Faktör analizi yaklaşımının medikal verilerde kullanımı: Kardiyoloji alanına bir uygulama
The use of factor analysis approach in the medical data: An application for the field of cardiology
Yazar: BİLGE KARAASLAN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. İLKER ÜNAL
Çukurova Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Biyoistatistik = Bioistatistics ; Faktör analizi = Factor analysis ; Kalp yetmezliği = Heart failure ; Mortalite = Mortality ; ROC eğrisi = ROC curves ; Tıbbi dokümantasyon = Medical documentation ; İstatistik = Statistics ; İstatistiksel yöntemler = Statistical methods

Özet:
Faktör Analizi Yaklaşımının Medikal Verilerde Kullanımı: Kardiyoloji Alanına Bir Uygulama

Faktör analizi aralarında yüksek ilişkinin olduğu düşünülen çok sayıda değişkenin anlaşılmasını ve yorumlanmasını kolaylaştırmak için veriyi daha az sayıda boyuta indirgemek amacıyla kullanılan çok değişkenli bir analiz yöntemidir. Faktör analizi yöntemi günümüz araştırmacıları tarafından özellikle sosyal bilimlerde ölçek geliştirme, bir duruma neden olan özelliklerin gruplanmasında ve incelenmesinde tercih edilir. Sağlık alanında yapılan çalışmalarda ise genellikle amaç bir sonuç ile birçok neden arasındaki ilişkiyi göstermektir. Bu nedenle bu çoklu ilişkinin boyut indirgeme yöntemleri kullanılarak daha kolay anlaşılır hale getirilmesi mümkün olabilmektedir.
Bu tez çalışmasında, faktör analizi yaklaşımın sağlık alanından elde edilen medikal verilerde alternatif kullanım alanlarının gösterilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, kardiyoloji alanından elde edilen kalp yetmezliği tanılı hastalarda hastane ölümünü belirlemede kullanılan belirteçler incelenmiştir. Faktör analizi ile oluşturulan faktörler kullanılarak bu belirteçlerin mortaliteyi (ölümü) belirleme becerilerinin artırılabileceği gösterilmiştir.
Tezde kullanılan veri, Adana Numune Eğitim ve Araştırma Hastanesi Seyhan Uygulama Merkezi kardiyoloji servislerine 2014-2016 yılları arasında kalp yetmezliği tanısıyla yatırılmış ve yatış sırasında exitus olan 196 hasta ile 567 tedavi hastası verilerinden oluşmaktadır. Bu hastaların, hastane ölümleri üzerinde etkisi olan 35 belirteç değeri kaydedilmiştir. Bu belirteçler kullanılarak yapılan faktör analizi ile elde edilen yeni faktörlerin ölümü belirlemedeki başarıları ölçülmüştür.
Oluşturulan bazı faktör yapılarının mortaliteyi belirleme başarısının, belirteçlerin bireysel başarısından daha yüksek olduğu bulunmuştur. Farklı faktör analizlerinde aynı faktörde genellikle bir araya gelen LDH ve AST değişkenlerinin, QRS süresi, QT-interval değeri ve EF değerlerinin sınıflama başarıları oluşturulan faktörlerde daha yüksek olmasından dolayı bu belirteçlerin bireysel kullanımı yerine faktör oluşturarak kullanımının daha uygun olacağı sonucuna varılmıştır. 
Bu tezde, yüksek iç ilişkili medikal verilerde faktör analizi yönteminin alternatif bir kullanım alanı incelenmiştir. Bu kullanım şekliyle oluşturulan faktörler kullanılarak belirteçlerin sınıflama başarılarının arttırabileceği gösterilmiştir. Bu tez ile bu yöntemin, sağlık alanından elde edilen özellikle yüksek iç ilişkili değişkenleri içeren verilerde, ileri analiz teknikleri kullanılmadan önce iç ilişkinin etkisinin kısmen azaltılması için kullanılabileceği ve bu yöntemle analiz sonucunda elde edilen bilgi miktarının arttırılabileceği sonucuna varılmıştır.


Anahtar kelimeler:  Faktör analizi, kalp yetmezliği, mortalite, ROC eğrisi altında kalan alan değeri

Abstract:
The Use of Factor Analysis Approach in the Medical Data: An Application for the Field of Cardiology

Factor analysis is a multivariate method of analysis used to reduce the number of data to a smaller number of dimensions in order to facilitate understanding and interpretation of a large number of variables that are considered to be highly correlated. Factor analysis method is preferred by contemporary researchers especially in the social sciences when it comes to scale development, grouping and studying the features that cause a situation. In studies conducted in the field of health, the aim is usually to show the relationship between a result and several causes. For this reason, it is possible to make this multiple relation more easily understandable by using dimension reduction methods.
In this thesis study, it is aimed to show an alternative application of factor analysis approach in medical data obtained from health sciences. For this purpose, the markers used to determine hospital mortality in patients with cardiac insufficiency were examined. Using factors generated by factor analysis, it has been shown that the ability to identify mortality (death) of these markers can be increased.
The data used in the thesis consist of 196 patients and 567 treatment patients admitted to the cardiology services of Adana Numune Training and Research Hospital Seyhan Application Center between 2014 and 2016 with cardiac insufficiency diagnosed and died during hospitalization. Of these patients, 35 markers were recorded that had an impact on hospital deaths. The successes of measuring the new factors obtained by factor analysis using markers have been measured.
It has been found that the success of some factor constructs to determine mortality is higher than the individual success of the markers. In the different factor analyzes, the LDH and AST variables and also QRS interval, QT-interval value and EF values are usually together at the same factors. Since in these factors, the classification is higher, it is concluded that the use of these factors would be more appropriate to determine mortality instead of individual use.
In this thesis, an alternative application of factor analysis approach in the field of health have been investigated. It has been shown that by using the factors generated by this method, the classification performance of some markers can be increased. With this thesis, it is shown that the multicollinearity problem in medical data can be partially reduced by the use of the factor analysis approach and this method can increase the amount of information obtained as a result of analysis.


Key words: Factor analysis, heart failure, mortality, area under ROC curve