Biyobelirteçlerin tedavi seçimine etkisinin farklı risk modelleriyle değerlendirilmesi
Evaluation of the effect of biomarkers on treatment selection with different risk models
Yazar: MERVE TÜRKEGÜN ŞENGÜL
Danışman: PROF. DR. BAHAR TAŞDELEN ; PROF. DR. SAİM YOLOĞLU
Mersin Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı / Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Anemi-orak hücreli = Anemia-sickle cell ; Biyobelirteçler = Biomarkers ; Tahmin = Estimation ; İstatistik = Statistics ; İstatistiksel yöntemler = Statistical methods

Özet:
Boylamsal çalışmalarda risk tahmin modellemesinde değişken seçimi kritiktir. Sonuç değişkeninin ilişkili olduğu durumlarda Genelleştirilmiş Tahmin Eşitlikleri (GEE) yöntemi ile risk tahmin modelleri oluşturulur. Değişken sayısının fazla ve küme sayısının düşük olması halinde, katsayı tahminlerinde oluşabilecek tahmin hatalarını ve sapmaların (Bias) önüne geçebilmek için cezalı yöntemler kullanılmaktadır. Çalışmamızın amacı küçük küme sayılarında artan değişken sayısı ile oluşabilecek çoklu bağlantı durumunda; GEE ve cezalı GEE (PGEE) model performanslarını, tip I hata (α) oranlarını ve testin gücünü karşılaştırmaktır. Çalışmamızın ikinci amacı ise GEE ve PGEE ile Orak Hücre Anemi (OHA) hastalarında damar tıkayıcı ağrılı krizleri, hasta krize girmeden önce tahmin edebilecek biyobelirteçleri belirlemek için risk tahmin modelleri oluşturmaktır. Çünkü krizi önceden tahmin edebilecek bir biyobelirteç bulunmamaktadır. Elde edilen risk tahmin modeli ile hastaların yaşam kalitesini arttırmak ve olası komplikasyonların önüne geçilmesi için klinisyenlere yardımcı olmak amaçlanmıştır. Simülasyon bulgularımız PGEE model performanslarının her koşulda GEE'den üstün olduğunu göstermiştir. Yetersiz küme büyüklüklerinde GEE katsayı tahminlerinin yanıltıcı ve tutarsız, tip I hata oranlarının yüksek ve testin gücünün zayıf olduğu bulunmuştur. OHA hastaları için çoklu bağlantıları kendi içinde değerlendiren PGEE modelinin daha başarılı sonuçlar verdiği gözlemlenmiş ve krizi öngörmede CRP'nin etkili olduğu sonucuna varılmıştır. Cezalı yöntemler değişken seçiminde zaman ve maliyet açısından oldukça avantajlı yöntemlerdir. OHA gibi kritik hastalıklarda oluşturulacak tahmin modelleri için pratik ve hızlı sonuç alınabilecek bu yöntemlerin kullanımı; tedavi süreçlerinin başlatılması, gereksiz tedavilerin önüne geçilmesi açısından oldukça önemlidir.

Abstract:
Variable selection is critical in risk estimation modeling in longitudinal studies. Risk prediction models are created with the Generalized Estimation Equations (GEE) method when the outcome variable is related. If the number of variables is large and the cluster size is small, the penalized methods are used to prevent estimation errors and bias that may occur in the coefficient estimates. The aim of our study is to compare GEE and penalized GEE (PGEE) model performances, type I error rates (α), and test power in case of multicollinearity that may occur with the increasing number of variables in low cluster sizes. The second aim of our study is to set a risk prediction model with GEE and PGEE methods to determine biomarkers that can predict vaso-occlusive crises in children with Sickle Cell Anemia (SCD) before they have crises. Because there is no biomarker that can predict the crisis. It is aimed to help clinicians to prevent possible complications with this risk prediction model and to increase the quality of life of patients.  Our simulation findings showed that PGEE model performance is superior to GEE in all conditions. It was found that the GEE coefficient estimates are misleading and inconsistent, the type I error rates are high, and the power of the test is weak at insufficient cluster sizes. It has been observed that the PGEE model, which evaluates multicollinearity in itself, gives more valid results for SCD patients, and it has been concluded that CRP is effective in predicting the crisis. Penalty methods are very advantageous methods in terms of time and cost in the selection of variables. The use of these methods, which can provide practical and fast results, for prediction models to be created in critical diseases such as SCD; initiation of treatment processes is very important in terms of preventing unnecessary treatments.