Sensitivity and specificity smoothing method for determining optimal cutpoint of a continuous predictive variable
Sürekli tahmin edici değişkenlerde optimal kesim noktasını bulmak için duyarlılık ve özgüllük düzleştirme metodu
- Tez No: 834037
- Danışmanlar: PROF. DR. ZEYNEP IŞIL KALAYLIOĞLU AKYILDIZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, İstatistik, Biostatistics, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 96
Özet
Sağlık araştırmalarında, sağlıklı ve hasta bireyleri sürekli bir teşhis belirteci temelinde doğru bir şekilde sınıflandırmak için optimal bir kesme değerinin seçimi çok önemlidir. Alıcı işletim karakteristiği (ROC) eğrisi, çeşitli belirteç değerlerinde özgüllük ekseninde duyarlılığı gösteren, belirteç performansını değerlendirmek için yaygın olarak kullanılan grafik bir araçtır. Bu tez, duyarlılığa ve özgüllüğe bağlı olan bir amaç fonksiyonu değerine dayanan dört popüler indeksin (Youden indeksi, uygunluk olasılığı, (0, 1) köşesine en yakın nokta ve simetri noktası) işaret ettiği optimal eşik değeri tahmin etmek için üç yöntemi karşılaştırmaktadır: Ampirik, indeks düzleştirme (IS) ve duyarlılık özgüllük düzleştirme (SSS). Ampirik yöntem, olası tüm kesme noktalarını değerlendirir ve optimum kesme noktası olarak optimum amaç fonksiyonu değerine sahip belirteç değerini seçer. IS, ampirik amaç fonksiyonu değerlerine düzgün bir eğri oturtur ve eğriyi optimize eden ilgili belirteç değerini seçer. Bu çalışmada önerilen SSS yöntemi, eşik değer ekseni üzerinde hem duyarlılık hem de özgüllük değerlerine düzleştirilmiş eğriler oturtur. Amaç fonksiyonu değerleri, bu eğrilerin gösterdiği tahmini duyarlılık ve özgüllük değerlerinden hesaplanır ve amaç fonksiyonunun optimal değerine karşılık gelen belirteç seviyesi, optimal kesme noktası olarak kabul edilir. Bu çalışma, yeni SSS yönteminin performansını bu farklı indeksler için ampirik ve IS yöntemleriyle karşılaştırmayı ve en uygun kesme noktasını tahmin etmek için dört ortak indeksin performansını karşılaştırmayı amaçlamıştır. Sonuç olarak, SSS yöntemi, optimal kesme noktalarının tahmininde ampirik ve IS yöntemlerinden daha iyi performans göstermiştir. Dört teknik arasında ise Simetri tekniği en yüksek performansı sergilerken, Youden indeks tekniği en az etkili performansı sergilemiştir.
Özet (Çeviri)
The selection of an optimal cut-off value is crucial in health research for accurately classifying healthy and diseased individuals based on a continuous diagnostic marker. The widely-used receiver operating characteristic (ROC) curve evaluates marker performance by plotting sensitivity against specificity across various marker values. This thesis compares three methods for threshold estimation: empirical, index smoothing (IS), and sensitivity specificity smoothing (SSS). These methods are assessed using four common indexes (Youden index, concordance probability, the point closest-to-(0, 1) corner, and symmetry point), which depend on an objective function value considering sensitivity and specificity. The empirical method evaluates all cut-off points and selects the one with the optimal objective function value. IS fits a smooth curve to empirical objective function values and selects the corresponding marker value that optimizes the curve. The novel SSS method introduced here fits smooth curves to both sensitivity and specificity against the cut-off value axis. Objective function values are calculated from the estimated sensitivity and specificity values indicated by these curves, and the marker level that corresponds to the optimal value of this estimated objective function is considered the optimal cut-off point. This study assesses and compares the SSS method's performance against the empirical and IS methods for these indexes, along with evaluating performance of these four common indexes for optimal cut-off estimation. The SSS method outperforms empirical and IS methods in estimating optimal cut-off points. Among the four techniques, the Symmetry technique exhibits the highest performance, while the Youden index technique performs the least effectively.
Benzer Tezler
- Sağlık verilerinin tahmininde zaman serisi analizi ve yapay sinir ağları yöntemlerinin incelenmesi
Examination of time series analysis and artificial neural networks methods in prediction of health data
TUĞÇE ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜL VUPA ÇİLENGİROĞLU
- Parkinson hastalarının dikkat fonksiyonlarına ait beyin aktivasyonlarının fonksiyonel MRG ile incelenmesi ve evrişimsel sinir ağları ile sınıflandırılması
Analysis of the brain activations of attention functions of Parkinson patients with functional MRI and classification with conventional neural networks
NUR YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
BiyomühendislikSelçuk ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜZİN ÖZMEN
- Koroner arter patolojilerinin değerlendirilmesinde çok kesitli bilgisayarlı tomografi ile invaziv koroner anjiografinin karşılaştırılması
Comparison of multislice computed tomography and invasıve coronary anjiography in evaluation of coronary artery pathologies
FEYZA GELEBEK YILMAZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2011
Radyoloji ve Nükleer TıpGaziantep ÜniversitesiRadyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. METİN BAYRAM
- Koledokolitiazis tanısında manyetik rezonans kolanjiopankreatografi ve manyetik rezonans true-fısp sekansının karşılaştırılması
Comparison of magnetic resonance cholangiopancreatography and magnetic resonance true-fisp sequence in the diagnosis of choledocholithiasis
UMUT ERDEM
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2019
Radyoloji ve Nükleer TıpSağlık Bilimleri ÜniversitesiRadyodiagnostik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞÜKRÜ MEHMET ERTÜRK
- Sensitivity and specificity of the multi-channel CW-fNIRS for medical purposes
Çok kanallı SD-iYKAS sisteminin medikal amaçlı hassasiyeti ve özgüllüğü
ALP ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. ATA AKIN