Tanı testi doğruluğu için meta-analitik yöntemler: ROC analizi ve bir uygulama
Meta-analytic methods for diagnosti̇c test accuracy: ROC analysis and an application
- Tez No: 830147
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HAYAL BOYACIOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Bu çalışmada tanı testlerinin meta-analizinde farklı tahmin yöntemleri ile SROC(Özet İşlem Karakteristiği Eğrisi: Summary Receiver Operating Characteristic Curve) ve HSROC ( Hiyerarşik İşlem Karakteristiği Eğrisi) çözümleri incelenmiş, gerçek veriler üzerinde farklı hazır yazılım programları ile çözümlenmiştir. Çalışmanın uygulama bölümünde ağız kanserlerinde klinik oral muayenenin etkinliğini değerlendirmek için yapılan bir meta analiz çalışması verileri ile çalışma yürütülmüştür. Çalışma kriterlerine uygun 3 grubun verileri analize dâhil edilmiştir. Etki büyüklüğü olarak Odds oranı kullanılmıştır. Yapılan analizlerde Grup1'de AUC değeri 0.9503 (Q*=0.8909), Grup2'de AUC değeri 0.9125 (Q*=0.8448) ve Grup3'de AUC değeri 0. 9168 ( Q*=0.8497) olarak bulunmuştur. Grup1'in (hafif displazi için test negatif, orta ve şiddetli dispaziler için test pozitif) tanı koymada daha başarılı olduğu görülmüştür. Ayrıca birçok hazır yazılım programlarında SROC ve HSROC grafiklerinin çizilebildiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
In this study, SROC (Summary Operation Characteristic Curve) and HSROC (Hierarchical Operation Characteristic Curve) solutions were analyzed with different estimation methods in the meta-analysis of diagnostic tests, and analyzed with different ready-made software programs on real data. In the application part of the study, the study was conducted with the data of a meta-analysis study to evaluate the effectiveness of clinical oral examination in oral cancers. The data of 3 groups suitable for the study criteria were included in the analysis. Odds ratio was used as the effect size. In the analyzes performed, the AUC value in Group1 was 0.9503 (Q*=0.8909). In Group2, the AUC value was 0.9125 (Q*=0.8448). In Group3, the AUC value was found to be 0.9168 (Q*=0.8497). Group 1 (test negative for mild dysplasia, positive for moderate and severe dysplasia) was found to be more successful in diagnosis. In addition, it has been seen that SROC and HSROC graphics can be drawn in many ready-made software programs.
Benzer Tezler
- Birleştirilmiş tanı testlerine meta analitik yaklaşımlar
Meta analytic approaches for incorporated diagnostic tests
MERAL AYDIN
Doktora
Türkçe
2024
BiyoistatistikHacettepe ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PINAR ÖZDEMİR
- Çok kesim noktalı tanı testi doğruluğu çalışmalarında tanısal meta-analizi ve bir uygulama
Meta-analysis of diagnostic test accuracy studies with multiple thresholds and an application
CAHİDE GÜLDÜR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
BiyoistatistikAnkara ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASEMİN YAVUZ
- Boyun yumuşak doku ultrasonografik ölçümlerinin zor laringoskopi öngörme değerinin araştırılması: Tanısal test doğruluğu meta-analizi
Ultrasonographic skin to epiglottis distance measurement as a predictor of difficult laryngoscopy: A diagnostic test accuracy meta-analysis
MELİS SUMAK HAZIR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Anestezi ve ReanimasyonSağlık Bilimleri ÜniversitesiAnesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DİLEK ÜNAL
- İnvaziv aspergillozis tanısında yardımcı testlerin değerlendirilmesi
Evaluation of the ancillary tests in the diagnosis of invasive aspergillosis
AYŞE ŞENDUR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2015
Klinik Bakteriyoloji ve Enfeksiyon HastalıklarıHacettepe Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SİBEL AŞÇIOĞLU HAYRAN
DOÇ. DR. MİNE DURUSU TANRIÖVER
- Sezgisel optimizasyon yöntemi ile insan retina görüntülerinde optik disk segmentasyonu ve derin öğrenme ile hastalık teşhisi
Optic disc segmentation in human retina images with heuristic optimization method and disease diagnosis with deep learning
HAMIDA ALI ABDUSALAM ALMESHRKY
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKastamonu ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULKADİR KARACI