Koroner arter hastalığının tahmininde lojistik regresyon modeli seçim yöntemlerinin karşılaştırılması

ORMAN, Mehmet N.; ÇOLAK, M. Cengiz; ÇOLAK, Cemil

Koroner arter hastalığının tahmininde lojistik regresyon modeli seçim yöntemlerinin karşılaştırılması

Cemil ÇOLAK, (Türk Standartları Enstitüsü, Ankara, Türkiye)

M. Cengiz ÇOLAK, (İnönü Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Kalp ve Damar Cerrahisi Anabilim Dalı, Malatya, Türkiye)

Mehmet N. ORMAN (Ankara Üniversitesi, Veteriner Fakültesi, Biyokimya Anabilim Dalı, Ankara, Türkiye)

Anadolu Kardiyoloji Dergisi

5 0

Yıl: 2007 Cilt: 7 Sayı: 1 Sayfa Aralığı: 6 - 11 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 29-07-2022

Koroner arter hastalığının tahmininde lojistik regresyon modeli seçim yöntemlerinin karşılaştırılması

Öz:

Amaç: Bu çalışma, koroner arter hastalığının (KAH) tahmini için lojistik regresyon modeli seçim yöntemlerinin karşılaştırılması amacıyla yapılmıştır. Yöntemler: Koroner arter hastalığı verileri, 2001 yılında İnönü Üniversitesi Tıp Fakültesi Kardiyoloji bölümüne müracaat eden ardışık 237 bireyden elde edilmiştir. Lojistik regresyon modeli seçim yöntemleri, kesikli ve sürekli bağımsız değişkenlerden oluşan KAH verilerine uygulanmıştır. Modellerin uyum iyiliği testi Hosmer-Lemeshow istatistiği ile yapılmıştır. Tahminlenen modellerin karşılaştırılmasında olabilirlik oran istatistiği kullanılmıştır.Bulgular: Her bir model seçim yöntemine ait duyarlılık, seçicilik ve doğruluk oranları % 91.9’dan daha yüksek bulunmuştur. Modellerin KAH verilerini başarılı bir şekilde açıkladığı Hosmer-Lemeshow uyum iyiliği testi sonuçları ile doğrulanmıştır. Koroner arter hastalığı ile ilişkili etkenler belirlenip, sonuçlar yorumlanmıştır. Sonuç: Lojistik regresyon modeli seçim yöntemleri KAH’ın tahmin edilmesinde oldukça başarılı sonuçlar vermiştir. Olabilirlik oran istatistiği sonuçlarına göre KAH’ın tahmini için adımsal yöntemlerin Enter yönteminden daha iyi olduğu saptanmıştır. Yaş, diyabetes mellitus, hipertansiyon, aile öyküsü, sigara kullanımı, düşük dansiteli lipoprotein, trigliserid, stres ve obezite değişkenleri KAH’ı tahmin etmede kullanılabilir.

Anahtar Kelime: Duyarlılık ve özgüllük Koroner arteriyoskleroz Lojistik modeller Olgu-kontrol çalışmaları Testlerin kestirim değeri

Konular: Kalp ve Kalp Damar Sistemi

The comparison of logistic regression model selection methods for the prediction of coronary artery disease

Öz:

Objective: In this study, logistic regression model selection methods were compared for the prediction of coronary artery disease (CAD). Methods: Coronary artery disease data were taken from 237 consecutive people who had been applied to İnönü University Faculty of Medicine, Department of Cardiology. Logistic regression model selection methods were applied to CAD data containing continuous and discrete independent variables. Goodness of fit test was performed by Hosmer-Lemeshow statistic. Likelihood-ratio statistic was used to compare the estimated models. Results: Each of the logistic regression model selection methods had sensitivity, specificity and accuracy rates greater than 91.9%. Hosmer-Lemeshow statistic showed that the model selection methods were successful in the description of CAD data. Related factors with CAD were identified and the results were evaluated. Conclusion: Logistic regression model selection methods were very successful in the prediction of CAD. Stepwise model selection methods were better than Enter method based on Likelihood-ratio statistic for the prediction of CAD. Age, diabetes mellitus, hypertension, family history, smoking, low-density lipoprotein, triglyceride, stress and obesity variables may be used for the prediction of CAD.

Anahtar Kelime: Logistic Models Case-Control Studies Predictive Value of Tests Sensitivity and Specificity Coronary Arteriosclerosis

Konular: Kalp ve Kalp Damar Sistemi

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık

1. Gupta M, Sharma P, Garg G, Kaur K, Bedi GK, Vij A. Plasma homocysteine: an independent or an interactive risk factor for coronary artery disease. Clin Chim Acta. 2005; 352: 121-5.
2. Puwanant S, Jongjirasiri S, Rerkpattanapipat P. Cardiac CT angiography: comprehensive assessment of patient suspected for coronary artery disease. J Med Assoc Thai 2005; 88: 833-6.
3. Onat A. Risk Factors and cardiovascular disease in Turkey. Atherosclerosis 2001; 156: 1-10.
4. Maas R, Böger RH. Old and new cardiovascular risk factors from unresolved issues to new opportunities. Atherosclerosis 2003; 4 (Suppl): 5–17.
5. Guo YH, Zhang WJ, Zhou YJ, Zhao D, Zhou ZM, Zhang H. Study of the relationship between cardiovascular risk factors and severity of coronary artery disease in patients underwent coronary angiography. Zhonghua Xin Xue Guan Bing Za Zhi 2005; 33: 415–8.
6. McGovern PG, Pankow JS, Shahar E, Doliszny KM, Folsom AR, Blackburn H, et al. Recent trends in acute coronary heart disease: mortality, morbidity, medical care, and risk factors. The Minnesota Heart Survey Investigators. N Engl J Med 1996; 334: 884-90.
7. Jousilahti P, Vartiainen E, Tuomilehto J, Pekkanen J, Puska P. Effect of risk factors and changes in risk factors on coronary mortality in three cohorts of middle-aged people in eastern Finland. Am J Epidemiol 1995; 141: 50-60.
8. Horibe H, Yamada Y, Ichihara S, Watarai M, Yanase M, Takemoto K, et al. Genetic risk for restenosis after coronary balloon angioplasty. Atherosclerosis 2004; 174: 181–7.
9. Hirashiki A, Yamada Y, Murase Y, Hirashiki A, Yamada Y, Murase Y, et al. Association of gene polymorphisms with coronary artery disease in low- or high-risk subjects defined by conventional risk factors. J Am Coll Cardiol 2003; 42: 1429–37.
10. Chobanian AV, Bakris GL, Black HR, Cushman WC, Green LA, Izzo JL Jr, et al. National Heart, Lung, and Blood Institute Joint National Committee on Prevention, Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Pressure; National High Blood Pressure Education Program Coordinating Committee. The Seventh Report of the Joint National Committee on Prevention, Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Pressure: the JNC 7 report. JAMA 2003; 289: 2560–72.
11. Alberti KG, Zimmet PZ. New diagnostic criteria and classification of diabetes-again? Diabet Med 1998; 15: 535–6.
12. Report of the expert committee on the diagnosis and classification of diabetes mellitus. Diabetes Care 1997; 20: 1183–97.
13. Clinical guidelines on the identification, evaluation, and treatment of overweight and obesity in adults: the evidence report. National Institutes of Health. Obes Res 1998; 6 (Suppl): 51S-209S.
14. Linlon MF, Fazio S. A practical approach to risk assessment to prevent coronary artery disease and its complications. Am J Cardiol 2003; 92: 191-261.
15. Izar MC, Fonseca FA, Ihara SS, Kasinski N, Sang WH, Lopes IE, et al. Risk factors, biochemical markers, and genetic polymorphisms in early coronary artery disease. Arq Bras Cardiol 2003; 80: 388-95.
16. Expert Panel on Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Cholesterol in Adults. Executive summary of the third report of the national cholesterol education program (NCEP) expert panel on detection, evaluation, and treatment of high blood cholesterol in adults (Adult Treatment Panel III). JAMA 2001; 285: 2486-97.
17. Linton MF, Fazio S. National Cholesterol Education Program (NCEP) - The third adult treatment panel (ATP III). A practical approach to risk assessment to prevent coronary artery disease and its complications. Am J Cardiol 2003; 92: 19-26.
18. Özdamar K. Paket programlar ile istatistiksel veri analizi I. Eskişehir: Kaan Kitapevi; 1999.
19. Hosmer DW, Lemeshow S. Applied logistic regression. New York: John Wiley & Sons; 1989.
20. Kleinbaum, DG. Logistic regression: A self-learning text. New York; Springer-Verlag: 1992.
21. Çolak, C. Lojistik regresyon analizi ve sağlık bilimlerinde bir uygulama (Yüksek lisans tezi). Malatya: İnönü Üniv. 2001.
22. Heien HC, Baumann WA, Rahman M. Inferences in log-rate models. Journal of Undergraduate Research. 2004; 4. Available from: URL: http://www.mnsu.edu/research/URC/OnlinePublications/ URC2003OnlinePublication/ Heien_Baumann.doc.
23. Yologlu S, Sezgin AT, Ozdemir R, Sezgin N, Colak C, Topal E, et al. Identifying risk factors in a patient population mostly overweight with coronary artery disease. Angiology. 2003; 54: 181-6.
24. Türe M, Kurt İ, Yavuz E, Kürüm T. Hipertansiyonun tahmini için çoklu tahmin modellerinin karşılaştırılması (Sinir ağları, lojistik regresyon ve esnek ayırma analizleri). Anadolu Kardiyol Derg 2005; 5: 24-8.
25. Dubey AK. Using rough sets, neural networks, and logistic regression to predict compliance with cholesterol guidelines goals in patients with coronary artery disease. AMIA Annu Symp Proc 2003; 834.
26. Anderson KM, Odell PM, Wilson PW, Kannel WB. Cardiovascular disease risk profiles. Am Heart J 1991; 121: 293-8.
27. Barrett-Connor E, Bush TL. Estrogen and coronary heart disease in women. JAMA 1991; 265: 1861-7.
28. Dodge JT, Brown BG, Bolson EL, Dodge HT. Lumen diameter of normal human coronary arteries. Influence of age, sex, anatomic variation, and left ventricular hypertrophy or dilation. Circulation 1992; 86: 232-46.
29. Farmer JA, Gotto AM. Dyslipidemia and other risk factors for coronary artery disease. In: Braunwald E, editor. Heart Disease: A Textbook of Cardiovascular Medicine. 5th ed. Philadelphia; WB Saunders; 1997: p. 1126-60.
30. Kannel WB, Neaton JD, Wentworth D, Thomas HE, Stamler J, Hulley SB, et al. Overall and coronary heart disease mortality rates in relation to major risk factors in 325, 348 men screened for the MRFIT. Am Heart J 1986; 112: 825-36.
31. Gordon DJ, Knoke J, Probstfield JL, Superko R, Tyroler HA. High density lipoprotein cholesterol and coronary heart disease in hypercholesterolemic men: the Lipid Research Clinics Coronary Primary Prevention Trial. Circulation 1986; 74: 1217-25.
32. Castelli WP. Epidemiology of triglycerides: a view from Framingham. Am J Cardiol 1992; 70: 3-9.
33. Kambara H, Imoto A, Owada C, Tamaki S, Fudo T, Maetani S. Coronary risk factors used to predict coronary artery disease by logistic regression analysis. Jpn Circ J 1992; 56: 1199-205.
34. Do D, West JA, Morise A, Atwood E, Froelicher V. Consensus approach to diagnosing coronary artery disease based on clinical and exercise test data. Chest 1997; 111: 1742-9.

APA	ÇOLAK C, ÇOLAK M, ORMAN M (2007). Koroner arter hastalığının tahmininde lojistik regresyon modeli seçim yöntemlerinin karşılaştırılması. , 6 - 11.
Chicago	ÇOLAK Cemil,ÇOLAK M. Cengiz,ORMAN Mehmet N. Koroner arter hastalığının tahmininde lojistik regresyon modeli seçim yöntemlerinin karşılaştırılması. (2007): 6 - 11.
MLA	ÇOLAK Cemil,ÇOLAK M. Cengiz,ORMAN Mehmet N. Koroner arter hastalığının tahmininde lojistik regresyon modeli seçim yöntemlerinin karşılaştırılması. , 2007, ss.6 - 11.
AMA	ÇOLAK C,ÇOLAK M,ORMAN M Koroner arter hastalığının tahmininde lojistik regresyon modeli seçim yöntemlerinin karşılaştırılması. . 2007; 6 - 11.
Vancouver	ÇOLAK C,ÇOLAK M,ORMAN M Koroner arter hastalığının tahmininde lojistik regresyon modeli seçim yöntemlerinin karşılaştırılması. . 2007; 6 - 11.
IEEE	ÇOLAK C,ÇOLAK M,ORMAN M "Koroner arter hastalığının tahmininde lojistik regresyon modeli seçim yöntemlerinin karşılaştırılması." , ss.6 - 11, 2007.
ISNAD	ÇOLAK, Cemil vd. "Koroner arter hastalığının tahmininde lojistik regresyon modeli seçim yöntemlerinin karşılaştırılması". (2007), 6-11.

APA	ÇOLAK C, ÇOLAK M, ORMAN M (2007). Koroner arter hastalığının tahmininde lojistik regresyon modeli seçim yöntemlerinin karşılaştırılması. Anadolu Kardiyoloji Dergisi, 7(1), 6 - 11.
Chicago	ÇOLAK Cemil,ÇOLAK M. Cengiz,ORMAN Mehmet N. Koroner arter hastalığının tahmininde lojistik regresyon modeli seçim yöntemlerinin karşılaştırılması. Anadolu Kardiyoloji Dergisi 7, no.1 (2007): 6 - 11.
MLA	ÇOLAK Cemil,ÇOLAK M. Cengiz,ORMAN Mehmet N. Koroner arter hastalığının tahmininde lojistik regresyon modeli seçim yöntemlerinin karşılaştırılması. Anadolu Kardiyoloji Dergisi, vol.7, no.1, 2007, ss.6 - 11.
AMA	ÇOLAK C,ÇOLAK M,ORMAN M Koroner arter hastalığının tahmininde lojistik regresyon modeli seçim yöntemlerinin karşılaştırılması. Anadolu Kardiyoloji Dergisi. 2007; 7(1): 6 - 11.
Vancouver	ÇOLAK C,ÇOLAK M,ORMAN M Koroner arter hastalığının tahmininde lojistik regresyon modeli seçim yöntemlerinin karşılaştırılması. Anadolu Kardiyoloji Dergisi. 2007; 7(1): 6 - 11.
IEEE	ÇOLAK C,ÇOLAK M,ORMAN M "Koroner arter hastalığının tahmininde lojistik regresyon modeli seçim yöntemlerinin karşılaştırılması." Anadolu Kardiyoloji Dergisi, 7, ss.6 - 11, 2007.
ISNAD	ÇOLAK, Cemil vd. "Koroner arter hastalığının tahmininde lojistik regresyon modeli seçim yöntemlerinin karşılaştırılması". Anadolu Kardiyoloji Dergisi 7/1 (2007), 6-11.