Majör yanıklı kritik hastalarda kan ürünleri transfüzyonunun hasta sonuçlarına etkisinin ridge lojistik regresyon modeli ile değerlendirilmesi
Evaluation of the effect of blood products transfusion on patient outcomes in critical patients with major burns by ridge logistic regression model
Yazar: EZGİ HATİP ÜNLÜ
Danışman: PROF. DR. AHMET DİRİCAN ; PROF. DR. KEMAL TOLGA SARAÇOĞLU
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Kan = Blood ; Kan transfüzyonu = Blood transfusion ; Lojistik regresyon modelleri = Logistic regression models ; Mortalite = Mortality ; Yanıklar = Burns ; Yaralar ve yaralanmalar = Wounds and injuries

Özet:
Lojistik Regresyon, bağımsız değişkenlerin sonuç değişkenler üzerindeki etkilerinin olasılıklarını hesaplayıp risk faktörlerinin olasılıklarını belirler ve bir ya da daha çok bağımsız değişkenle sonuç arasında bir model kurar. Ancak bağımsız değişkenler arasında çoklu bağlantı olması bağımlı değişkenlerin tahminini ve bağımsız değişkenlerin katsayılarının yorumlanmasını etkileyebilir. Bu veri kümelerinde performansı artırmak için cezalı regresyon (penalized regression) yöntemleri uygulanabilir. Literatürde major yanığı olan hasta grubunun sonuçlarını değerlendiren çalışmaların az olması nedeniyle bu hasta grubunda ikili lojistik regresyon yöntemi kullanılarak kan ürünleri ve hasta takip parametrelerinin mortalite ile ilişkisinin araştırılması ayrıca Ridge lojistik regresyon yöntemiyle yeni tahmin modeli kurulması amaçlanmıştır. Parametrik olmayan yöntemler kullanılarak hastaların taburculuk durumda istatistiksel olarak anlamlı fark gözlenen yaş, yanık yüzdesi, yanık derecesi, baş boyun yanığı, hastanede kalış süresi, yoğun bakımda kalış süresi, mekanik ventilasyona süresi, diyaliz, yara yeri enfeksiyonu,  ameliyat sayısı, pansuman sayısı, yoğun bakımda kullanılan eritrosit süspansiyonu, yoğun bakımda kullanılan trombosit süspansiyonu ve yoğun bakımda kullanılan albümin sayısı, ameliyathanede kullanılan eritrosit süspansiyonu, ameliyathanede kullanılan taze donmuş plazma ve ameliyathanede kullanılan trombosit süspansiyonu sayısı, servis eritrosit süspansiyonu ve servis taze donmuş plazma süspansiyonu modelin bağımsız değişkenleri olarak belirlendi. İkili lojistik regresyon yöntemi ile yoğun bakım trombosit süspansiyonu (0,770(0,596-0,995)) (Odds Oranı(%95 Güven Aralığı)), hastane kalış süresi(1,723(1,303-2,278)), yoğun bakım kalış süresi (0,632(0,461-0,865)), yaş(0,840(0,732-0,964)) ve hemodiyaliz(47,568(3,273-691,282)) mortaliteyle ilişkili bulundu. İkili lojistik regresyon modeline seçilen değişkenler Ridge lojistik regresyon yöntemi ile değerlendirildiğinde modelde tüm parametreler anlamlı bulundu. İkili lojistik regresyon  yönteminin modelde değişkenleri doğru sınıflandırma yüzdesi %98,3, Ridge lojistik regresyonun %80 olarak bulundu. Sonuç olarak modelde en önemli olanların seçilmesi yerine mortalite ile ilişkili olabilecek tüm parametrelerin değerlendirilmesi kanaatindeyiz. Bu nedenle sınıflama tablosunda ikili lojistik regresyon modelinden daha düşük doğruluğu olsa bile yeterli bir sınıflama olması ve modele tüm değişkenlerin dahil edilmesi sebebiyle çoklu bağlantı olan durumlarda Ridge lojistik regresyon yönteminin kullanılmasını öneriyoruz.
Anahtar kelimeler:  ikili lojistik regresyon, major yanık, mortalite, kan ürünleri, Ridge lojistik regresyon

Abstract:
Logistic Regression calculates probabilities of independent variables' effects on dependent variables and establishes a model between them. However, multicollinearity between independent variables may affect estimation of dependent variables and interpretation of independent variables' coefficients. Penalized regression methods are applied to improve performance. Due to the scarcity of studies evaluating results of patients with major burns, this study aimed to investigate the relationship between blood products, patient follow-up parameters and mortality using binary logistic regression, and to establish a new estimation model using ridge logistic regression. The independent variables were determined as age, total burned surface area, burn degree, head and neck burn, length of hospitalization, ICU (intensive care unit) stay, ventilation duration, dialysis, wound infection, number of surgical operations, burn dressings, red blood cells, platelet suspension and albumin in ICU, red blood cells, fresh frozen plasma and platelet suspension in operating room, red blood cells and fresh frozen plasma in burn service. Platelet suspension in ICU(0.770(0.596-0.995)) (Odds Ratio(95% Confidence Interval)), length of hospitalization (1.723(1.303-2.278)), ICU stay (0.632(0.461-0.865))), age(0.840(0.732-0.964)) and hemodialysis(47.568(3,273-691,282)) were found to be associated with mortality. When these variables were evaluated using ridge logistic regression, all parameters were found to be significant. The percentage of variables' correct classification was found to be 98.3% with binary logistic regression, and 80% with ridge logistic regression. As a result, we believe all parameters which may be associated with mortality should be evaluated instead of choosing the most important ones. Therefore, we recommend using ridge logistic regression in cases with multicollinearity, even if the classification table is less accurate than binary logistic regression, since it's an adequate classification and all variables are included in the model.
Keywords:  binary logistic regression, major burn, mortality, blood product, Ridge logistic regression