Bilgi kuramı yaklaşımı, Kullback-Leibler uzaklığı ve diğer uzaklık ölçüleri ile tanı testlerinin değerlendirilmesi ve karşılaştırılması
Evaluation and comparison of diagnostic tests by using information theory, Kullback-Leibler distance and other distance measures
Yazar: UMUT ARSLAN
Danışman: PROF. DR. ERGUN KARAAĞAOĞLU
Hacettepe Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2008
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics

Özet:
Tanı testleri tıpta oldukça yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu testler belirli bir hastalığa sahip olan bireylerle olmayanları %100 doğru belirleyemeyebilir. Testlerin performanslarının değerlendirilebilmesi ve aynı hastalık tanısı için kullanılan birden fazla testin birbirleri ile karşılaştırılabilmesi için birçok yöntem vardır. Tanı testlerinin doğruluğunu ve uygulanabilirliğini daha ayrıntılı değerlendirmemize olanak sağlayan yöntemlere gereksinim duyulmaktadır. Bilgi kuramı içerisinde yer alan bilgi içeriği, belirsizlik katsayısı ve Kullback-Leibler Uzaklığı kavramları, test performanslarını daha ayrıntılı bir biçimde değerlendirmemize yardımcı olur. Testlerin performanslarının bilgi kuramı ile değerlendirildiği önceki çalışmalarda hastalık durumu iki sınıflıdır. Ancak hastalık durumu ikiden fazla sınıfa sahip olabilir. Bu çalışmada amaç, hastalık durumu ikiden fazla sınıfa sahip olduğunda, tanı testlerinin performanslarını karşılaştırmak için bilgi kuramı içerisinde yer alan kavramların kullanımını göstermek ve bilgi kuramından elde edilen sonuçlarla klasik yöntemlerden biri olan diskriminant analizi sonuçlarını karşılaştırmaktır. Bu amaçla pulmoner hipertansiyonun alt sınıflarının tanısında kullanılmak üzere iki boyutlu ve doku doppler ekokardiyografik görüntüleme yöntemlerinden elde edilen değişkenlerin performansları değerlendirilmiştir. Bu değerlendirme sonucunda, eğer testlerin önsel olasılık dağılımı aynı değilse, performans göstergesi olarak belirsizlik katsayısı kullanılması daha doğru bir yaklaşım olacaktır. Bununla birlikte belirsizlik katsayısı araştırmacıya sonuçların yorumlanması açısından kolaylık sağlamaktadır. Kullback-Leibler uzaklığı ise testlerin performansları ile ilgili daha ayrıntılı bilgi verebilmektedir.

Abstract:
Diagnostic tests are widely used in medicine. These tests may not discriminate between subjects with and without the disease or disorder with 100% certainty. There are many methods to evaluate the performances of diagnostic tests and to compare the competing tests, which are used for diagnosing the presence or absence of the condition being studied. There is a need for other methods which enables us to more detailed information for the accuracy and applicability of diagnostic tests. Information content, uncertainty coefficient and Kullback-Leibler distance, which are three concepts in information theory, help us to evaluate the test performances in the more detailed way. Previous studies, in which the performances of the tests are evaluated with information theory, disease status is with two categories. However, more frequently, disease status may have more than two categories. The aim of this study is to show the use of these concepts in information theory for comparing the performances of diagnostic tests when disease status has more than two categories and to compare the results with those of classical methods such as discriminant analysis. For this purpose, in order to use in the diagnosis of the sub-classes of pulmonary hypertension, performances of the variables, obtained from two-dimensional and tissue doppler echocardiography imagines, were evaluated. As a result of this evaluation, if the prior probability distributions of the tests are not the identical, it is better to use uncertainty coefficient as performance indicator. Nonetheless, uncertainty coefficient enables researchers in commenting the results. Kullback-Leibler distance gives more detailed information about the performances of tests.