 ve BIC; 211.4062 olarak hesaplanmıştır. Bu en başarılı YSA modeli ile elde edilen tahminlerde, Schnutte (1981)'un Doğrusal Olmayan Regresyon modeline göre r, OMH, max. OMH, HKOK, HKOK%, Bias, Bias%, R2, AIC ve BIC değerlerinde sırasıyla, -%4.518, %12.296, %35.689, %22.929, %22.929, %51.703, %49.978, -%11.016 oranlarında iyileşmeler elde edilmiştir. Tüm bu ölçütler değerlendirildiğinde, YSA modellerinin ağaçların boy tahminlerinde başarıyla kullanılabileceği sonucuna varılabilir.
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.
Adana il merkezinde sigara kullanımı ve etkilerinin, sigaraya ve dumana maruziyetin ve tütün kontrol yöntemleri ile ilgili bilgi, tutum ve davranışların telefon surveyi ile saptanması
Tütün kullanımı dünyada ve Türkiye'de önlenebilir hastalık, sakatlık ve ölümlerin en önemli nedenidir. Sigaranın yol açtığı zararlara içmeyenlerde maruz kalmaktadır. Ülkemizde sigara tüketiminin kontrol altına alınarak, özellikle gençlerin korunması amacıyla, 2006-2010 yıllarını kapsayacak şekilde bir ?Ulusal Tütün Kontrol Programı? hazırlanmıştır. Bu program dahilinde sigara içiciliğin sorgulanması, sigara dumanına maruziyet ve tütün kontrol yöntemleri ile ilgili bilgi, tutum ve davranışların saptanması konusunda verilerin toplanması için ulusal ölçekli araştırmalar yapılması gerekmektedir.Bu çalışmada Adana İl Merkezinde Sigara Kullanımı, Sigaraya ve Dumana Maruziyet ve Tütün Kontrol Yöntemleri ile İlgili Bilgi, Tutum ve Davranışlar araştırılmıştır. Araştırma yöntemi olarak 'telefon ile anket' yöntemini kullanılmıştır. Görüşmeler sırasında anket sorularını yöneltmek ve verileri toplamak için "Bilgisayar Destekli Telefon Görüşmesi" sistemi kullanılmıştır. Görüşmeler Çukurova Üniversitesi Telefon ve İnternet İle Saha Araştırmaları Merkezi'nde (TİSAM) gerçekleştirilmiştir.Çalışmada toplam 586 kişiyle görüşme yapılmıştır. Ankete katılım oranı %79,7' dir. Araştırmaya katılan kişilerin yaş ortalaması 38,72±13,10 olarak bulundu.. Örneklemin sigara içme prevalansı %22,7 olarak bulundu. Sigara içme oranı erkeklerde %37,7 ve kadınlarda %14,8 bulundu. Görüşmecilerin % 25,1 ` i 1-10 yıl arası, % 15,3'ü 11-20 yıl arası, %10,9'u ise 20 yıldan fazla süredir sigara içtiğini bildirdi. Sigara içmeyen görüşmecilerin %39,1' i evlerinde, %52,2' si işyerlerinde sigara dumanına maruz kaldığı bulunduÇalışmamız göstermiştir ki; geniş bir coğrafyada fazla sayıda kişiye ulaşılması planlanan saha araştırmalarında telefonla görüşme yöntemini kullanmak maliyet ve zaman kazandıracak uygun bir yöntem olabilir.Anahtar kelimeler:Adana, sigara içiciliği, telefonla anket, maruziyet, prevalans.
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.
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
Boylamsal veri analizi ile dengeli olmayan tekrarlı ölçümlerin modellenmesi
Boylamsal çalışmalar, verilerin birbirini takip eden zamanlarda aynı bireyler üzerinde deneysel veya gözlemsel ölçümlerin tekrarlanarak elde edildiği çalışmalardır. Tekrar eden cevap değişkeninin zaman içindeki seyri ve faktörlerin seyir üzerindeki etkisi, tıp alanında yapılan birçok çalışmaya araştırma konusu olmuştur. Seyrin analizinde, kişi başına düşen tekrarlı ölçüm sayısının dengeli olmaması yaklaşımların uygulanabilmesi açısından önemlidir. Dengeli olmayan veri setlerinde gözlemler, her birey için ortak planlanmış zamanlarda ölçülememiştir. Kayıp verinin nedeni ve araştırma konusu ile ilişkisi modelin geçerliliğini etkileyebilir. Bu nedenle altta yatan kayıp veri mekanizmasının araştırılması gerekmektedir. Bu amaçla bu tez çalışmasında öncelikle zaman aralıkları eşit olmayan dengeli bir veri seti üzerinde sırasıyla; lineer karma model yöntemi ile farklı açıklayıcı etkiler ve farklı varyans-kovaryans matrisi yapılarında rasgele etki modelleri, daha sonra boyuta dayalı otokorelasyon yöntemiyle belirlenmiş varyans-kovaryans yapısında marjinal modeller ve son olarak genelleştirilmiş kestirim eşitlikleri yöntemi ile marjinal modeller kurulmuş, gerçek parametre kestirimleri ve standart hataları belirlenmiştir. Daha sonra karşılaştırma yapmak amacıyla, dengeli veri seti üç farklı kayıp mekanizmasında düzenlenmiş, dengeli olmayan üç yapay veri seti oluşturulmuştur. Üç farklı kayıp mekanizmasında düzenlenmiş dengeli olmayan veri setlerinde analizler sırasıyla tekrarlanırken mevcut verilerin analizi yaklaşımı kullanılmıştır. Böylelikle yöntemlerin farklı kayıp mekanizmalarında oluşturulmuş dengeli olmayan veri setlerinde davranışları, dengeli veri seti ile karşılaştırılmış ve bulguların gerçek parametrelere benzerliği değerlendirilmiştir. Ayrıca mekanizma tümüyle rastlantısal iken dengeli olmayan veri setinde en az bir ölçümü kayıp bireyler çalışma dışında tutularak tam verilerin analizi yaklaşımı da uygulanmış ve bulgular karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak uygulanan üç yöntemin dengeli veri seti analizinde, olabilirlik fonksiyonuna dayanan yöntemlerin, kestirimler ve standart hatalarının belirlenmesinde daha yetkin ve kesin olduğu, yarı parametrik yöntem olan genelleştirilmiş kestirim eşitliklerinin daha esnek ve kolay uygulanabilir olduğu tespit edilmiştir. Kayıp veri ile baş etmekte dengeli olmayan veride mekanizma rasgele iken, verinin düzenlenmesi ve standart prosedürlerin geliştirilmesiyle dengeli veri seti ile benzer sonuçlar elde edilmiştir. Ancak kayıp mekanizması rasgele değilken, lineer karma model ve boyuta dayalı otokorelasyon yönteminde uygun modeli seçme aşamaları farklılık göstermiş, bulgular yanlı elde edilmiş, tutarlılık gösterilememiştir. Genelleştirilmiş kestirim eşitlikleri yöntemi ile rasgele olmayan kayıp mekanizmasında geçerli model kurulamamıştır. Son olarak tümüyle rastlantısal kayıp mekanizmasında uygulanan tam verilerin analizinde var olan mevcut bilgi kullanılmamış ve örneklem hacmi düşmüş olduğu için yanlı bulgular elde edilmiştir. Anahtar sözcükler: boylamsal çalışmalar, dengeli olmayan veri, kovaryans yapısı, model oluşturma, tekrarlı ölçümler
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.
Kuzey Ege Havzası akarsuları diyatome kompozisyonu ve ekolojik özellikleri
Avrupa Birliği Su Çerçeve Direktifi kapsamında fitobentoz, sucul ekosistemlerde ekolojik kalitenin belirlenmesinde kullanılan önemli bir biyolojik kalite bileşenidir. Kuzey Ege Havzasına ait farklı tipolojilere ait akarsulardan, 2014 yılı yaz, sonbahar ve 2015 yılı ilkbahar, yaz dönemlerinde diyatome ve su örneklemesi, SÇD standart yöntemlere görealınarak 18 akarsu istasyonunda gerçekleştirilmiştir. Çalışmada; Kuzey Ege Havzası'nın diyatome komposizyonunun belirlenmesi ve diyatome metrikleri kullanarak istasyonların su kalitesi ve ekolojik durumlarının değerlendirilmesi hedeflenmiştir. Kuzey Ege Havzası'na ait istasyonlarda toplam 80 diyatome türü teşhis edilmiştir. Çalışma süresince Cocconeis placentula, Didymosphenia geminata, Gomphonema parvulum, Navicula oppugnata, Cymbella excisa, Ulnaria ulna, Diatoma vulgaris ve Navicula cryptocephala türleri yaygın görülmüştür. Diyatome türleri ile çevresel değişkenler arasındaki ilişki Kanonik Uyum analiz (CCA, Canonical Correspondence Analyses) ve Monte Carlo permütasyon testi ile değerlendirilmiştir. Çalışma süresince türlerin dağılımında sıcaklık, çözünmüş oksijen, TP, tuzluluk, PO 4 , elektriksel iletkenlik ve TN etkili olmuştur. Kuzey Ege Havzası istasyonlarının ekolojik su kalitesi durumları TIT ve TI indeksleri kullanılarak değerlendirilmiştir. TIT indeksi logTP ile yüksek bir korelasyon katsayısına sahip olup, su kütlelerinin ekolojik durumunu değerlendirmek için uygun diyatome metriği olarak kullanılmıştır. Anahtar Kelimeler: Akarsu, Kanonik, Diyatome, Kuzey Ege Havzası
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.
Zamana bağlı roc analizi ve sağlık alanında uygulamaları
ROC analizi, hastalık tanısında kullanılan niceliksel tanı testlerinin veya biyolojik belirteçlerin sınıflama başarısını ölçmeye yarayan popüler bir yöntemdir. Ancak sağkalım verilerinde veya boylamsal verilerde olduğu gibi, ilgilenilen olay ile ölçüm yapılan belirteç arasında bir zamana bağlılık söz konusu ise, klasik ROC analizi belirtecin gerçek performansını tahmin edemeyebilir. Bu nedenle, sonuçları zamana bağlı olarak değişkenlik gösteren bir biyolojik belirtecin tanı performansını değerlendirirken zaman kavramını da hesaba katarak işlem yapan Zamana Bağlı ROC Analizi yöntemi geliştirilmiştir. Bu tez çalışmasında, ROC analizinin zamana bağlı durumlara uyarlanmış bu versiyonu incelenmiş ve çeşitli alanlardan elde edilmiş veriler üzerinde uygulamaları yapılmıştır. Zamana bağlı ROC analizi yöntemlerinden Kaplan-Meier (KM) kestiriminin klasik ROC analizi ile karşılaştırması yapılmış, kullanılan tüm veri setlerinde zamanı göz önünde bulundurmanın klasik ROC'a göre daha başarılı olduğu saptanmıştır. Ayrıca KM yaklaşımı kullanılarak elde edilen, tüm zaman noktalarında yapılan ölçüm değerlerine ait ROC eğrileri altında kalan alanlar (EAKA) kendi aralarında karşılaştırılmıştır. Genel olarak, olayın gerçekleşmesine yaklaşıldıkça belirtecin performansının arttığı; özellikle 1 yıl veya 6 ay kala yapılan ölçümlerin daha eski ölçümlere göre daha belirleyici olduğu tespit edilmiştir. KM kestirimine alternatif olarak önerilmiş bir yaklaşım olan En Yakın Komşu kestirimi (Nearest Neighbor Estimator - NNE) ile yapılan uygulamalar sonucunda her iki yöntem karşılaştırılmıştır. Tüm veri setlerinde KM ve NNE yaklaşımları benzer sonuçlar vermiştir. KM için elde edilen ROC eğrilerinin EAKA değerleri genellikle NNE'den daha yüksek olsa da, sansürlü verilerde belirtecin değerlendirilmesinde NNE yaklaşımına başvurulmasının daha uygun olabileceği düşünülmektedir. Bu tez çalışması ile, olay ve/veya belirteç üzerinde zamanın etkisinin bulunduğu durumlarda belirtecin daha doğru değerlendirilmesi adına klasik ROC analizi yerine zamana bağlı ROC analizi yöntemlerinin tercih edilmesinin daha doğru olacağı sonucuna varılmıştır.
Meta-analizler için güç değerlendirmesi
Meta-analiz, birbirinden bağımsız benzer konulardaki çalışmaları bir araya getirerek sonuçlarındaki çeşitliliği açıklamak, daha güvenilir ve doğru sonuçlara ulaşılmasını sağlamak amacıyla kullanılan bir yöntemdir. Meta-analizlerde nitelik göstergesi olan en önemli husus güçtür ve bu güç, heterojenliğin varlığına göre sabit etki ya da rastgele etki modeli olmak üzere kullanılan iki yaklaşım altında değerlendirilir. Yapılan güç değerlendirmeleri etki büyüklüğü, makalelerdeki minimum örnek büyüklüğü ve çalışma sayılarından etkilenir. Çalışmada belirli etki büyüklüğünde kabul edilebilir bir güce ulaşmak adına makalelerdeki minimum örnek büyüklüğünün ve makale sayısının belirlenmesi amaçlanmıştır. Sabit etki ve rastgele etki modelleri altında etki büyüklüğü için tanımlanan belirli aralıklar (0.1-0.2, 0.20001-0.3, 0.30001-0.4, 0.40001-0.5 ve 0.50001-0.7) ve hasta kontrol oranları (1:1, 1:2 ve 1:3) göz önüne alınarak 1000 tekrarlı simülasyon çalışması ile farklı makale sayıları (2, 5, 7, 10, 15 ve 18) ve örnek büyüklükleri için güç değerlerinin ortalama ve standart sapmaları belirlenmiştir. Yapılan simülasyon çalışması ile sabit etki, düşük, orta ve yüksek heterojen rastgele etki modellerinde elde edilen güç değerlendirmeleri için, gereken örnek sayısı heterojenliğin daha fazla olduğu modeller için yüksek bulunmuştur. Hasta kontrol oranlarındaki bozulma da iyi bir güç için gereken örnek sayısını arttırmıştır. Yapılan çıkarsamalar ile gücü etkileyen faktörler göz önüne alınarak iyi bir güce ulaşılması adına araştırıcılara öneriler sunulmuştur. Belirli etki büyüklüğünde kabul edilebilir bir güç için kaynak israfı olmadan gerekli örnek büyüklükleri ve çalışma sayıları belirlenmiştir.
Güvenirlik çalışmalarında örnek büyüklüğü hesaplama yaklaşımları
Sağlık alanında kullanılan ölçeklerin standart ölçüm aracı olabilmesi için "geçerlik" ve "güvenirlik" temel özelliklerine sahip olması gerekir. Ölçek güvenirliğini belirlemek adına birçok yöntem mevcuttur ve Cronbach alfa güvenirlik katsayısı sağlık bilimlerinde en çok kullanılan güvenirlik ölçütlerinden biridir. Güvenirlik analizlerinde önemli bir konu, "bir ölçekte hesaplanacak Cronbach alfa katsayısını doğru olarak belirleyebilmek için gerekli olan örnek büyüklüğü nedir" sorusunu yanıtlamaktır. Cronbach alfa güvenirlik katsayısının popülasyon değerinin tahmininde genel olarak yararlanılan güven aralığı yöntemi, çoklu ölçümlerin eşit varyansa ve kovaryansa sahip olması (paralel ölçüm) gibi sınırlayıcı varsayımları barındırmaktadır. Bonett, 2015 yılında eşit varyanslara veya eşit kovaryanslara gereksinim duyulmayan (paralel dışı ölçüm) bir güven aralığı yaklaşımı kullanılarak istenilen doğruluk ve hipotez testlerinde istenilen güce ulaşmak adına örnek büyüklüğü hesaplamaları önermiştir. Bu tez ile ölçeklerde güvenirlik çalışmalarının planlanması aşamasında bu iki örnek büyüklüğü yaklaşımının, farklı Cronbach alfa katsayılarına ve ölçeklerin içerdiği farklı madde sayılarına bağlı olarak değişimlerini araştırmak amaçlanmıştır. Bu amaçla yapılan simülasyon çalışmalarında öncelikle istenilen doğruluğa dayalı örnek büyüklüğü yaklaşımı sırasıyla; paralel ölçümler baz alınarak farklı madde sayıları, planlanan farklı Cronbach alfa seviyeleri ve farklı güven aralığı genişliklerine göre, paralel dışı ölçümlerde ise bunlara ek olarak varyans-kovaryans matrisi yapılarına göre incelenmiştir. Daha sonra istenilen güce dayalı örnek büyüklüğü, H0 hipotezi altında farklı güç değerleri ele alınarak değerlendirilmiştir. ODI ve SF-36 gerçek veri setleriyle de paralel ve paralel dışı ölçüm durumlarına ait simülasyon çalışmaları desteklenmiştir. Önerilen güven aralığı ve örnek büyüklüğü yaklaşımlarına dayanarak, yapılan çalışmalarda; madde sayısı, Cronbach alfa değer aralığı ve güven aralığı genişliği arttıkça örnek büyüklüğünün azaldığı, istenilen güç arttıkça ise örnek büyüklüğünün arttığına dair bulgular elde edilmiştir. Sonuç olarak, istenilen doğruluğa dayalı örnek büyüklüğü yaklaşımında ölçüm durumlarından hangisi olduğuna bakılmaksızın, ölçekte bulunan madde sayısı arttıkça örnek büyüklüğü belirli bir seviyeye kadar azalmakta ancak madde sayısı 50 olduğunda sabitlenmektedir. Madde sayısı 50 olduğunda meydana gelen örnek büyüklüğündeki bu sabitlenme, hipotez testine bağlı istenilen güç için örnek büyüklüğü yaklaşımında da görülmektedir.
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.
Lojistik regresyon ve farklı sınıflama modellerinin performanslarının karşılaştırılması
Sağlık alanında sınıflama modelleri hastalıkların seyrinin tahmin edilmesinde ve tanı koymada sık kullanılan modellerdir. Bu modeller arasında en sık kullanılan ve en iyi bilineni Lojistik regresyon(LR) dur ancak son yıllarda kullanımı artan sınıflama modellerinin performansları konusunda henüz yeterli bilgiye sahip değiliz. Bu tezde kullanılan Karar Ağacı(KA), Random Forest(RF), Destek Vektör Makineleri(DVM) ve Naive Bayes(NB) sınıflama modelleri yanıt değişkenin iki değerli ve açıklayıcı değişkenlerin kategorik ve/veya sürekli olabildiği modellerden seçilmiştir. Bu tezde, LR yöntemi ile diğer yöntemlerin farklı örnek büyüklüğü, prevelans, açıklayıcı değişken tipi ve tanımlayıcılık katsayısı durumunda, etkileşim terimlerini bulunduran ve etkileşim terimlerini bulundurmayan 2 farklı model ile veri setleri üretilerek sınıflama modellerinin performanslarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Ayrıca literatürden alınan 12 gerçek veri seti için performansları karşılaştırılmıştır. Genel olarak etkileşim terimlerini bulundurmayan modelde NB yönteminin performansı diğer yöntemlerden daha yüksek ve LR yöntemi ile benzer sonuçlar verdiği gözlenmiştir. Etkileşim terimlerini bulunduran modelde, düşük örnek büyüklüğünde NB yönteminin diğer yöntemlerden daha iyi performans göstermiştir. Orta ve büyük veri setlerinde DVM ve RF yöntemlerinin daha iyi performans göstermektedir. Bunula birlikte KA ve DVM yöntemleri düşük prevalans, düşük tanımlayıcılık katsayısı ve küçük örnek büyüklüğünde sınıflama yapamadığı durumların çok fazla olduğu(%50) gözlenmiştir. Gerçek veri setleri analizlerde DVM ve RF yöntemleri daha iyi performans gösterdiği gözlenmiştir. Anahtar kelimeler: Lojistik Regresyon, Prevalans, doğrusallık, Karar Ağacı
Faktör analizi yaklaşımının medikal verilerde kullanımı: Kardiyoloji alanına bir uygulama
Faktör Analizi Yaklaşımının Medikal Verilerde Kullanımı: Kardiyoloji Alanına Bir Uygulama Faktör analizi aralarında yüksek ilişkinin olduğu düşünülen çok sayıda değişkenin anlaşılmasını ve yorumlanmasını kolaylaştırmak için veriyi daha az sayıda boyuta indirgemek amacıyla kullanılan çok değişkenli bir analiz yöntemidir. Faktör analizi yöntemi günümüz araştırmacıları tarafından özellikle sosyal bilimlerde ölçek geliştirme, bir duruma neden olan özelliklerin gruplanmasında ve incelenmesinde tercih edilir. Sağlık alanında yapılan çalışmalarda ise genellikle amaç bir sonuç ile birçok neden arasındaki ilişkiyi göstermektir. Bu nedenle bu çoklu ilişkinin boyut indirgeme yöntemleri kullanılarak daha kolay anlaşılır hale getirilmesi mümkün olabilmektedir. Bu tez çalışmasında, faktör analizi yaklaşımın sağlık alanından elde edilen medikal verilerde alternatif kullanım alanlarının gösterilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, kardiyoloji alanından elde edilen kalp yetmezliği tanılı hastalarda hastane ölümünü belirlemede kullanılan belirteçler incelenmiştir. Faktör analizi ile oluşturulan faktörler kullanılarak bu belirteçlerin mortaliteyi (ölümü) belirleme becerilerinin artırılabileceği gösterilmiştir. Tezde kullanılan veri, Adana Numune Eğitim ve Araştırma Hastanesi Seyhan Uygulama Merkezi kardiyoloji servislerine 2014-2016 yılları arasında kalp yetmezliği tanısıyla yatırılmış ve yatış sırasında exitus olan 196 hasta ile 567 tedavi hastası verilerinden oluşmaktadır. Bu hastaların, hastane ölümleri üzerinde etkisi olan 35 belirteç değeri kaydedilmiştir. Bu belirteçler kullanılarak yapılan faktör analizi ile elde edilen yeni faktörlerin ölümü belirlemedeki başarıları ölçülmüştür. Oluşturulan bazı faktör yapılarının mortaliteyi belirleme başarısının, belirteçlerin bireysel başarısından daha yüksek olduğu bulunmuştur. Farklı faktör analizlerinde aynı faktörde genellikle bir araya gelen LDH ve AST değişkenlerinin, QRS süresi, QT-interval değeri ve EF değerlerinin sınıflama başarıları oluşturulan faktörlerde daha yüksek olmasından dolayı bu belirteçlerin bireysel kullanımı yerine faktör oluşturarak kullanımının daha uygun olacağı sonucuna varılmıştır. Bu tezde, yüksek iç ilişkili medikal verilerde faktör analizi yönteminin alternatif bir kullanım alanı incelenmiştir. Bu kullanım şekliyle oluşturulan faktörler kullanılarak belirteçlerin sınıflama başarılarının arttırabileceği gösterilmiştir. Bu tez ile bu yöntemin, sağlık alanından elde edilen özellikle yüksek iç ilişkili değişkenleri içeren verilerde, ileri analiz teknikleri kullanılmadan önce iç ilişkinin etkisinin kısmen azaltılması için kullanılabileceği ve bu yöntemle analiz sonucunda elde edilen bilgi miktarının arttırılabileceği sonucuna varılmıştır. Anahtar kelimeler: Faktör analizi, kalp yetmezliği, mortalite, ROC eğrisi altında kalan alan değeri