Sendromik izlemede kullanılan erken uyarı algoritmalarının karşılaştırılması
Comparison of early warning algorithms used in syndromic surveillance
Yazar: İMREN SAYGIR YILMAZ
Danışman: PROF. DR. DURSUN AYDIN ; DOÇ. DR. ERALP DOĞU
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics

Özet:
SENDROMİK İZLEMEDE KULLANILAN ERKEN UYARI ALGORİTMALARININ KARŞILAŞTIRILMASI

İmren SAYGIR YILMAZ

Yüksek Lisans Tezi
Fen Bilimleri Enstitüsü
İstatistik Anabilim Dalı
Danışman: Prof. Dr. Dursun AYDIN
İkinci Danışman: Doç. Dr. Eralp DOĞU
Mayıs 2019, 81 Sayfa


Halk sağlığı uygulamalarında, salgın meydana getirebilecek bir belirtiyi mümkün olan en erken zamanda tespit etmek ve böylece hem toplum üzerindeki etkilerini azaltmak hem de salgın yayılmadan önlem alarak zamandan ve tedavi maliyetlerinden tasarruf etmek amaçlanır. Bu amaçla çeşitli kaynaklardan ve sistemlerden veri toplanır ve bazı istatistiksel yöntemler ve salgın tespit algoritmaları kullanılarak analiz edilir. Halk sağlığı izlemenin bir dalı olan sendromik izlemede, bir salgını izlemek için ilaç satışlarındaki durum, doktor ofislerine yapılan ziyaretler, belirli bir hastalığın başlıca şikâyetleri ile acil servislere yapılan ziyaretler, laboratuvar test talepleri gibi ön-teşhis verilerine odaklanılır. 
Literatürde sendromik izleme için kullanılan çeşitli istatistiksel yöntemler ve salgın teşhis algoritmaları mevcuttur ve bir kısmı bu tez kapsamında tanıtılmaktadır. Bu istatistiksel yöntemlerden sıklıkla kullanılan İstatistiksel Süreç Kontrol Yöntemleri endüstrideki kullanımından farklı olarak verilere doğrudan uygulanmak yerine, mevsimsellik, otokorelasyon, trend gibi etkiler içen izleme verilerinin bir regresyon modeli ile modellikten sonra modelden elde edilen artıklara uygulanmaktadır. Bulaşıcı hastalık salgınları için salgın periyotları her yıl farklılık göstermektedir. Bu durum bir dizi varsayım gerektiren parametrik regresyon modellerin kullanımını zorlaştırmaktadır. Bu nedenle bu tez çalışmasında literatürde "Kayan Pencereler Yardımıyla Hesaplanan Adaptive Regresyon Modeli" olarak adlandırılan parametrik modele bir alternatif olarak "Kayan Pencereler Yardımıyla Hesaplanan Yarı Parametrik Regresyon Modeli" önerilmiştir. Performans karşılaştırması için bir dizi senaryo seti kullanılarak R paket programında bir simülasyon çalışması yapılmış ve bu iki modelden elde edilen artıklara Tek Yönlü CUSUM kontrol kartı uygulanmıştır. Bu tez kapsamında tanıtılan performans değerlendirme ölçütlerinden duyarlılık, özgüllük ve doğruluk kriterleri dikkate alınarak karşılaştırma yapılmıştır. 
Çeşitli salgın boyutları ve farklı pencere uzunluklarında yapılan simülasyon çalışması sonucunda düşük sayıda gözlemler içeren senaryo gruplarında ve küçük pencere uzunluğunda "Kayan Pencereler Yardımıyla Hesaplanan Yarı Parametrik Regresyon Modeli"nden elde edilen artıklara uygulanan Tek Yönlü CUSUM kontrol kartının özellikle duyarlılık ölçütü açısından iyi performans gösterdiği gözlenmiştir. Yüksek sayıda gözlemler içeren senaryo grubunun standart sapması düşük olan senaryolarında ve uzun pencere büyüklüklerinde "Kayan Pencereler Yardımıyla Hesaplanan Adaptive Regresyon Modeli"nden elde edilen artıklara uygulanan Tek Yönlü CUSUM kontrol kartının yarı parametrik regresyonla kıyaslandığında daha iyi sonuçlar verdiği belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler: Halk Sağlığı, Sendromik İzleme, Halk Sağlığı İzleme, İstatistiksel Süreç Kontrol, Tek Yönlü CUSUM

Abstract:
ABSTRACT
COMPARISON OF EARLY WARNING ALGORITHMS USED IN SYNDROMIC SURVEILLANCE

İmren SAYGIR YILMAZ

Master of Science (M.Sc.)
Graduate School of Natural and Applied Sciences 
Department of Statistics
Supervisor: Prof. Dr. Dursun AYDIN
Co-Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Eralp DOĞU
May 2019, 81 pages
In public health practices, it is aimed to identify as soon as possible a symptom that can produce an outbreak and thus to reduce the impacts on society and to save time and treatment costs by taking measures without spreading outbreaks. For this purpose, data are collected from various sources and systems and analyzed using some statistical methods and outbreak detection algorithms. Syndromic surveillance, a branch of public health surveillance, focuses on pre-diagnosis data such as the situation in drug sales, visits to doctor offices, visits to emergency services, and laboratory test requests to monitor an outbreak.
There are various statistical methods and outbreak detection algorithms used for syndromic surveillance in the literature and some of them are introduced in this thesis. One of these statistical methods is the frequently used Statistical Process Control Methods and is applied to the residues obtained from the model after modeling with a regression model of the monitoring data that includes effects such as seasonality, autocorrelation, trend rather than being applied directly to the data, which is different from its use in the industry. Outbreak periods for infectious disease outbreaks vary every year. This complicates the use of parametric regression models that require a number of assumptions. For this reason, in this thesis, as an alternative to the parametric model called as Adaptive Regression Model with Sliding Baseline, a "Semiparametric Regression Model with Sliding Baseline is proposed. 
A simulation study was performed in R package program by using a set of scenarios for performance comparison and One-Sided CUSUM was applied to the residues obtained from these two models. The performance evaluation criteria introduced within the scope of this thesis were compared by considering sensitivity, specificity and accuracy criteria.
As a result of the simulation studies which is performed in various outbreak magnitudes and different baseline lengths, it was observed that the One-Sided CUSUM  applied to the residues obtained in the scenario groups with low number of observations and the Semiparametric Regression Model with Sliding Baseline, performed well in terms of sensitivity criterion. It was determined that the One-Sided CUSUM applied to the residues obtained from the Adaptive Regression Model with Sliding Baseline in the scenarios with a large number of observations and in long baseline sizes with low standard deviation, yielded better results compared to the semi-parametric regression model.

Keywords: Public Health, Syndromic Surveillance, Public Health Surveillance, Statistical Process Control, One-Sided CUSUM