Geri Dön

Lojistik regresyon analizi ve sağlık alanında bir uygulama

Logistic regression analysis and an application in healthcare

  1. Tez No: 717003
  2. Yazar: BÜŞRA ÇATAL
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN GÜRDAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: Biyoistatistik, Lojistik regresyon analizi, Lojistik regresyon modelleri, Lojistik regresyon yöntemi, Sağlık hizmetleri, İstatistiksel yöntemler, Bioistatistics, Logistic regression analysis, Logistic regression models, Logistic regression method, Health services, Statistical methods
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
  10. Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada bağımlı değişkenin sürekli veya kategorik olduğu durumlarda kullanabilecek lojistik regresyon analizi incelenmiştir. Kullanıma açık verilerden yararlanılarak lojistik regresyon analizinin iki ve çok kategorili modellerinin teorisi ve analizlerinin ayrıntılı bir şekilde anlatılması amaçlanmıştır. Yöntem: Retrospektif olarak yapılan bu araştırmada iki kategorili lojistik regresyon analizi için kalp krizi riski verisi ve çok kategorili lojistik regresyon analizi için sağlık sigortası harcaması verileri kullanılmıştır. Verilerin normal dağılım gösterip varyanslarının homojen olması durumunda Bağımsız Grup Student t-testi ve üç veya daha fazla çoklu grupların karşılaştırılmalarında ise Tek Yönlü Varyans Analizi yapılmıştır. Verilerin normal dağılım göstermediği veya kategorik verilerin analizleri için parametrik olmayan Mann-Whitney U testi ve üç veya daha fazla gruplara göre karşılaştırmaların yapıldığı Kruskal-Wallis H testi kullanılmıştır. Bulgular: Hastaların yaşı, dinlenme anı kan basıncı, maksimum nabız sayısı, ST segmenti çökme değeri ve görüntülenen damar sayısı, düşük ve yüksek MI risk sınıfları arasında anlamlı farklılık göstermiştir. Dinlenme anı EKG bulgularında ST-T dalga anormalliği yüksek risk grubunda bulunan hastalarda daha yüksek oranda gözlenmiştir. Egzersiz anında anjina görülme oranı düşük risk grubundaki hastalarda daha yüksek oranda izlenmiştir. Çok kategorili lojistik regresyon analizinde müşterilerin VKİ değerleri (p<0,001) ve ödediği sağlık sigorta miktarı (p=0,010) Güneydoğu Bölgesi'nde yaşayanlar için anlamlı düzeyde yüksektir Müşterilerin ödediği sağlık sigorta miktarı da Güneydoğu Bölgesi müşterilerinde anlamlı düzeyde yüksek bulunmuştur (p=0,010). Sonuç: İki kategorili lojistik regresyon analizinde kullanılan kalp krizi verisinde hastaların yaşı, dinlenme anı kan basıncı, maksimum nabız sayısı, ST segmenti çökme değeri ve görüntülenen damar sayısı, düşük ve yüksek MI risk sınıfları arasında anlamlı farklılık göstermiştir (p<0,001). Müşterilere ait VKİ, sigorta ücreti ve sigara kullanımı modelde anlamlı katkı yapmaktadır.

Özet (Çeviri)

The increase in the risk of heart attack and the rising health insurance costs in different regions of the States were examined due to different parameters implementing logistic regression. It was aimed to explain the theory and analyses of the dichotomous and multinominal models of the regression in details through publicly available data. Method: In this retrospective study, the heart attack risk datasets for binary logistic regression and the health insurance expenditure datasets for multi-category logistic regression analysis were used. If the data were normally distributed and the variances were homogeneous, independent groups t-test was executed, and one-way analysis of variance (ANOVA) was implemented for the comparison of three or more multiple groups. The non-parametric of Mann-Whitney U test was employed for the analysis of the dataset where there was non-normal distribution, or it was a categorical dataset. When there were three or more groups' comparisons of non-normal or qualitative datasets, the Kruskal-Wallis H test was carried out for the analysis. Results: The patients' age, resting blood pressure, maximum heart rate, ST segment depression value, and the number of vessels displayed significantly between low and high MI risk classes. In the resting ECG findings, ST-T wave abnormality was observed at a higher rate in patients for the high-risk group. The incidence of angina during exercise was higher in patients for the low-risk group. In the multinominal logistic regression analysis, the BMI values of the customers were significantly higher for those living in the Southeast region (p<0.001). Thus, the amount of health insurance paid by the customers was also observed to be notably higher in the Southeast region customers (p=0.010). Conclusion: In this work, it is presented that the patients' age, resting blood pressure, maximum heart rate, ST segment depression value and the number of displayed vessels show significant differences between low and high MI risk classes (p<0.001). In the second example, the customers who have higher BMI and smoking status that contribute to the insurance cost substantially in the model.

Benzer Tezler

  1. İkili tepki verileri için lojistik regresyon analizi ve bir uygulama

    Logistic regression analysis for the binary response data and an application

    SEMA TOKOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    İşletmeAnadolu Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMEL ŞIKLAR

  2. Koşullu ve sınırlandırılmış lojistik regresyon yöntemlerinin karşılaştırılması ve bir uygulama

    Comparison of conditional and truncated logistic regression models and an application

    ERTUĞRUL ÇOLAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Tıbbi BiyolojiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. KAZIM ÖZDAMAR

  3. Kadın doğum kliniklerinde çalışan hemşire ve ebelerin hatalı tıbbi uygulama yapma durumları ve hatalı tıbbi uygulama nedenlerinin önemine ilişkin görüşleri

    Nurses and midwives faulty medical practices who is working in obsterics and gynecology clinics

    MELTEM ÖZTUNÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    HemşirelikGazi Üniversitesi

    Doğum ve Kadın Hastalıkları Hemşireliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLŞEN VURAL

  4. Anomaly detection using machine learning techniques: A comparative study on first payment default prediction in retail loans

    Yapay öğrenme yöntemleriyle anomali saptanması: Bireysel kredilerde ilk ödemede batma tahmini üzerine karşılaştırmalı bir çalışma

    AHMET TALHA YİĞİT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bankacılıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ

  5. Lojistik regresyonda richard link fonksiyonu kullanımı ile doğru sınıflama oranlarındaki değişimin incelenmesi: KOAH'ta risk faktörlerinin belirlenmesi üzerine bir çalışma

    Investigation of change in correct classification ratios by using richard link function in logistic regression: A study on determining risk factors in COPD

    KÜRŞAD NURİ BAYDİLİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Biyoistatistikİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET DİRİCAN