Geri Dön

Modeling diseases with multiple disease characteristics: Comparison of models and estimation methods

Hastalık karakteristiğinin modellenmesi: Model ve tahmin yöntemlerinin karşılaştırılması

PDF İndir

  1. Tez No: 305079
  2. Yazar: MÜNİRE TUĞBA ERDEM
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ZEYNEP KALAYLIOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoistatistik, İstatistik, Biostatistics, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: İki aşamalı çok terimli lojistik regresyon modeli, Göğüs kanserinde etiolojik heterojenlik, sözde-koşullu-olabilirlik tahmini, Two stage polytomous logistic regression model, Etiologic Heterogeneity in Breast Cancer, Pseudo-conditional likehood estimation
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Bölümü
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 134

Özet

Hastalık karakteristiği bilgisi bulunduran epidemiyolojik veri çeşitli şekilde modellenebilir. Bunlardan biri, her bir karakteristiği yanıt değişkeni olarak alıp, iki terimli veya çok terimli lojistik regresyon modeli kurmaktır. Ikinci yol, hastalık karakteristiklerinin kategorilerinin çapraz-sınıflandırılması sonucu elde edilmiş hastalık alt-tiplerinden oluşan yanıt değişkeni üzerine çok terimli lojistik regresyon modeli kurmaktır. Ilk yöntem, karakteristikler arasındaki olası bir ortak değişim davranışını gözardı ettiği için dezavantajlı olabilmektedir. İkinci yöntemde yanıt değişkeni, karakteristiklerin kategorilerinin çapraz-sınıflandırılmasıyla oluşturulmuş hastalık alt-tiplerinden oluştuğu için karakteristikler arası etkileşimi göz önünde bulundurmaktadır. Bununla birlikte, çapraz-sınıflandırma sonucu yanıt değişkeninin kategori sayısı parametre uzayının boyutunu modellemeyi güçleştirecek şekilde artırabilmektedir. İki aşamalı çok terimli lojistik regresyon modeli bu problemi ortadan kaldırmaktadır. Bu tez çalışması, simulasyon ve veri analizi olmak şekilde iki kısımdan oluşmaktadır. Simulasyon kısmında karakteristikler arasındaki ortak değişim durumunu göz önünde bulunduran metodlar parametre tahminleyicilerinin yanlılığı ve varyansı üzerinden karşılaştırılmıştır. Bu metodlar: maksimum olasılık tahminleyicisi (MLE) yaklaşımıyla klasik çok terimli lojistik regresyon modeli, Bayesçi yaklaşımla klasik çok terimli lojistik regresyon modeli, ve sözde-koşullu olabilirlik tahminleyicisi (PCL) yaklaşımıyla iki aşamalı çok terimli lojistik regresyon modelidir. Simulasyon sonuçlarına göre örnek sayısı ve hastalık alt-tipi sayısı az olduğu durumda PCL diğer iki metoda göre daha iyi performans göstermektedir. Orta ölçekli hastalık alt-tipi durumunda örnek sayısı az iken PCL MLE'den daha iyi performansa sahipken, örnek sayısı arttığında ML tahminleyicilerinin standart hataları PCL tahminleyicilerine göre daha düşüktür. Ayrıca, PCL tahminleyicilerinin örneklem varyansları asimtotik varyansa ML tahminleyicilerine göre daha hızlı yakınsar. Tezin veri analizi kısmında Türkiye'deki kadın göğüs kanseri hastaları için göğüs kanserinin etiolojik heterojenliğinin analizi yapılmıştır. Ayrıca, iki aşamalı lojistik regresyon modelinin parametrelerinin yorumlanma ve hipotez testindeki elverişliliği açısından üstünlüğü gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Epidemiological data with disease characteristic information can be modelled in several ways. One way is taking each disease characteristic as a response and constructing binary or polytomous logistic regression model. Second way is using a new response which consists of disease subtypes created by cross-classification of disease characteristic levels, and then constructing polytomous logistic regression model. The former may be disadvantageous since any possible covariation between disease characteristics is neglected, whereas the latter can capture that covariation behaviour. However, cross-classifying the characteristic levels increases the number of categories of response, so that dimensionality problem in parameter space may occur in classical polytomous logistic regression model. A two staged polytomous logistic regression model overcomes that dimensionality problem. In this thesis, study is progressen in two main directions: simulation study and data analysis parts. In simulation study, models that capture the covariation behaviour are compared in terms of the response model parameter estimators. That is, performances of the maximum likelihood estimation (MLE) approach to classical polytomous logistic regression, Bayesian estimation approach to classical polytomous logistic regression and pseudo-conditional likelihood (PCL) estimation approach to two stage polytomous logistic regression are compared in terms of bias and variation of estimators. Results of the simulation study revealed that for small sized sample and small number of disease subtypes, PCL outperforms in terms of bias and variance. For medium scaled size of total disease subtypes situation when sample size is small, PCL performs better than MLE, however when the sample size gets larger MLE has better performance in terms of standard errors of estimates. In addition, sampling variance of PCL estimators of two stage model converges to asymptotic variance faster than the ML estimators of classical polytomous logistic regression model. In data analysis, etiologic heterogeneity in breast cancer subtypes of Turkish female cancer patients is investigated, and the superiority of the two stage polytomous logistic regression model over the classical polytomous logistic model with disease subtypes is represented in terms of the interpretation of parameters and convenience in hypothesis testing.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    406608

    Yoğun bakımlarda el yıkamaya uyumun mizaç karakter envanteri sonuçlarıyla karşılaştırılması

    Comparasi̇on of hand washing compliance wi̇th temperament and character inventory results i̇n intensive care

    VURAL ÇETİN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Klinik Bakteriyoloji ve Enfeksiyon HastalıklarıCelal Bayar Üniversitesi

    Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ŞEBNEM ŞENOL

  2. Tez No

    564975

    Benzazol türevi bazı yeni bileşiklerin sentezi, antikanser aktivitelerinin incelenmesi ve moleküler modelleme çalışmaları

    Synthesis, investigation of anticancer activities and molecular modeling studies of some novel benzazole derivatives

    GÖZDE YENİCE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Eczacılık ve FarmakolojiTrakya Üniversitesi

    Temel Eczacılık Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERAP YILMAZ

  3. Tez No

    319127

    Hematolojik, klinik, morfolojik özellikleriyle myelodisplastik sendrom ve komorbidite indekslerinin prognozla ilişkisi

    Hematological, clinical, morphological characteristics and comorbidity indexes in myelodysplastic syndrome

    ZEYNEP GÜLSÜM GÜÇ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    HematolojiDokuz Eylül Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ALİ ÖZCAN

  4. Tez No

    643117

    Kentsel alanlardaki fiziksel ve sosyoekonomik belirleyicilerin çocuk sağlığına etkilerinin CBS ile araştırılması

    Investigating the effects of physical and socio-economic determinants on children health through GIS

    ASLI KAHRAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Coğrafyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET ÖZGÜR DOĞRU

  5. Tez No

    688162

    Generation and characterization of induced pluripotent stem cell lines from multiple sclerosis patients and healthy individuals

    Multipl skleroz hastalarından ve sağlıklı bireylerden uyarılmış pluripotent kök hücre hatlarının üretimi ve karakterizasyonu

    ONUR CAN BEGENTAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    BiyolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERKAN KİRİŞ

Geri Dön