Zamana bağlı roc analizi ve sağlık alanında uygulamaları
Time-dependent roc analysis and applications in the field of medicine
- Tez No: 484955
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İLKER ÜNAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 98
Özet
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.
Özet (Çeviri)
ROC analysis is a commonly used method for evaluating the accuracy of a continuous diagnostic test or a biomarker. However, when there is a time-dependency between the biomarker and the event of interest (death, disease, relapse etc.), using classical ROC analysis may not be able to estimate the true performance of the biomarker. For such cases, time-dependent ROC, an extended version of the standard ROC analysis, is developed. In this thesis, this modified ROC analysis adapted to the time dependent situations is investigated and applications are performed using datasets derived from several medical fields. A comparison between classical ROC analysis and Kaplan-Meier (KM) estimator, which is a time-dependent ROC analysis method has been made on all datasets used in this study. From this comparison, it is concluded that time-dependent ROC method is superior to the standard ROC analysis. In addition, performance of biomarkers measured at each time-point are compared. In general, the closer to the event time, the higher performance is observed. Especially, biomarkers measured at last 12 or 6 months before the event are determined to be better at classification than the earlier measurements. Nearest Neighbor Estimator (NNE), an alternative to KM estimator, is also applied on all datasets. Then, the findings obtained from these two approaches are compared. In all datasets, KM and NNE applications yielded very similar results. Although the KM-AUC values are mostly higher than the NNE-AUC values, it is more appropriate to use NNE method to evaluate the performance of a biomarker when time dependency exists in a censored data. According to the results obtained from this study, when there is a time dependency between the biomarker and the event of interest, to measure a diagnostic performance of the biomarker accurately, the time-dependent ROC analysis is recommended instead of the classical ROC analysis.
Benzer Tezler
- Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques
Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
AHAMADI ABDALLAH IDRISSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Azalmış ses toleransı bozukluklarının ayırt edilmesinde kullanılacak ölçek geliştirilmesi
Developing a scale to be used in differentiation of decreased sound tolerance disorders
SERPİL ALLUŞOĞLU
Doktora
Türkçe
2020
Kulak Burun ve BoğazHacettepe ÜniversitesiOdyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SONGÜL AKSOY
- Fabry hastalığında oksidatif stres, inflamasyon ve hücresel adhezyonun klinik paremetreler ile ilişkisinin araştırılması
Investigation of the relationship between oxidative stress, inflammation and cellular adhesion with clinical parameters in Fabry disease
BERNA KUŞ
Doktora
Türkçe
2024
BiyokimyaHatay Mustafa Kemal ÜniversitesiMoleküler Biyokimya ve Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH ARPACI
DOÇ. DR. MENDERES YUSUF TERZİ
- Malign plevral sıvıların ayırıcı tanısında serum LDH/plevral sıvı ada – kanser oranının tanısal değeri
Diagnostic value of serum LDH / pleural liquid ada - cancer ratio in differential diagnosis of malignant pleural effusi̇ons
ALİ KORKMAZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
Göğüs HastalıklarıSağlık Bilimleri ÜniversitesiGöğüs Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEYDA ANAR