Emre Dirican, Dicle Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik Anabilim Dalı 21280, Sur Diyarbakir, Türkiye Email: emredir44@hotmail.com

ABSTRACT

Objective: In the present study, it is aimed to specify the changes in the  Total cholesterol, LDL, Triglyceride and  HDL levels  of  hyperlipidemia  patients  according  to  age  and  estimation  through  several  regression  models.  For  that purpose, the analysis was made through linear and non linear regression models.

Methods: Our study was conducted with 1278 hyperlipidemia patients who applied to İnönü Unversity Turgut Özal Medicine  Center  Cardiology  Department.  For  our  retrospective  study,  patient  folders  and  caserecords  were  used  as data gathering tools. The data gathered from records were analyzed through packet programmes for modelling.

Results:  In  our  research,  of  the  1278  patients,  671  were  males  (52.4%)  and  607  were  females  (47.6%).  While analyzing  the  conformity  of  the  growth  curves,  for  female  patients,  the  best  growth  model  is  Quadratic  Model  for cholesterol values; Gompertz Model for LDL; Logistic Model for Triglyceride; Exponential Model for  HDL considering explanatory  factor  (R2),  Error  Sum  of  Squares  (ESS),  Akaike  Information  Criterion  (AIC)  and  Schwarz  Information Criterion (SIC). For male patients, the best growth model for cholesterol values is Gompertz Model; Linear Model for LDL; Exponential Model for Triglyceride and Linear Model for HDL.

Conclusion:  It  was  found  out  that  several  models  show  different  performance  in  the estimation  of  nonlinear hyperlipidemic  values.  In  the  followups  for  hyperlipidemia  values,  it  is  thought  that  using  growth  curves  obtained from  those  mode ls  could  be  useful  for  not  only  estimating  cholesterol,  LDL,  HDL  and  Triglyceride  levels  but  also analyzing deviations from normal values.

Keywords:  Linear  regression,   nonlinear  regression,   goodness  of  fit  criteria,  least  squares  method,  maximum likelihood method.

Toplam Kolesterol, Ldl, Hdl ve Trigliserit Seviyelerinin Yaşa Göre Değişiminin Farklı Regresyon Modelleriyle İncelenmes

ÖZET

Amaç: Bu çalışmada hiperlipidemi hastalarının Toplam Kolesterol, LDL, Trigliserit, HDL seviyelerinin farklı regresyon modelleriyle tahmini ve yaşa göre değişiminin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, doğrusal ve doğrusal olmayan regresyon modelleri ile analiz yapılmıştır.

Yöntemler: Çalışmamız, İnönü Üniversitesi Turgut Özal Tıp Merkezi Kardiyoloji bölümüne müracaat eden 1278 hiperlipidemili  hasta  üzerinde  gerçekleştirilmiştir.  Retrospektif  çalışmamızda  veri  toplama  aracı  olarak  hasta dosyaları  ve  vaka  kayıtları  kullanılmıştır.  Kayıtlardan  toplanan  veriler  paket  programlarla  analiz  edilerek modellemeler yapılmıştır.

Bulgular: Araştırmamızda 1278 hiperlipidemili hastanın 671’i (%52,4) erkek ve 607’si (%47,6) kadındır. Büyüme eğrilerinin uyumunun incelenmesinde açıklayıcılık katsayısı (R2), Hata Kareler Ortalaması (HKO), Akaike Bilgi Kriteri ( AIC) ve Schwarz Bilgi Kriteri (SIC) hesapları dikkate alındığında, kadın hastalarda; Kolesterol değerleri için en iyi büyüme modeli Kuadratik model, LDL için Gompertz model, Trigliserit için Lojistik model, HDL için Ustel modeldir. Erkek hastalarda ise; Kolesterol değerleri için en iyi büyüme modeli Gompertz model, LDL için Doğrusal  model, Trigliserit için Üstel model, HDL için Doğrusal modeldir.

Sonuç: Doğrusal olmayan hiperlipidemik değerlerin tahmininde değişik modellerin farklı performans gösterdiği belirlenmiştir. Hiperlipidemi değerleri izleminde bu modellerden elde edilen büyüme eğrilerinin kullanılmasının, Kolesterol,  LDL,  HDL  ve  Trigliserit  değerlerinin  tahmin  edilebilmesinde  ayrıca  normal  değerlerden  sapmaların değerlendirilmesinde yararlı olacağı düşünülmektedir.

Anahtar  kelimeler: Doğrusal regresyon, doğrusal olmayan regresyon, uyum iyiliği kriterleri, en küçük kareler yöntemi, en çok olabilirlik yöntemi.

Dicle Med J  2017;44(1):81-90

doi: 10.5798/dicletip.298613