Factors affecting the diagnostic performance of time-dependent roc curves for longitudinal data
Uzunlamasına verilerde zamana bağlı roc eğrilerinin performansını etkileyen faktörler
- Tez No: 510606
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET ERGUN KARAAĞAOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 200
Özet
. Tıpta, belirteçlerin tanısal performanslarının belirlenmesinde ROC Eğrisi sıklıkla kullanılmaktadır. İzlem süresi içinde tekrarlı ölçümleri alınan belirteçlerin tanısal doğruluğunun belirlenmesinde ise zamana bağlı ROC Eğrisi'nden yararlanılmaktadır. Bu tez çalışmasının amaçlarından ilki, Erişkin Yoğun Bakım'da yatan hastalara ait tekrarlı ölçümleri alınan belirteçlerin izlem süresi sonundaki tanısal performansını değerlendirmektir. Bu amaç için birleşik modelleme yaklaşımı yardımı ile elde edilebilen Zamana Bağlı Eğri Altında Kalan Alan (EAA) değerlerinden yararlanılmıştır. Bir diğer amaç, izlemin başında (t=0) alınan belirteç değeri ile izlem süresince alınan tekrarlı belirteç ölçümlerinin tanısal doğruluklarını karşılaştırmaktır. Bununla birlikte, tekrarlı ölçümleri alınan belirteçlerin zamana bağlı tanısal performansları, izlem süresi boyunca değerlendirilmiş ve yoğun bakımda ölümü kestirmede hangi zaman noktalarında hangi belirtecin kullanılması gerektiği belirlenmiştir. Her bir belirteç için izlem sonunda yoğun bakımda ölecek ve sağkalacak bireyleri ayrımsamada kullanılacak kesim noktaları, Monte-Carlo simülasyonu ile elde edilmiştir. Farklı birleşik modeller kurularak belirteçler için en yüksek tanısal doğruluğu veren kombinasyon saptanmıştır. Her bir belirteç için alınan son ölçümden sonraki ilk üç gün boyunca cinsiyet gruplarına göre zamana-bağlı kesim noktaları belirlenmiştir. Uygulamada, erişkin yoğun bakımda yatan hastalardan elde edilen C-Reaktif Protein (CRP) ve Prokalsitonin (PCT) belirteçlerinin yoğun bakımda ölümü kestirmedeki tanısal performansları değerlendirilmiş, izlem süresi sonunda ölümü kestirmede CRP'nin tanısal performansının, PCT'den daha yüksek olduğu belirlenmiştir. Bununla birlikte en yüksek tanısal doğruluğun, izlem başında alınan tek bir PCT ölçümü ile elde edildiği saptanmıştır. İzlem süresi içinde özellikle izlem sonuna yakın zaman noktalarında PCT'nin tanısal doğruluğunun, CRP'ye göre daha yüksek olduğu belirlenmiştir. Çeyrekler (Kartil) Değişim Katsayısı ile Dayanıklı Değişim Katsayısının daha küçük bulunmasından dolayı, CRP'ye ait kesim noktasının kullanılması önerilmiştir. Her bir belirteç için, son ölçümden sonra, hem erkek hem de kadınlarda PCT'nin kesim noktalarının giderek düştüğü, CRP için her iki cinsiyet grubunda da kesim noktalarının izlem sonundaki ilk iki gün sabit kalıp üçüncü günde düştüğü gözlenmiştir. Optimum tanısal doğruluğun elde edilmesinde, her iki belirteç için de standart birleşik modelin kullanılması gerektiği belirlenmiştir. Sonuç olarak, tekrarlı belirteç ölçümlerinin tanısal performansının belirlenebilmesi amacıyla gerçek veri seti üzerinde kapsamlı bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Uygun kesim noktasının seçiminde çeyrekler (kartil) değişim katsayısı ile dayanıklı değişim katsayısının kullanılması ve bireylerin uzunlamasına profillerinin daha iyi incelenebilmesi için gerektiğinde belirteçlerden tekrarlı ölçümler alınması önerilmiştir.
Özet (Çeviri)
In medicine, ROC Curve Analysis is frequently used to determine the diagnostic performances of biomarkers. However, time-dependent ROC Curve is utilized in assessing the diagnostic accuracies of longitudinal biomarkers. One of the objectives of this thesis is to evaluate and to compare the diagnostic values of serial biomarker measurements taken from adults in predicting death in Intensive Care Units (ICU) at the end of follow-up period. Time-dependent Area Under Curve (AUC) values, which are calculated by performing joint modeling approach are used for this aim. The other objective is to compare the diagnostic performances of single measurement taken at baseline (t=0) and serial biomarker measurements taken within the follow-up period to determine whether a single value is sufficient to predict the event of interest. Furthermore, time-dependent diagnostic accuracies of these biomarkers are evaluated throughout the follow-up to identify which biomarker should be used at which time-point. Moreover, for each biomarker, cut-off values are determined with the help of Monte-Carlo simulation procedure. Also time-dependent cut-off values are obtained for discriminating subjects at risk and without risk of death on the first three days after the last biomarker measurement for each gender group. Besides, different joint model combinations are constructed for each biomarker to find out the best combination that provides the optimal diagnostic accuracy. In application part, diagnostic performances of serial C-Reactive Protein (CRP) and serial Procalcitonin (PCT) values in predicting death at ICU are investigated and determined that serial CRP values have higher diagnostic accuracy than serial PCT values in predicting death at the end of follow-up. Furthermore, the highest diagnostic accuracy is observed when single measurement of PCT is taken. PCT values are found to have higher diagnostic accuracy than CRP at especially later time-points within the follow-up period. Cut-off value of CRP is proposed to distinguish the groups since it has smaller Coefficient of Quartile Variation and smaller Robust Coefficient of Variation values compared to PCT. The first three days after the last biomarker measurement, cut-off values for PCT are found to be in decreasing trend for men and women, while constant cut-off values in the first two days; then decreasing trend for CRP are observed for both genders. Standard joint model gives the optimal diagnostic accuracy for both CRP and PCT. In conclusion, a comprehensive study has been carried out to assess the factors affecting the diagnostic performance of longitudinal biomarkers via a real-life data application. Coefficient of Quartile Variation measure and Robust Coefficient of Variation are suggested in the decision of choosing the relevant cut-off value. Taking serial biomarker values are suggested to better evaluate the longitudinal profiles of the subjects when needed.
Benzer Tezler
- Convolutional neural network based partial discharge pattern classification of medium voltage cable terminations
Orta gerilim kablo başlıklarında evrişimli sinir ağları ile kısmi boşalma örüntü sınıflandırılması
HALİL İBRAHİM ÜÇKOL
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDOĞAN ÖZDEMİR
- Tıbbi laboratuvarlarda ağır metal / eser element testlerine ait numune alma tüplerinin karşılaştırma ölçümlerinin değerlendirilmesi
Evaluation of comparison measurements of sampling tubes for heavy metal / trace element tests in medical laboratories
VOLKAN KINACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Halk SağlığıYozgat Bozok Üniversitesiİş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VUGAR ALİ TÜRKSOY
- Sınıflandırma yöntemlerinin performansının üretilmiş ve gerçek veri setleri kullanılarak incelenmesi
Analyzing the performance of classification methods using generated and real datasets
ÇİĞDEM KADAİFÇİ YANMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EYLEM DENİZ HOWE
- Elektrokardiyogram vurularının GAL ağı yardımıyla sınıflandırılması
Classification of electrocardiogram beats using GAL network
SELİN METİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET KORÜREK
- Kalman filtresi temelli sensör arıza tespit, teşhis ve ayrıştırma algoritmalarının helikopter dinamik modeline uygulanması
Application of helicopter dynamic modeling of Kalman filter based sensor fault detection, isolation and accommodation algorithms
ÖZLEM DÖKME
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ HACIZADE