Geri Dön

Estimating blood pressure in patients using multiple linear regression model: A sample of Sulaimani province

Regresyon modeli kullanarak hastalarda kan basıncının tahmin edilmesi: Süleymaniye ili örneği

  1. Tez No: 669876
  2. Yazar: RAHELA AZİZ RASUL
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞAKİR İŞLEYEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 89

Özet

Regresyon analizi, bağımlı bir değişken ile bağımsızsız değişken veya değişkenler arasındaki ilişkiyi karşılaştırarak, bu değişkenler arasındaki ilişkiyi netleştirmek, istatistiksel bir denklem üretmek ve istatistiksel bir model oluşturmak için kullanılan istatistiksel bir araçtır. Doğrusal regresyonun önemi, modellerin kolaylığı ve basitliğinden ve bunları matematiksel olarak formüle etme, yorumlama ve tahmin yapma yeteneğinden kaynaklanmaktadır. Çoklu doğrusal regresyon, bağımlı değişkenle birden fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi veya tahmini anlamak ve açıklamak için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Bu çalışmada, bağımsız değişken olan yaş, kan üre, kreatinin, trigliseritler, potasyum, sodyum ve alkolün bağımlı değişken olan kan basıncını (BP) nasıl etkilediğini analiz etmek için Çoklu Doğrusal Regresyon ve Ağaç Regresyon modeli kullanılmıştır. Analizler 3.6.1. sürümlü R istatiksel programı kullanılarak yapılmıştır. Bu amaçla Süleymaniye'deki 502 hastaya ait değerle elde edilmiş yüksek ve düşük olmak üzere iki tansiyon seviyesi ile çalışılmıştır. Ortalama arteriyel basınç, ortalama seviyeleri (yüksek ve düşük kan basıncı) bulmak için kullanılmıştır. Sonuç, Çoklu Doğrusal regresyonun her iki modelin minimum MSE'sine bağlı olarak Ağaç Regresyon modelinden daha iyi bir performansa sahip olduğu sonucu elde edilmiştir. Yaş, kan üre, trigliseritler, alkol, kreatinin ve Sodyum'un farklı birimler tarafından artan kan basıncına yol açtığı sonucu elde edilmiştir. Ayrıca potasyumun kan basıncı üzerinde etkisiz olduğu sonucu elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Regression analysis is a statistical tool used to build a statistical model by comparing the relationship between a dependent variable and another independent variable to produce a statistical equation to clarify the relationship between these variables. The importance of linear regression is due to the ease and simplicity of models and the ability to formulate them mathematically to interpret them and make predictions. Multiple linear regressions are a statistical method used to understand and explain the relationship or prediction between several independent variables with the dependent variable. This study applied multiple linear regression and Tree Regression model using a statistical program (R program) version 3.6.1., to find out how explanatory variables age, blood urea, creatinine, triglycerides, potassium, Sodium, Alcohol affects blood pressure (BP) as a dependent variable Y. For this purpose, we collected information on 502 patients in Sulaimani. The two levels of Blood Pressure, high and low, were taken from the patients. The mean arterial pressure was used to find the average levels (high and low blood pressure). The average blood pressure rate of patients greater than 93.33 mmHg remained only in the dataset. The 93.33 mmHg is a standard range of mean arterial pressure equal to 12/8 mmHg normal blood pressure range. The result shows that MLR has a better performance than the Tree Regression model depending on the minimum MSE of both models, the increasing one unit in age, blood urea, triglycerides, and Alcohol, creatinine, and Sodium leads to increased blood pressure by different units. Conversely, increasing one unit in potassium leads to decreasing blood pressure.

Benzer Tezler

  1. Osas hastaları için CPAP cihazlarındaki optimum basıncın yapay zeka ile tahmini

    Prediction of optimum pressure in CPAP devices for osas patients by artificial intelligence

    FATMA ZEHRA GÖĞÜŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLAY TEZEL

  2. Sepsis şüpheli buzağılarda trombomodulin ve pentraksin-3 belirteçlerinin diyagnostik önemi

    Diagnostic importance of thrombomodulin and pentraxin-3 in neonatal calves with suspected sepsis

    OZAN AYGÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Veteriner HekimliğiMehmet Akif Ersoy Üniversitesi

    İç Hastalıkları (Veterinerlik) Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. RAMAZAN YILDIZ

  3. Yaşlı hastalarda spinal anesteziye bağlı hipotansiyon riskini öngörmede şok indeksi, modifiye şok indeksi ve yaş ilişkili şok indeksinin prediktif değeri var mıdır?

    Is there a predictive value on the part of shock index, modified shock index, and shock index by age in determining the risk of post-spinal hypotension in elderly patients?

    GÖZDE EROL

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Anestezi ve ReanimasyonSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Anesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı

    DR. İSMAİL AYTAÇ

  4. Acil servise başvuran akut pankreatit tanılı hastalarda prognoz tahmininde sistemik immun inflamatuar indeksin değerliliği

    Value of systematic immun inflamatory index in prognosis estimation of patients applied to emergency clinic with acute pancreatitis diagnosis

    CEREN YASEMİN KOCATAŞ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Acil TıpSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Acil Tıp Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİL DOĞAN

  5. Kablosuz algılayıcının modül tasarımı

    Design of a wireless sensor module

    REGAİP MUTLU BİÇER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ADNAN KAVAK