Üç yönlü ROC analizi ve ortak değişken düzeltmesi
Three way ROC analysis and covariate adjustment
Yazar: JALE KARAKAYA
Danışman: PROF. DR. ERGUN KARAAĞAOĞLU
Hacettepe Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2012
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Kliniksel laboratuvar teknikleri = Clinical laboratory techniques ; Test yöntemleri = Test methods ; Testler = Tests ; Teşhis = Diagnosis ; Teşhis-ayırıcı = Diagnosis-differential

Özet:
Sayısal sonuçlu bir tanı testinin üç hastalık sınıfını doğru olarak birbirinden ayırma başarısı ?Üç yönlü ROC analizi? ile incelenir. Üç yönlü ROC analizinde tanı testinin performansı ROC yüzeyi ve yüzey altında kalan hacim ile değerlendirilir. Bu yöntem yardımıyla ayrıca üç sınıfı birbirinden ayırmak için en iyi kesim noktaları da belirlenebilir. Tanı testinin performansı ortak değişkenlerden (hasta özelliklerinden) etkilenebilir. Test performansları incelenirken ortak değişken etkilerinin olup olmadığının incelenmesi ve önemli bir etkisi var ise düzeltme yapılması gerekir. Bu tez çalışmasının amacı, tıp alanında gerçek bir veri seti üzerinde üç yönlü ROC analizinin uygulanabilirliğini göstermek ve iki boyutlu ROC için geliştirilmiş ortak değişken düzeltme yöntemlerini üç boyutlu ROC analizine uyarlamaktır. Üç sınıflı olarak diyabet tanısı koymak için kullanılan HbA1C'nin, kesin test olan OGTT ve AKŞ ortak sonucuna göre performansı üç yönlü ROC analizi ile incelenmiştir. Analiz sonucuna göre ROC yüzeyi çizilmiş ve ROC yüzeyi altında kalan hacim hesaplanmıştır. Ayrıca HbA1C'nin üç sınıfı ayırmada en iyi kesim noktaları bulunmuştur. Tanı testinin performansı üzerine ortak değişken etkilerinin olup olmadığı çoklu doğrusal regresyon ve karar ağaçları yöntemi kullanılarak belirlenmiş ve gerekli olduğunda düzeltme yapılmıştır. Düzeltme yapıldıktan sonra ilgili tanı testinin performansının yükseldiği görülmüştür. Ayrıca karar ağaçlarına göre belirlenen alt gruplarda testin performansının değiştiği gösterilmiştir. Sonuç olarak, bu tez çalışması ile gerçek bir veri seti üzerinde üç yönlü ROC analizinin uygulaması yapılmıştır. İki boyutlu ROC analizi için geliştirilmiş olan ortak değişken etkilerinin belirlenmesi ve düzeltme yöntemlerinden doğrusal regresyon yönteminin kolaylıkla üç yönlü ROC analizine uyarlanabildiği gösterilmiştir.

Abstract:
Success of a continuous diagnostic test in distinguishing three diagnostic classes is examined by Three-way ROC analysis. In Three Way ROC analysis, the performance of the diagnostic test is evaluated by ROC surface and volume under the ROC surface. Besides, the optimal cut-off points for the discrimination of three classes of patients can be determined by using three way ROC analysis. Test performance may be affected by covariates (patients? characteristics). In examining the test performance, adjustment/correction must be made if there is a significant covariate effect. The objectives of this thesis are; to show the applicability of the three-way ROC analysis in the field of medicine on a real data set and to adapt covariate adjustment methods developed for two-dimensional ROC analysis to three-dimensional ROC analysis. The performance of HbA1C which is used for the diagnosis of diabetes as a three-class classification problem by taking the combined result of FPG and OGTT as a gold standart test was examined by three-way ROC analysis. According to results of the analysis, ROC surface was drawn and volume under the ROC surface was calculated. Also the best cut-off points for HbA1C were found in separating the three classes. The effect of covariates on the performance of the diagnostic test were determined by using multiple linear regression and decision trees, and adjustment was made when necessary. After the adjustment, also the performance of HbA1C was increased. It was also shown that the performance of the test was changed in sub-groups determined by the decision trees. It was shown that the lineer regression method, developed for two-dimensional ROC analysis to determine the covariate effect and adjustment for covariate, can be adapted to three-way ROC analysis.