Ortak değişkene göre düzeltilmiş yarı parametrik ve parametrik olmayan roc eğrilerinin bayesçi ve klasik yöntemlerle tahminlenmesi ve karşılaştırılması
Estimation and comparison of covariate adjusted semi-parametric and nonparametric roc curves by bayesian and classical methods
Yazar: YUSUF DİLBİLİR
Danışman: PROF. DR. ERTUĞRUL ÇOLAK
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Biyoistatistik = Bioistatistics ; ROC analizi = ROC analysis ; ROC eğrisi = ROC curves

Özet:
Amaç: Tıbbi karar ve tanı testlerinde önemli bir yere sahip olan biyobelirteçlerin etkililiğinin belirlenmesinde kullanılan ROC analizinde, ortak değişken etkisinin de değerlendirildiği AROC yöntemlerinin karşılaştırılması tez kapsamına alınmıştır. Bu çerçevede ortak değişkene göre düzeltmenin yapıldığı yarı parametrik ve parametrik olmayan klasik yöntemler ile bayesçi yarı parametrik ve parametrik olmayan yöntemler tez çalışması kapsamında belirlenen yöntemler olup bu yöntemlerin tahminlenmesi ve performans karşılaştırılmalarının yapılması amaçlanmıştır.
Yöntem: Yöntemlerin değerlendirilmesinde, tekdüze dağılıma sahip ortak değişkenle ilişkili olan biyobelirteç için farklı dağılım senaryoları oluşturulmuş olup bu senaryoların her biri için yöntemlerin yakınsaması beklenen kriter AUC değerleri belirlenmiştir. Modellerin performans karşılaştırmalarında AUC ve MSE dikkate alınmıştır. Ayrıca yöntemlerin hasta ve sağlıklı gruplar için farklı örneklem büyüklüklerindeki performanslarının değerlendirilebilmesi için simülasyon çalışmasında her defasında n1 = n0 = (25, 50, 100, 200, 500) olacak şekilde veriler türetilmiş olup her bir kombinasyona ait 1000'er döngülü benzetim çalışmaları tasarlanmıştır. 
Bulgular: Benzetim çalışmalarından elde edilen bulgular incelendiğinde normal dağılıma sahip veri setlerinde başta yarı parametrik yöntemler olmak üzere tüm AROC yöntemlerinin benzer performansa sahip olduğu görülmüştür. Çarpık dağılım senaryolarında ise başta Kernel olmak üzere parametrik olmayan yöntemlerin daha yüksek performansa sahip oldukları görülmüştür.
Sonuç: Sonuç olarak gerçek hayatta biyobelirteç değerlerinin hem hasta hem de sağlıklı toplumda normal dağılım göstermesi az rastlanılan bir durumdur. Normal dağılmayan veri setleri için ortak değişkene göre düzeltilmiş AROC modeli olarak Kernel yönteminin kullanılması önerilmiştir.
Anahtar Kelimeler: AUC, ortak değişken, düzeltilmiş ROC, simülasyon, PSA.

Abstract:
Aim: The comparison of AROC methods in which the covariate effect is also evaluated in the ROC analysis, which is used to determine the effectiveness of biomarkers that have an important place in medical decisions and diagnostic tests, is included in the scope of the thesis. In this framework, semi-parametric and non-parametric classical methods and Bayesian semi-parametric and non-parametric methods, in which correction is made according to the covariate, are the methods determined within the scope of the thesis study, and it is aimed to estimate these methods and make performance comparisons.
Methods: In the evaluation of the methods, different distribution scenarios were created for the biomarker associated with the covariate with a uniform distribution, and for each of these scenarios, the criterion AUC values, which are expected to converge, were determined. AUC and MSE were taken into account in the performance comparisons of the models. In addition, in order to evaluate the performance of the methods in different sample sizes for patient and healthy groups, data were derived as n1 = n0 = (25, 50, 100, 200, 500) each time in the simulation study, and 1000-times simulation studies for each combination were designed.
Results: When the findings obtained from the simulation studies were examined, it was seen that all AROC methods, especially semi-parametric methods, had similar performance in data sets with normal distribution. In the skewed distribution scenarios, it has been observed that non-parametric methods, especially Kernel, have higher performance.
Conclusion: As a result, in real life, it is a rare situation that biomarker values show normal distribution in both patients and healthy populations. For non-normally distributed data sets, it is suggested to use the Kernel method as the adjusted AROC model.
Keywords: AUC, covariate, adjusted ROC, simulation, PSA