Geri Dön

Tanı testlerinin altın standart varlığında/yokluğunda değerlendirilmesi: Bayesci yaklaşımın katkısı

Evaluation of diagnostic tests when there is/is not A gold standard: Contribution of bayesian approach

  1. Tez No: 445379
  2. Yazar: YUSUF KEMAL ARSLAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HÜSEYİN REFİK BURGUT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Biyoistatistik, Statistics, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: Bayes yaklaşımı, Biyoistatistik, Standartlar, Teşhis, Teşhis teknikleri ve prosedürleri, Teşhis testleri, Bayes approach, Bioistatistics, Standards, Diagnosis, Diagnostic techniques and procedures, Diagnostic tests
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Tanı testleri, hasta ve sağlıklı bireylerin oluşturduğu heterojen bir kitlede bireyin gerçek durumunu ortaya çıkarmak amacıyla kullanılır. Doğruluğu kesin olarak kanıtlanmış altın standart testler ile bireylere“hasta”ya da“sağlıklı”tanısı konulmaktadır. Bazı altın standart testlerdeki uygulama zorlukları, test maliyetlerinin yüksek olması ve çeşitli hastalıklarda testin girişimsel olması nedeniyle her şüpheli durumda kullanımı mümkün olmayabilmektedir. Bu nedenle sağlık alanında altın standart testlere alternatif olabilecek tanı testleri geliştirilmeye çalışılır. Altın standart test ile gerçek durumu belirlenen bireylere alternatif yeni test uygulanarak, bu yeni tanı testinin sınıflama gücünü gösteren doğruluk ölçütleri elde edilir. Altın standart varlığında ve yokluğunda bu doğruluk ölçütleri farklı yaklaşımlar kullanılarak elde edilmektedir. Bu yaklaşımlardan birisi de araştırmacılar tarafından değişik alanlarda yaygın olarak uygulanmaya başlanan Bayesci yaklaşımdır. Bayesci yaklaşım araştırmacıya ilgilendiği parametre tahminlerinin elde edilmesinde önsel bilgiyi (prior) kullanma olanağı sağlamaktadır. Son günlerde klinikteki yararı yadsınamayacak olasılık hesabı nomogram ve benzeri araçlarda kullanılmaktadır. Bu tezde, Bayesci yaklaşım ile tanı testlerine ait duyarlılık ve seçicilik gibi doğruluk ölçütleri elde edilmiş ve yaklaşımın katkısı araştırılmıştır. Doğruluk ölçütlerinin elde edilmesi aşamasında; Bayesci çıkarsama, Gibbs örneklemesi, Markov Zinciri Monte Carlo (MCMC) yöntemleri kullanılmıştır. Bu amaçla üniversitemizde yapılan Helicobacter Pylori ile ilgili çalışmadan elde edilen veriler WinBUGS ve/veya R paket programı yardımıyla analiz edilmiştir. Bayesci çıkarsama yapıldığında hastalık (veya durum) ile ilgili prevalans bilgisi dikkate alındığından tanı testleri daha güvenilir sonuçlar verebilmektedir.

Özet (Çeviri)

Diagnostic tests are used for defining the disease status of person in a heterogeneous population which consists of healthy and diseased people. With the help of the gold standard tests one can be diagnosed as“diseased”or“healthy”, however these tests may not be used in each uncertain situation due to the difficulty on practice, high costs and being interventional in some diseases. For this reason in many fields of medicine, diagnostic tests are developed to be used in place of gold standard tests. Measures of accuracy that show the power of classification of the newly developed alternative tests are obtained by using information provided by the gold standard test. In the absence/presence of a gold standard test these measures of accuracy can be determined using different approaches, one of which is Bayesian approach commonly used by the researchers in many different fields. The Bayesian approach also provides a way to include expert prior knowledge concerning parameters of interest. Nowadays the calculation of probability on clinical science is using on nomograms etc. and the contribution is undeniable. The aim of this thesis is to evaluate diagnostic tests by using Bayesian approach whether or not there is a gold standard, to assess the contribution of Bayesian approach, to analyze the datasets for practical application with WinBUGS and/or R package programme. Datasets will be analyzed with WinBUGS package programme. As statistical methods, Bayesian inference, Gibbs sampling and Markov Chain Monte Carlo will be employed. Diagnostic test for a disease give more reliable results when there is a Bayesian inference that including prevalence information.

Benzer Tezler

  1. Tanı testlerinin değerlendirilmesinde kullanılan standartlar ve analitik yöntemler

    Standards and analytic techniques used in evaluation of diagnostic tests

    İLKER ÜNAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    BiyoistatistikÇukurova Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. H. REFİK BURGUT

  2. Klinik örneklerde dfs paterninin ve anti-dfs70 antikorunun araştırılması

    Investigation of dfs pattern and anti-dfs70 antibody in clinical samples

    PELİN ONARER

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    MikrobiyolojiAkdeniz Üniversitesi

    Tıbbi Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESVET MUTLU

  3. Tiroid kanserli hastaların tanısal analizinin retrospektif olarak incelenmesi

    Retrospective evaluation of diagnostic analysis in thyroid cancer patients

    FATİH İLERİ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İç HastalıklarıBursa Uludağ Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CANAN ERSOY

  4. Bruselloz: 140 olgunun değerlendirilmesi

    Brucellosis: Evaluation of 140 cases

    FUNDA KOÇAK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Enfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyolojiİstanbul Üniversitesi

    Klinik Bakteriyoloji ve Enfeksiyon Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. ALİ MERT

  5. Antinükleer antikorların immünolojik tanı yöntemleri ile araştırılması

    Investigaion of antinuclear antibodies with immunological diagnosis methods

    SEVGİ DELİOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    MikrobiyolojiGaziantep Üniversitesi

    Temel Tıp Bilimleri Bölümü

    DOÇ. DR. FAHRİYE EKŞİ