Pediatrik büyüme eğrilerinin model performanslarının gamlss yöntemi ile incelenmesi ve kantil regresyon yöntemi ile karşılaştırılması
Evaluation of model performances of pediatric growth curves with gamlss method and comparison with quantile regression method
Yazar: EDA ÇAKMAK
Danışman: PROF. DR. PINAR ÖZDEMİR
Hacettepe Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı / Biyoistatistik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics

Özet:
Bir çocuğun büyüme ve gelişiminin incelenmesinde, hastalık durumunun erken tanılanmasında, beslenme durumunun değerlendirilmesinde en iyi araçlardan biri antropometrik ölçümler yardımıyla oluşturulan referans pediatrik büyüme eğrileridir. Bu tez kapsamında cinsiyete göre boy uzunluğu, vücut ağırlığı, baş çevresi ve beden kitle indeksi ölçümlerine ilişkin büyüme eğrileri farklı istatistiksel yöntemler ile oluşturulmuştur. LMS, LMSP ve LMST yöntemlerinin bir arada kullanılarak geliştirildiği GAMLSS (Generalized additive model for location, scale and shape) modeli ile kantil regresyon yöntemi sonucunda elde edilen büyüme eğrileri karşılaştırılmıştır. Her iki yöntem sonucunda büyüme eğrilerinin veriye uyumu ve model yeterliği worm grafiği ile incelenmiştir. Büyüme eğrilerinin oluşturulmasında LMSP ve LMST yöntemlerinin LMS yöntemine göre farkı, dağılımın çarpıklığını ve basıklığını dikkate almasıdır. GAMLSS modeli veride normal dağılım varsayımı gerektirirken, aynı zamanda büyüme eğrilerinin model performanslarını inceleyerek en uygun model seçimine olanak sağlamaktadır. Kantil regresyon ise veride herhangi bir dağılım varsayımı gerektirmediğinden, büyüme eğrilerinin oluşturulmasında alternatif bir yöntemdir. Bulgulara göre, GAMLSS yöntemi sonucunda daha düzleştirilmiş esnek büyüme eğrilerinin elde edildiği gözlenmiştir, fakat burada modelde etkili serbestlik derecesinin belirlenmesi oldukça önemlidir. Kantil regresyon yönteminde ise düzleştirme parametresinin seçimi oldukça önemli olup monotonluk kısıtlamaları ile esnek büyüme eğrileri oluşturulmuştur, fakat bazı antropometrik ölçümler için eğrinin uç noktalarında esnekliğin bozulduğu gözlenmiştir. Her iki yöntem sonucunda da tüm yaş grubunu içeren worm grafiklerinde wormlar %95 güven aralığında yer almaktadır. Oluşturulan büyüme eğrilerinin veriye uyumunun yeterli olduğu söylenebilmektedir.

Abstract:
Reference pediatric growth curves constructed with the help of anthropometric measurements are one of the best tools in the examination of a child's growth and development, in the early diagnosis of disease status and in the evaluation of nutritional status. Within the scope of this thesis, growth curves for height, body weight, head circumference and body mass index measurements by gender were constructed with different statistical methods. The growth curves obtained as a result of the quantile regression method were compared with the GAMLSS (Generalized additive model for location, scale and shape) model, which was developed by using LMS, LMSP and LMST methods together. As a result of both methods, the fit of the growth curves to the data and the model adequacy were assessed with the worm plot. The difference between the LMSP and LMST methods compared to the LMS method is to take into account the skewness and kurtosis of the distribution while constructing the growth curves. While the GAMLSS model requires the assumption of normal distribution in the data, it also enables the best model selection by examining the model performances of the growth curves. On the other hand, quantile regression is an alternative method for constructing growth curves since it does not require any distribution assumption in the data. According to the results, it was observed that more smoothed flexible growth curves were obtained as a result of the GAMLSS method, but it is very important to determine the effective degrees of freedom in the model. In the quantile regression method determination of the smoothing parameter is very important and flexible growth curves were constructed with monotony restrictions, but for some anthropometric measurements it was observed that the flexibility was impaired at the end values of the curve. As a result of both methods worms are in the 95% confidence interval in the worm plot containing all age groups. It can be said that the fit of the constructed growth curves to the data is sufficient.