Klinik araştırmaların değerlendirilmesinde değişik yaklaşımlarla elde edilen sonuçlarda fark üreten nedenlerin modellenmesi
Modelling of factors that produce differences in the results of clinical trials using different (dataset) approaches
Yazar: EMİN MEHMET YUSUF
Danışman: PROF. DR. İLHAN ONARAN
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı / Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Biyoistatistik = Bioistatistics ; Biyomedikal araştırmalar = Biomedical research ; Veri yorumlama-istatistiksel = Data interpretation-statistical ; İstatistiksel veri tabanı = Statistical data base ; İstatistiksel yöntemler = Statistical methods

Özet:
Klinik araştırmalarda, çözümlemede kullanılan veri kümesi ile sonucun anlamlılığı arasında gösterilebilir bir bağıntı olabilir.  Böyle bir bağıntı, daha önce işaret edilmemiş bir yanlılığa (bias) dikkat çekiyor olabilir. Bu tez çalışması, çözümlemede kullanılan veri kümesi değiştirildiğinde anlamlılığın değiştiği klinik araştırmaların kestirilmesini hedeflemektedir.
Bir klinik araştırma simülasyonu tasarlanarak, çeşitli senaryolar için veri üretilmiştir. Üretilen veride iki kollu paralel, prospektif bir araştırmada Grup 1 ile Grup 2 arasındaki sonlanım noktası (Ölüm) arasındaki anlamlı farka odaklanılmıştır.  Bu toplam verinin içinden per protokol (PP), intention to treat (ITT) ve as treated (AT) veri kümelerinin anlamlılıkları ayrı ayrı incelenmiştir.
Araştırılan farklı simülasyon planlarından en geniş olanı (Plan 31) kullanılmıştır.  Bu planda 53.000 klinik araştırma simülasyon sonucu bulunmaktadır.
Binary Lojistik Regresyon Çözümlemesinin, bu veri kümelerini tarif eden özellikler ile veri kümelerinin çözümlemeleri arasında fark oluşmasını kestirebilecek bir model ürettiği gösterilmiştir.
Çözümlemede binary Lojistik Regresyon Çözümlemesi kullanılmıştır.
Bağımsız değişkenler gruplar arası aktarımlar (Aktarım 1=>2 ve Aktarım 2 =>1), kayıplar (Kayıp Grup 1 ve Kayıp Grup 2), ve ölümlerdir (Ölüm Grup 1 ve Ölüm Grup 2).
Bu modelde bağımlı değişken (Herhangi Dönüşüm) çok dengesiz dağıldığında kestirim gücü özellikle bağımlı değişkenin referans değil de yanıt (response) değeri için zayıf olduğundan, ayrıca bir dengeli küme üretilerek çözümleme hem bu dengeli kümede (Plan 31 DD) hem de tüm kümede (Plan 31 TV) yapılmıştır.

Abstract:
This thesis study aims to estimate those clinical trials in which the meaningfulness changes with the data set analyzed, a possible previously unrecognized bias.
A clinical trial simulator is designed and data for various scenarios are produced.  The focus is on the differences of meaningful endpoints (Ölüm) between intervention 1 (Grup 1) and intervention 2 (Grup 2). The difference in meaning in relation to the data set analyzed (per protocol – PP, intention to treat – ITT, as treated – AT) is of particular interest.
The largest of the simulation plans (Plan 31) considered, has been used in this thesis. This plan contains 53,000 clinical trial simulation results.
Binary logistic analysis is chosen as the analytical model.
Independent variables are cross-overs, losses, and deaths.
In this analytical model, as the dependent variable (Any Switch - Herhangi Dönüşüm) is distributed very unequally, the ability to estimate the response value (as opposed to the reference value) is weak.  For this reason, an additional balanced data set (Plan 31 DD) is created and the analysis is performed on both this set and the total data set (Plan 31 TV).
Binary logistic analysis produces a model that can estimate change in meaningfulness between the data sets and the variables that define the data sets.