Belirteç değerlerinin monoton olmaması durumunda genelleştirilmiş ROC eğrilerinin parametrik ve parametrik olmayan yöntemlerle kestirilmesi ve en iyi kesim noktalarının saptanması
Predicting of the ROC curve generalization with the methods of parametric and NON-parametric and determining of the best threshold points for NON-monotone marker value
- Tez No: 754498
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET ERGUN KARAAĞAOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Biyobelirteçler, Biyoistatistik, ROC analizi, ROC eğrisi, Sağlık ve hastalık, Teşhis, Teşhis teknikleri ve prosedürleri, Teşhis testleri, Tiroid hastalıkları, Biomarkers, Bioistatistics, ROC analysis, ROC curves, Health and disease, Diagnosis, Diagnostic techniques and procedures, Diagnostic tests, Thyroid diseases
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sağlık alanında, düşük veya yüksek değerlerin hastalığın göstergesi olduğu tanı testleri ile sıklıkla karşılaşılır. Monoton bir azalış ya da artış gösteren bu tanı testleri için ROC analizi kullanılır. Ancak, bazı tanı testlerinin hem düşük hem de yüksek değerleri hastalığın göstergesidir. Monoton bir azalış ya da artış göstermeyen bu tanı testleri için genelleştirilmiş ROC (gROC) analizi kullanılmalıdır. Bu amaçla tiroid hastalığını tanılamak için kullanılan, yüksek ve düşük değerleri hastalığın göstergesi olan T4 (Tiroksin) testi ele alınmıştır. gROC analizinde, pozitifliği tanımlamak için alt ve üst kesim noktası olmak üzere iki kesim noktası belirlenir. T4 testinin farklı alt ve üst kesim noktalarında, hastalıklı ve sağlıklı bireylere ilişkin testin yanlış pozitif oranın (1-seçicilik) doğru pozitif oranına (duyarlılık) karşı noktalanması ile gROC eğrisi elde edilir. gROC eğrisi altında kalan alan (gAUC), rastgele ve birbirinden bağımsız olarak seçilen hastalıklı bir bireyle sağlıklı bir bireyin doğru bir sınıflandırma alt kümesinde olma olasılığını verir. gROC eğrisi ve gROC eğrisi altında kalan alan, tanı testinin veri yapısına göre parametrik ve parametrik olmayan yöntemlerle elde edilir. T4 (Tiroksin) testine ilişkin parametrik ve parametrik olmayan yöntemlerle gROC analizi yapılmıştır. Analizler için R programlama dilinde, parametrik yöntemlerde“movieROC”paketi ve parametrik olmayan yöntemlerde“nsROC”paketi ile ilgili fonksiyonlar kullanılmıştır. Hasta veya sağlıklı bireylerin belirteç değerleri, normal dağılıma sahip olmadığında parametrik olmayan yöntemler parametrik yöntemlere göre daha iyi sonuçlar verir. Bu çalışmada, hasta bireylerin T4 testinin dağılımı normal dağılım göstermediği için parametrik olmayan yöntemler daha iyi sonuçlar vermiştir. En iyi kesim noktalarının belirlenmesi için Youden indeksi kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
In the healthcare field, diagnostic tests are frequently encountered where low or high values are indicative of a disease. The ROC analysis is used for these diagnostic tests that show a monotonous decrease or increase. However, both low and high values of some diagnostic tests are indicative of the disease. The generalized ROC (gROC) analysis should be used for these diagnostic tests that do not show a monotonous decrease or increase. For this purpose, a T4 (Thyroxine) test which is used to diagnose thyroid disease and whose high and low values are indicative of the disease is discussed. In the gROC analysis, two cut-off points, the lower and the upper cut-off point, are determined to define positivity. The gROC curve is obtained by plotting the false-positive rate (1-specificity) versus the true-positive rate (sensitivity) of the test for diseased and healthy individuals at different lower and upper cut-off points of the T4 test. The area under the gROC curve (gAUC) gives the probability that a randomly and independently selected one diseased and one healthy individual are in a correct classification subset. The gROC curve and the area under the gROC curve are obtained by parametric and non-parametric methods according to the data structure of the diagnostic test. The gROC analysis was performed with parametric and non-parametric methods related to the T4 (Thyroxine) test. For the analysis, functions related to the package“movieROC”package in parametric methods and“nsROC”package in non-parametric methods were used in R programming language. When the marker values of patients or healthy individuals do not have a normal distribution, non-parametric methods give better results than parametric methods. In this study, non-parametric methods gave better results because the distribution of the T4 test of the patients did not show a normal distribution. Youden index was used to determine the best cut-off points.
Benzer Tezler
- Kalp yetmezliği hastalarında serum gama-glutamil transferaz (GGT) düzeyinin prognostik rolü
The prognostic role of serum gamma-glutamyl transferase (GGT) levels in patients with heart failure
SONER DEMİR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2026
KardiyolojiSağlık Bilimleri Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET EMİN PİŞKİNPAŞA
- Shear wave elastografi, polikistik over sendromunda diagnostik bir belirteç olarak kullanılabilir mi?
Can shear wave elastography be used as a diagnostic marker in polycystic over syndrome?
UĞURCAN ZORLU
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Kadın Hastalıkları ve DoğumSağlık Bilimleri ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN RAŞİT YALÇIN
- Eritrosit dağılım genişliğinin (RDW) yenidoğan sepsisinde belirteç olarak kullanılmasının araştırılması
Research of red cell distribution width (RDW) as a diagnosti̇c marker in neonatal sepsi̇s
KHANIM BABA ZADA
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2020
Çocuk Sağlığı ve Hastalıklarıİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEKERİYYA MEHMET VURAL
- Ektopik gebelik ve rüptüre ektopik gebelik tanısında bir belirteç olarak DNI'nin yeri var mı?
Does DNI have a place as a marker in the diagnosis of ectopic pregnancy and ruptured ectopic pregnancy?
MEHMET CAN YAŞAR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Kadın Hastalıkları ve DoğumSağlık Bilimleri ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RAHİME BEDİR FINDIK
- Parvovirüs ile enfekte köpeklerde serum c reaktif protein değerlerinin belirlenmesi
Determination of serum c reactive protein levels i̇n dogs infected with parvovirus
ERDAL ŞİMŞEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Veteriner HekimliğiKırıkkale ÜniversitesiVeterinerlik İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERKAL GAZYAĞCI