Lojistik regresyon analizi ve sağlık alanında bir uygulama
Logistic regression analysis and an application in healthcare
- Tez No: 717003
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN GÜRDAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 104
Özet
Bu çalışmada bağımlı değişkenin sürekli veya kategorik olduğu durumlarda kullanabilecek lojistik regresyon analizi incelenmiştir. Kullanıma açık verilerden yararlanılarak lojistik regresyon analizinin iki ve çok kategorili modellerinin teorisi ve analizlerinin ayrıntılı bir şekilde anlatılması amaçlanmıştır. Yöntem: Retrospektif olarak yapılan bu araştırmada iki kategorili lojistik regresyon analizi için kalp krizi riski verisi ve çok kategorili lojistik regresyon analizi için sağlık sigortası harcaması verileri kullanılmıştır. Verilerin normal dağılım gösterip varyanslarının homojen olması durumunda Bağımsız Grup Student t-testi ve üç veya daha fazla çoklu grupların karşılaştırılmalarında ise Tek Yönlü Varyans Analizi yapılmıştır. Verilerin normal dağılım göstermediği veya kategorik verilerin analizleri için parametrik olmayan Mann-Whitney U testi ve üç veya daha fazla gruplara göre karşılaştırmaların yapıldığı Kruskal-Wallis H testi kullanılmıştır. Bulgular: Hastaların yaşı, dinlenme anı kan basıncı, maksimum nabız sayısı, ST segmenti çökme değeri ve görüntülenen damar sayısı, düşük ve yüksek MI risk sınıfları arasında anlamlı farklılık göstermiştir. Dinlenme anı EKG bulgularında ST-T dalga anormalliği yüksek risk grubunda bulunan hastalarda daha yüksek oranda gözlenmiştir. Egzersiz anında anjina görülme oranı düşük risk grubundaki hastalarda daha yüksek oranda izlenmiştir. Çok kategorili lojistik regresyon analizinde müşterilerin VKİ değerleri (p
Özet (Çeviri)
The increase in the risk of heart attack and the rising health insurance costs in different regions of the States were examined due to different parameters implementing logistic regression. It was aimed to explain the theory and analyses of the dichotomous and multinominal models of the regression in details through publicly available data. Method: In this retrospective study, the heart attack risk datasets for binary logistic regression and the health insurance expenditure datasets for multi-category logistic regression analysis were used. If the data were normally distributed and the variances were homogeneous, independent groups t-test was executed, and one-way analysis of variance (ANOVA) was implemented for the comparison of three or more multiple groups. The non-parametric of Mann-Whitney U test was employed for the analysis of the dataset where there was non-normal distribution, or it was a categorical dataset. When there were three or more groups' comparisons of non-normal or qualitative datasets, the Kruskal-Wallis H test was carried out for the analysis. Results: The patients' age, resting blood pressure, maximum heart rate, ST segment depression value, and the number of vessels displayed significantly between low and high MI risk classes. In the resting ECG findings, ST-T wave abnormality was observed at a higher rate in patients for the high-risk group. The incidence of angina during exercise was higher in patients for the low-risk group. In the multinominal logistic regression analysis, the BMI values of the customers were significantly higher for those living in the Southeast region (p
Benzer Tezler
- İkili tepki verileri için lojistik regresyon analizi ve bir uygulama
Logistic regression analysis for the binary response data and an application
SEMA TOKOĞLU
- Koşullu ve sınırlandırılmış lojistik regresyon yöntemlerinin karşılaştırılması ve bir uygulama
Comparison of conditional and truncated logistic regression models and an application
ERTUĞRUL ÇOLAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Tıbbi BiyolojiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF.DR. KAZIM ÖZDAMAR
- Lojistik regresyon analizi (LRA), yapay sinir ağları (YSA) ve sınıflandırma ve regresyon ağaçları (C&RT) yöntemlerinin karşılaştırılması ve tıp alanında bir uygulama
Comparison of logistic regression analysis (LRA), artificial neural networks (ANN) and classfication and regression trees (C&RT) methods and an aplication in medicine
YUNUS EMRE KUYUCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
BiyoistatistikGaziosmanpaşa ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÜNAL ERKORKMAZ
- An artificial intelligence approach for breast cancer treatment
Meme kanseri tedavisinde yapay zeka yaklaşımı
TUĞÇE BELDEK
Doktora
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE CAMGÖZ AKDAĞ
- Dokuz Eylül Üniversitesi Fizik Tedavi Rehabilitasyon ve tıp fakültesi son sınıf öğrencilerinin sanal gerçeklik, sağlıkta teknoloji kullanımı ve etik boyutu konusunda bilgi düzeyleri
Knowledge levels of final year students of Dokuz Eylül Üniversitesi Faculty of physical therapy rehabilitation and medicine about virtual reality, using of health technology and ethics
GONCA GÜL ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Halk SağlığıDokuz Eylül ÜniversitesiHalk Sağlığı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT KILIÇ