İneklerde ekostuktur değişkenler kullanılarak kronik endometritis derecelerinin ROC eğrisi yöntemi ile belirlenmesi
Detection of chronic endometritis severity in cows by using echostructure variables in ROC curve analysis
Yazar: AYCA BABAK
Danışman: DOÇ. DR. İ. SAFA GÜRCAN
Ankara Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2010
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics ; Veteriner Hekimliği = Veterinary Medicine
Dizin: Duyarlılık = Sensitivity ; Özgüllük = Specificity

Özet:
ROC eğrisi, tanı testlerinin performanslarının değerlendirilmesi ve kıyaslanması için yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir. ROC eğrisi, duyarlılık ve özgüllük oranlarını kullanarak denekleri sınıflarına ayıran en uygun kesim noktasını belirler. Sınıflamanın doğruluğu, ROC eğrisi altında kalan alanın büyüklüğüne bağlıdır. ROC eğrisi altında kalan alan, doğru tanı testinin seçiminde kullanılan çok popüler bir ölçüdür. Tanı testinin, denekleri gruplara ayırmadaki performansının belirlenmesinde ve başka tanı testleriyle karşılaştırılmasında ROC eğrisi yönteminden sıklıkla yararlanılmaktadır.Çalışmanın amacı, tanı amacıyla geliştirilen yeni bir testin hasta ile sağlamları ayırmadaki performansını, doğruluğunu ve hastalık derecelerinin geçerli tanı eşiğini incelemekte kullanılan ROC analiz yöntemini tanıtmaktır. Bu amaçla uygulama verisi olarak, dünyada tanı amacıyla yeni uygulanan bir yöntem olan bilgisayar destekli ekostruktur programları ile kronik endometritisli ineklerden elde edilen ultrasonografik resimlerin analiz değerleri kullanılmıştır. Endometritisin değişik derecelerinde (E1, E2, E3) elde edilen ekostruktur değişkenler (Ortalama gradient, homojenite, kontrast, ortalama gri değer) için tanı oranları hesaplanarak, ROC eğrisi yöntemi ile değişik derecelerdeki endometritislerin eşik değerleri, tanı performansları ve doğrulukları incelenmiştir. Bu hesaplamalarda NCSS istatistik paket programı kullanılmıştır.Elde edilen veriler ROC eğrisi ile yapılan istatistiksel analizin kronik endometritislerin düzeylerinin tanınmasında yardımcı bir hesaplama yöntemi olduğunu göstermiştir. Bu çalışma, istatistik biliminde bilinen bir yöntemin hayvancılık alanına yeni gelişen bir uygulamanın kullanılabilirliğinde aracı bir rol oynaması bakımından da önem taşımaktadır.

Abstract:
ROC curve is a commonly used method for performance evaluation and comparison of diagnostic tests. ROC curve, by using specifity and sensitivity values, determines best cut-off points that categorize experimental groups. Accuracy of the categorizing, depends on the size of area under the the ROC curve. This area is a very popular criteria in selection of correct diagnostic test. ROC curve method is used frequently for determination of diagnostic performance of tests and comparison with other diagnostic tests.The aim of the study is, to introduce the roc analysis method for determination of new diagnostic test performance, accuracy and discrimination of healthy and unhealthy animals and disease severity. A new diagnostic method, computer based echostructure software and analyse values of ultrasonographic images of cows with chronic endometritis has been used as application data. Diagnostic rates were calculated for obtained echostructure variables (mean gradient, homogenity, contrast, mean grey value) in various severity of endometritis (E1, E2, E3) by Roc curve method, cut-off values, diagnostic performance and accuracy of various severity of endometritis have been evaluated. NCSS statistical package program was used.It was shown that statistical analysis by using ROC curve can be a complementary calculation method for discrimination of severity of chronic endometritis. This study is carrying importance, because it utilizes a well known method in statistic science to newly developed area in veterinary practice.