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.