Hastaneye yeniden yatışın regresyon yöntemleri ile incelenmesi
Evaluation of readmision to the hospital using regression methods
Yazar: BURAK AKSOĞAN
Danışman: DOÇ. YAŞAR SERTDEMİR
Çukurova Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Hastaneye yatırma = Hospitalization ; Regresyon = Regression ; Regresyon analizi = Regression analysis ; Yatan hastalar = Inpatients ; İstatistik = Statistics ; İstatistiksel yöntemler = Statistical methods

Özet:
Birçok alanda olduğu gibi sağlık alanında da sıklıkla kullanılan regresyon analizinde incelenen bağımlı değişkenin yapısına göre farklı modeller kullanılmaktadır. Bağımlı değişken kesikli yapıda olduğunda poisson regresyon ve negatif binom regresyon en sık kullanılan regresyon modelleridir. Bu regresyon modelleri ile sayımın olasılığı, poisson ve negatif binom dağılımları ile modellenmektedir. Poisson ve negatif binom regresyonda ilgilenilen olayın gözlenen sayısı olan bağımlı değişken kesikli, sayılabilir yapıda iken bağımsız değişken için herhangi bir sınırlama getirilmemiştir. Bazı durumlarda bağımlı değişkende sıfır değeri çok fazla gözlenmektedir ve poisson ile negatif binom dağılıma uyumu bozmaktadır. Bu gibi durumlarda sıfır değer ağırlıklı modeller daha iyi uyum gösterebilmektedir. Hastaneden taburcu olmuş hastanın belirli bir süre içerisinde tekrar hastaneye başvurması yeniden yatış (yeniden yatış) olarak tanımlanır. Sağlık harcamalarını azaltmak, hasta bakım kalitesini yükseltmek, sağlık hizmetlerinin verimliliğini ve sağlıkta kaliteyi arttırmak için hastaların hastaneye yeniden yatış sayısını etkileyen faktörlerin değerlendirilmesi önemlidir. 
Bu tez çalışmasındaki amaç, hastaların yeniden yatış durumları ve yeniden yatışı etkileyen faktörlerin regresyon yöntemleri kullanılarak veriye en uygun regresyon yöntemi ve model seçiminin incelenmesidir.
Eldeki tüm değişkenlerin geriye doğru seçim yöntemi uygulandığında, AIC, BIC ve LL değerlendirilerek ve uygulanan Vuong testi ile, sıfır değer ağırlıklı negatif binom modelin en uygun regresyon modeli olduğu gözlenmiştir.  Bu modelde Sayım Bileşeninde; Sabit, Yaş, Histopatoloji, Komplikasyon ve Ameliyat grubu. Sıfır Bileşeninde ise; Yatış Süresi(gün), Histopatoloji ve Komplikasyon değişkenleri anlamlı bulunmuştur.

Anahtar sözcük: Regresyon analizi, yeniden yatış, poisson regresyon, negatif binom regresyon, Sıfır değer ağırlıklı regresyon analizi

Abstract:
As in many fields, regression analysis is frequently used in health sciences. Different models are used depending on the structure of the dependent variable examined. Poisson and negative binomial regression are the most commonly used regression models when the dependent variable is discrete. Poisson and negative binomial distributions are used to model the probability of counts. Poisson and negative binomial regression require the dependent variable to be discrete and countable but there is no restriction for the independent variable. In some cases, the dependent variable has so many zero counts that it disrupts the fit to the poisson and/or negative binomial distribution. In such cases, zero-inflated regression models may fit better. Re hospitalization of patients who have been discharged from the hospital within a certain period is defined as readmission (re-admission). It is important to evaluate the factors affecting the number of hospitalizations of patients in order to reduce health expenditures, improve the quality of patient care, increase the efficiency of health services and quality in health.
The aim of this thesis study is to evaluate the regression methods and regression models to select the most suitable one for the patients' readmission status data obtained from the hospital database and identify the factors affecting the readmission.
The evaluation of the Vuong test applied to AIC, BIC and LL obtained from the backward model selection to poisson, negative binomial and their zero-inflated regression models, result in favor of zero-inflated negative binomial model. For which the constant, Age, Pathology, Blood product and Surgery group were found to be significant in the Count Component whereas Duration of Hospitalization (days), Pathology and Blood product variables were found to be significant in the Zero Component.

Keywords: Regression analysis, Readmission, Poisson Regression, Negative Binomial Regression, Zero inflated model