D vitamini düzeyi ile diyabet (Şeker) hastalığı arasındaki ilişkinin makine öğrenme algoritmaları kullanılarak tespit edilmesi
Determination of the relationship between vitamin D level and diabetes (Sugar) disease using machine learning algorithms
- Tez No: 960163
- Danışmanlar: PROF. DR. BÜLENT SEZEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Halk Sağlığı, İstatistik, İşletme, Public Health, Statistics, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 135
Özet
Bu tez çalışmasında, D vitamini düzeyleri ile diyabet arasındaki ilişki istatistiksel algoritmalar ve makine öğrenme algoritmaları kullanılarak iki ayrı yaklaşımla incelenmiştir. İlk çalışmada, 817 bireye ait 25(OH)D ve HbA1c düzeyleri analiz edilerek, bireyler glisemik durumlarına göre normal, prediyabetik ve diyabetik olarak üç gruba ayrılmıştır. Ortalama D vitamini düzeylerinin bu gruplar arasında anlamlı farklılık gösterdiği belirlenmiştir. Lojistik regresyon algoritması ile yapılan analizlerde, D vitamini düzeyinde her 1 ng/mL'lik artışın diyabet riskini %4 oranında azalttığı görülmüştür (OR = 0.96). Ayrıca, D vitamini düzeyinin cinsiyet ve yaş gibi klasik risk faktörlerinden daha etkili bir tahmin edici olduğu tespit edilmiştir. Ancak, yalnızca D vitamini düzeyine dayanan yöntemin ayrım gücü sınırlı bulunmuştur (AUC = 0.59). İkinci çalışmada, aynı hasta verileri kullanılarak, D vitamin düzeylerinin diyabet tahminindeki rolü Destek Vektör Makinesi algoritmaları ile değerlendirilmiştir. Bu doğrultuda, veri ön işleme adımları sonrasında destek vektör makinesi algoritmalarının farklı çekirdek (kernel) fonksiyonlarıyla modeller oluşturulmuş ve performansları karşılaştırılmıştır. Basit eşik algoritmasının doğruluk oranı %58.28 iken, yaş, cinsiyet ve diğer klinik parametrelerin dahil edildiği çok değişkenli destek vektör makinesi algoritması ile doğruluk oranı %67.48'e yükselmiştir. Optimize edilen radial basis function kernel destek vektör makinesi algoritması en başarılı sonuçları vermiş; %72.39 doğruluk ve 0.768 AUC değeri ile diyabetik ve diyabetik olmayan bireyler arasında yüksek ayırt edicilik sağlamıştır. Özellik önem analizi, D vitamini düzeylerinin algoritmaya %37.5 oranında katkı sağladığını göstermiştir. Bu bulgular, D vitamininin tek başına sınırlı ancak diğer klinik parametrelerle birlikte değerlendirildiğinde güçlü bir tahmin edici olabileceğini ortaya koymaktadır. Genel olarak, elde edilen sonuçlar D vitamini eksikliğinin diyabet riski ile anlamlı bir şekilde ilişkili olduğunu göstermekte ve D vitamini taramalarının diyabet öngörüsünde potansiyel bir araç olarak kullanılabileceğine işaret etmektedir. Ancak, diyabetin çok faktörlü yapısı göz önünde bulundurulduğunda, D vitamini düzeyinin diğer risk faktörleri ile ele alınması gerektiği sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis study, the relationship between vitamin D levels and diabetes was examined through two distinct approaches using statistical and machine learning algorithms. In the first part of the study, 25(OH)D and HbA1c levels of 817 individuals were analyzed, and participants were categorized into three groups based on their glycemic status: normoglycemic, prediabetic, and diabetic. It was determined that the mean vitamin D levels significantly differed among these groups. Logistic regression analysis revealed that each 1 ng/mL increase in vitamin D level was associated with a 4% decrease in diabetes risk (OR = 0.96). Moreover, vitamin D level was found to be a stronger predictor than classical risk factors such as age and gender. However, the discriminatory power of the model based solely on vitamin D level was limited (AUC = 0.59). In the second part of the study, the same dataset was used to evaluate the predictive role of vitamin D levels in diabetes using Support Vector Machine (SVM) algorithms. After data preprocessing, various SVM models were developed with different kernel functions and their performances were compared. While the accuracy of a basic threshold-based algorithm was 58.28%, the accuracy increased to 67.48% with a multivariate SVM model that included age, gender, and other clinical parameters. The optimized radial basis function (RBF) kernel SVM yielded the best results, achieving 72.39% accuracy and an AUC of 0.768, indicating high discriminative ability between diabetic and non-diabetic individuals. Feature importance analysis showed that vitamin D levels contributed 37.5% to the model. These findings suggest that while vitamin D alone is a limited predictor, it can be a strong indicator when combined with other clinical parameters. Overall, the results indicate that vitamin D deficiency is significantly associated with diabetes risk, and that vitamin D screening may have potential as a predictive tool for diabetes. However, considering the multifactorial nature of diabetes, it is concluded that vitamin D levels should be evaluated in conjunction with other risk factors.
Benzer Tezler
- Tip 2 diabetes mellituslu hastalarda biyoaktif d vitamini ile remnant kolesterol arasındaki ilişkinin araştırılması
Evaluation of the relationship between bioavailable vitamin d and remnant cholesterol in type 2 diabetes mellitus patients
GÜLSÜM FEYZA ALTAŞ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2018
BiyokimyaDokuz Eylül ÜniversitesiTıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEZER UYSAL
- Non-geriatrik diyabetik hastalarda kognitif fonksiyon ve mikronütrient düzeyi ilişkisi
The relationship of cognitive functions and micronutrient levels in non-geriatric patients with diabetes mellitus
EMRE CEM GÖKÇE
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
İç HastalıklarıSağlık Bilimleri Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FERAY AKBAŞ
- Evaluation the role of interleukin-17 and interleukin 37 in pathogenesis of type-2 diabetes
Tip-2 diyabet patojenizinde interleukin-17 ve interleukin 37'nin rolü değerlendirilmesi
AHMED MOHAMMED ALI ALI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
BiyokimyaÇankırı Karatekin ÜniversitesiBiyokimya ve Klinik Biyokimya Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞEVKİ ADEM
- Tip 2 diyabet hastalarında anksiyete profili, anksiyetenin diyabet regülasyonu ve D vitamini ile ilişkisi
Anxiety profile in patients with type 2 diabetes, the relationship of anxiety with diabetes regulation and vitamin D
ERAY ERGE
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
İç HastalıklarıBolu Abant İzzet Baysal Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜJGAN GÜRLER
- Tip 2 diyabet olan ve olmayan bireylerin serum D vitamini düzeyleri ile beslenme alışkanlıklarının karşılaştırılması
The comparison of serum D vitamine levels and nutrition habits with TYPE 2 diabetic and non-type 2 diabetic individuals
DİDEM YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Beslenme ve Diyetetikİstanbul Okan ÜniversitesiBeslenme ve Diyetetik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET AKMAN