SJS ve ten sendromlu çocuklarda tedavi yöntemlerinin hastanede kalış süresi üzerine etkisinin bayesci ağ meta analizi ile araştırılması
Investigation of the effect of treatment methods on lenght of stay hospital in children with SJS and ten syndrome by bayesci network meta analysis
Yazar: SAHURE ÖZERTÜRK
Danışman: DOÇ. DR. DİDEM DERİCİ YILDIRIM
Mersin Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Bayes yaklaşımı = Bayes approach ; Meta analizi = Meta analysis ; Stevens-Johnson sendromu = Stevens-Johnson syndrome ; Toksik epidermal nekroliz = Toxic epidermal necrolysis

Özet:
Ağ meta analizi, bilimsel çalışmalarda tedaviler arası karşılaştırma sonuçlarının birlikte analiz edilip değerlendirildiği kanıt değeri yüksek çalışmalardır. Geleneksel meta analizinin işlevselliğinden yararlanarak genişletilmiştir. Özellikle tıp alanında kullanımı yaygındır.  Birçok hastalık için tedaviler geliştirildikçe yeni arayışlara girilmiştir. Karmaşık ve çoklu tedavilerin karşılaştırıldığı bu yeni analize ihtiyaç artmıştır. Ağ Meta Analizi, eşzamanlı olarak çoklu karşılaştırmaların yapılmasına ve en iyi müdahalenin belirlenmesine olanak sağlamaktadır. Aynı zamanda tedavilerin en iyi oluşuna göre sıralama da yapılmaktadır. Bu yeni yöntem klinik araştırmacılar için oldukça kullanışlıdır.  Bayesci yaklaşım ve sıklıkçı yaklaşım olarak ikiye ayrılmaktadır. Bayesci yaklaşım önsel olasılık dağılımlarından yararlanarak daha kesin sonuçlar verir. Bu sebeple, dünyada nadir rastlanan SJS ve TEN sendromlu çocuk hastalarda kullanılan tedavi yöntemlerinin hastanede kalış süresine etkileri değerlendirilmek için başvurulan analiz yöntemi olmuştur. Yapılan literatür taramasında, pediatride az rastlanan hastalıklar oluşu yeterli sayıda çalışma yapılmamasına sebep olmuştur. Ama bu durum Ağ meta analizi yapılmasına engel bir durum değildir. Oluşturulan ikili karşılaştırma ağ yapısından da yola çıkarak Bayesci yaklaşım kullanılmıştır. Çalışmalar arasındaki heterojenlik göz önünde bulundurularak rastgele etki modeli ile analizler gerçekleştirilmiştir. R programlama paketleri analizlerde kullanılmıştır.

Abstract:
Network meta-analysis is a high-evidence study in which the results of comparisons between treatments are analyzed and evaluated together in scientific studies. It has been expanded by leveraging the functionality of traditional meta-analysis. It is widely used especially in the medical field. As treatments for many diseases have been developed, new searches have been made. The need for this new analysis comparing complex and multiple treatments has increased. Network Meta-Analysis allows multiple comparisons to be made simultaneously and to determine the best response. At the same time, the ranking is made according to the best of the treatments. At the same time, the ranking is made according to the best of the treatments. This new method is very useful for clinical researchers. It is divided into two as the Bayesian approach and the frequentist approach. Bayesian approach gives more precise results by making use of prior probability distributions. For this reason, it has been the analysis method used to evaluate the effects of treatment methods used in pediatric patients with SJS and TEN syndrome, which are rare in the world, on the length of hospital stay. In the literature review, the rare diseases in pediatrics caused the lack of sufficient number of studies. But this is not an obstacle to Network meta-analysis. The Bayesian approach was used based on the pairwise comparison network structure created. Considering the heterogeneity between studies, analyzes were carried out with a random effect model. R programming packages were used in the analysis.