Geri Dön

Kişiselleştirilmiş referans aralıklarının kantil karma etkili model kullanılarak belirlenmesi

Personalized reference interval determination using quantile mixed model

  1. Tez No: 1024882
  2. Yazar: ESRA KUTSAL MERGEN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVİLAY KARAHAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Biyokimya, Biyoistatistik, Biochemistry, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Biyoistatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Son yıllarda kişiselleştirilmiş tıp konsepti giderek daha fazla önem kazanmıştır. Bu bağlamda, bireylerin moleküler, fizyolojik ve davranışsal seviyelerdeki benzersiz özellikleri, çevresel faktörlerin de etkisiyle farklılık göstermektedir. Ancak, kişiselleştirilmiş müdahalelerin başarısı, doğru teşhis ve hastaların izlenmesine bağlıdır ve bu amaçlar doğrultusunda hastaların test sonuçlarının da“kişiselleştirilmiş”olarak yorumlanması gerekmektedir. Bu, hastaların test sonuçlarının kendi kişisel referans aralıkları (prRI) ile karşılaştırılması ve yaygın popülasyon tabanlı referans aralıklarının (popRI) kullanımının azalması ile yapılabilir. Bu tezde, kantil karma etkili modellerde yaş ve cinsiyet gibi demografik değişkenleri de ekleyerek kişiselleştirilmiş referans aralıklarının doğruluğu ve uygulanabilirliğini artırmak amaçlanmaktadır. Bu Modellerin performansı bootstrap yöntemleriyle değerlendirilecektir. Model, yaş ve cinsiyet gibi demografik faktörleri de içerecek ve biyolojik varyasyonları rastgele etkiler olarak ele alacaktır. Bu eklemelerin, klinik test sonuçlarının daha hassas ve kişiselleştirilmiş bir şekilde yorumlanmasına katkı sağlayacağı düşünülmektedir. Özellikle, bireylerin demografik özelliklerinin hastalık tespiti ve izlenmesinde önemli farklılıklar yaratabileceği göz önüne alındığında, bu modelin genişletilmesi gerekmektedir. Gelecekteki çalışmalar, bu genişletmelerin etkinliğini değerlendirmeye odaklanacaktır. Bu sayede, kişiselleştirilmiş tıp uygulamalarının klinik laboratuvarlarda daha yaygın ve etkin bir şekilde kullanılabileceğini öngörülmektedir.

Özet (Çeviri)

In recent years, the concept of personalized medicine has gained increasing importance. In this context, the unique molecular, physiological, and behavioral characteristics of individuals vary, influenced by environmental factors. However, the success of personalized interventions is dependent on accurate diagnosis and patient monitoring, and for these purposes, it is necessary to interpret patients' test results in a“personalized”manner. This can be done by comparing patients' test results with their own personal reference intervals (prRI) and reducing the use of common population-based reference intervals (popRI). This thesis aims to increase the accuracy and applicability of personalized reference intervals by incorporating demographic variables such as age and gender into quantile mixed-effects models. The performance of these models will be evaluated using bootstrap methods. The model will include demographic factors such as age and gender and will treat biological variations as random effects. These additions are expected to contribute to a more precise and personalized interpretation of clinical test results. Especially considering that individuals' demographic characteristics can create significant differences in disease detection and monitoring, it is necessary to expand this model. Future studies will focus on evaluating the effectiveness of these expansions. As a result, it is anticipated that personalized medicine practices can be more widely and effectively utilized in clinical laboratories.

Benzer Tezler

  1. Ankara Eğitim ve Araştırma Hastanesine başvuran ≥18 yaş kişilerde tiroit stimülan hormon (TSH), serbest tiroksin (sT4) ve serbest triiodotironin (sT3) için yapay zeka uygulamaları kullanılarak indirekt referans aralıklarının hesaplanması

    Calculation of indirect reference intervals using artificial intelligence applications for thyroid stimulating hormone (TSH), free thyroxine (fT4), and free triodotyronine (fT3) in individuals aged ≥18 years in Ankara Training and Research Hospital

    SEMİH FAZLI KAYAHAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    BiyokimyaSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Tıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ŞENEŞ

  2. Algorithmic learning of clinically acceptable levels of laboratory test results from electronic medical records: Personalized reference intervals

    Elektronik hasta kayıtlarından laboratuvar test sonuçlarının klinik olarak kabul edilebilir seviyelerinin algoritmik olarak öğrenilmesi: Kişiselleştirilmiş referans aralıkları

    OKTAY YILDIRIM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZLEM AKTAŞ

  3. Koagülasyon testlerinde biyolojik varyasyonun değerlendirilmesi

    Assessment of biologic variation in coagulation tests

    BERNA YILDIRIM ŞIK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    BiyokimyaKocaeli Üniversitesi

    Tıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BERRİN ÖZTAŞ

  4. Surface acoustic wave resonator characterization for gas and liquid detection

    Gaz ve sıvı algılama için yüzey akustik dalga rezonatör karakterizasyonu

    OĞUZHAN AYAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN COŞKUN KARALAR

  5. Tıp fakültesi öğrencilerinin kişiselleştirilmiş beslenme ile ilgili algı ve tutumlarının belirlenmesi

    Attitudes and perceptions of medical students towards personalized nutrition

    İCLAL SENA GEZER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Beslenme ve DiyetetikAnkara Üniversitesi

    Gıda Metabolizma ve Klinik Beslenme Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    PROF. DR. NURAY YAZIHAN