Çevre epidemiyolojisinde hastalıkların modellenmesi için zaman serisi regresyon analizi yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of time series regression models in environmental epidemiology for diseases modeling
Yazar: MEHMET KARADAĞ
Danışman: PROF. DR. BAHAR TAŞDELEN ; DOÇ. DR. SEVAL KUL
İnönü Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Biyoistatistik = Bioistatistics ; Doğrusal olmayan zaman serileri = Non-linear time series ; Epidemiyoloji = Epidemiology ; Genelleştirilmiş doğrusal modeller = Generalized linear models ; Hastalık = Disease ; Hava kirliliği = Air pollution ; Modellenme = Represent ; Regresyon analizi = Regression analysis ; Zaman serileri analizi = Time series analysis ; Çok değişkenli zaman serileri = Multivariate time series

Özet:
Amaç: Bu çalışmada Astım, KOAH, Pnömoni ve Pte hastalıklarının 3 farklı sonuç değişkeni GAM, DGDOM ve GAMAR yöntemleri kullanılarak modellenmiş ve yöntemlerin performans sonuçları karşılaştırılarak en iyi model araştırılmıştır.
Materyal ve Metot: Gerçek verimiz, Gaziantep ili Kamu Hastaneleri Genel Sekreterliğine bağlı 3 hastaneden 01 Ocak 2009 ile 31 Mart 2014 tarihleri arasında toplam 1916 gün boyunca geriye dönük olarak izlenmesi ile elde edilen veriler kullanılarak oluşturuldu. Cevap değişkenleri; astım, KOAH, pnömoni ve pulmoner tromboemboli şikayeti ile "acil ve göğüs hastalıkları servislerine başvurular", "hastanede yatış" ve "mortalite" durumlarının günlük sayımı şeklindedir. Tahminlerde GAM, DGDOM ve GAMAR yöntemleri kullanılmış, aynı yöntemle kurulan 4 farklı modelden en iyi performansa sahip model, ilgili yöntem için karşılaştırma modeli olarak kullanılmıştır. Tahminlerin performansının değerlendirilmesinde AIC, düzeltilmiş AIC, BIC, fark yüzdesi ve düzeltilmiş R2 kriterleri kullanılmıştır.
Bulgular: Astım, KOAH, pnömoni ve PTE hastalıklarının başvuru ve hastanede yatış cevap değişkenlerinin tahmininde performans kriterlerine göre GAM ve DGDOM benzer sonuçlar gösterirken, GAMAR metodunun diğer yöntemlere göre daha üstün sonuçlar verdiği gözlenmiştir. Hastalıkların eks cevap değişkenlerinde ise; astım hastalığında DGDOM diğer modellere göre üstün performans gösterse de diğer hastalıklarda yine GAMAR'ın üstün olduğu gözlenmiştir.
Sonuç: İncelenen bağımlı değişkenler ile oluşturulan modeller kıyaslandığında, en iyi performansın GAMAR yönteminden elde edildiği gözlenmiştir. Bunun yanında OR grafiklerinde en düşük standart hatalı grafikler GAMAR yöntemi kullanılan modellerde gözlenmiştir. 

Anahtar Kelimeler: GAM, DGDOM, GAMAR, Çevre Epidemiyolojisi, Hava Kirliliği.

Abstract:
Aim: In this study, 3 different outcome variables of Asthma, COPD, Pneumonia and Pte diseases were modeled by using GAM, DGDOM and GAMAR methods and the best model was investigated by comparing the performance results of the methods.
Material and Methods: The data was obtained from 3 hospitals under the General Secretariat of Gaziantep province public hospitals retrospectively for a total of 1916 days between 01 January 2009 and 31 March 2014. Response variables were number of the admission, hospitalization, and mortality due to asthma, COPD, pneumonia and pulmonary thromboembolism. The response variables were estimated by GAM, DGDOM and GAMAR methods by building 4 different models and the performances of the models were compared.
Results: GAM and DGDOM showed similar results according to the performance criteria in predicting the recourse and hospitalization response variables of asthma, COPD, pneumonia and PTE diseases. It was observed that GAMAR method gave superior results to other methods. In the mortality response variables of the diseases; although DGDOM gave superior performance to other models in asthma disease, GAMAR was also superior in other diseases.
Conclusion: When the models created with dependent variables was compared, it was observed that the best performance was obtained from the GAMAR method. However, the lowest standard error graphics in the OR charts were observed in the models using the GAMAR method.

Key words: GAM, DGDOM, GAMAR, Environmental Epidemiology, Air Pollution.