Çoklu tedavi etkinliğinin karşılaştırılmasında propensity skor ağırlıklandırması
Propensity score weighting for the comparison of multiple treatment effects
Yazar: OSMAN DEMİR
Danışman: PROF. DR. OSMAN SARAÇBAŞI
Hacettepe Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2015
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Biyoistatistik = Bioistatistics ; Regresyon analizi = Regression analysis ; Tedavi = Treatment ; Çok katlı regresyon analizi = Multistorey regression analysis ; Ölçekler = Scales

Özet:
Rasgeleleştirmenin sağlanamadığı yarı deneysel ya da gözlemsel çalışmalarda bireysel farklılıklardan dolayı tedavi kollarına atamada dengesizlik oluşmaktadır. Bu dengesizlik, tedavi etkinliğinin belirlenmesinde yanlılığa neden olmaktadır. Bu çalışma, dengesizliği ortadan kaldırmak için propensity skorlarının kullanılmasını önermektedir. Tedavi kollarındaki bireylerin gruplara atanma olasılıkları olan propensity skorları üzerinden ağırlıklandırma yaparak bu dengesizliğin giderilmesi sağlanmaktadır. İkiden fazla tedavi kolu olduğu durumda propensity skorlarını kestirmek için genelleştirilmiş boosted model ve çok kategorili lojistik regresyon yöntemleri kullanılmaktadır. Bu yöntemlerin denge üzerindeki performansları Monte Carlo benzetimi yardımıyla karşılaştırılmaktadır. Ayrıca yöntemlerde nedensel etkiler kullanılarak tedavilerin yanıt üzerindeki etkisi incelenmektedir. Yöntemlere göre dengenin karşılaştırılması ve tedavilerin yanıt üzerindeki etkisinin incelenmesi için yapılan benzetim çalışmasının ilk kısmındaki denge değerlerine ilişkin bulgularda, genelleştirilmiş boosted model çok kategorili lojistik regresyona göre daha başarılıdır. Yanıt üzerindeki etki için elde edilen bulgularda ise senaryolara göre her iki yöntemde de tedavilerin etkilerinin farklılık gösterdiği görülmektedir. Çalışmanın uygulama kısmında vitamin B12 üzerinde etkisi olduğu düşünülen tedavi değişkeni olarak alınan yaşanılan yer değişkeni ve 8 ortak değişkenle oluşturulan ağırlıksız modelden elde edilen yaş, MCV, ve FOLAT değişkenlerine ilişkin önemlilik ağırlıklandırma sonrasında da bozulmamaktadır. Sonuç olarak; tedavi kollarına rasgele atamanın yapılamadığı durumda, bağımlı değişken üzerinde etki araştırıldığında çeşitli senaryolar altında yöntemlerden elde edilen sonuçlar hakkında bilgi verilmektedir.

Abstract:
In non-randomized quasi-experimental or observational studies, unbalance may occur in treatment arm assignments due to individual differences. This unbalance leads to bias in determining treatment efficiency. This study suggests using propensity scores to eliminate unbalance. This unbalance's elimination is ensured by weigthing on propensity scores which are the assignment probabilities of individuals in treatment arms. When there are more then two treatment arms, generalized boosted model and multinomial logistic regression are used to estimate the propensity scores. Performances of these methods on unbalance are compared via a Monte Carlo simulation. Also, treatment effects on outcome are investigated in these methods using causal effects. In the first part of simulation study, which is conducted for the comparison of unbalance according to methods, generalized boosted model is more successful than multinomial logistic regession. In the second part of the simulation study where the treatment effects on outcome are compared,, it is found that the treatment effects of two methods are different from each other. In the application part of the study, significant effect of age, MCV and FOLAT variables on vitamin B12 obtained from unweighted model which is formed with 8 covariates and living place is taken as treatment variable have changed after weighting. As a results; in situation that random assignment can not be done and the treatment effect on the dependent variable is investigated, under various scenarious, information about results from methods are provided.