Hipertansiyonun tahmini için çoklu tahmin modellerinin karşılaştırılması (Sinir ağları, lojistik regresyon ve esnek ayırma analizleri)
Küçük Resim Yok
Tarih
2005
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Amaç: Bu çalışmada, primer hipertansiyonun tahminlenmesinde lojistik regresyon analizi (LR, Logistic Regression Analysis), esnek diskriminant analizi (EAA, Flexible Discriminant Analysis) ve sinir ağları (SA, Neural Networks) yöntemlerinin karşılaştırılması amaçlandı. Yöntemler: Aile hikayesi, lipoprotein A, trigliserid, sigara kullanımı ve vücut kitle indeksi tahminleyici değişkenler olarak ele alındı. Veriler, 2001 yılında Trakya Üniversitesi Tıp Fakültesi Kardiyoloji Kliniğinden elde edildi. Kontrol ve hipertansiyonlu bireylerden oluşan grupların tahminlenmesinde LR, EAA ve SA yöntemleri kullanıldı. Modellerin performansları ROC analiz ile karşılaştırıldı. Bulgular: Bütün modellerin ROC eğrisi altındaki alanları 0.793-0.984 aralığında yer aldı. Sinir ağlarının duyarlılık, özgüllük ve doğruluk oran-ları %90'dan daha yüksek bulundu. Sinir ağları ve LR ile SA ve EAA'nın ROC eğrisi altında kalan alanları istatistiksel olarak farklı bulundu (sırasıyla, p<0.001 ve p<0.001). Buna karşın EAA ve LR'nin ROC eğrisi altında kalan alanları istatistiksel olarak farklı bulunmadı (p>0.05). Sonuç: Aile hikayesi, lipoprotein A, trigliserid, sigara kullanımı ve vücut kitle indeksi değişkenlerinin, kontrol ve hipertansiyonlu hasta gruplarını tahmin etmede kullanılabileceğine ve SA nın performansının LR ile EAA'dan istatistiksel olarak daha iyi olduğuna karar verildi.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Kaynak
Anadolu Kardiyoloji Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
5
Sayı
1
