@article{article_349948, title={Propensity Skor Ağırlıklandırma Yönteminde Denge Metriklerinin Performansı Üzerine Benzetim Çalışması}, journal={Çağdaş Tıp Dergisi}, volume={7}, pages={265–277}, year={2017}, DOI={10.16899/gopctd.349948}, author={Demir, Osman and Dolgun, Anıl and Etikan, İlker and Kuyucu, Yunus Emre and Saraçbaşı, Osman}, keywords={Propensity skor ağırlıklandırma,GBM,Çok Kategorili Lojistik Regresyon}, abstract={<p>Amaç: Randomizasyonun sağlanamadığı durumlarda bireylerin tedavi kollarına atanmasında yanlılığı minimize etmek için propensity skor ağırlıklandırma yönteminin kullanılmasını ve bu yöntemin genelleştirilmiş boosted ve çok kategorili lojistik regresyondan elde edilen bulgulara ilişkin performanslarının değerlendirmesini amaçlamaktadır.  </p> <p>Yöntem: Çok kategorili lojistik regresyon (MLR) ve genelleştirilmiş boosted modelden (GBM) elde edilen sonuçlar bir benzetim çalışması yardımıyla karşılaştırılacaktır. Benzetim çalışmasında üç kategorili tedavi grubu, sürekli yanıt değişkeni ve sürekli/dikotom ortak değişkenlerin olduğu, yedi farklı senaryo üzerinde 1000 tekrar kullanılarak, n=500, 1000, 2000 örneklem büyüklüğüne sahip veriler türetilecektir. MLR ve GBM’den elde edilen propensity skorları yardımıyla propensity ağırlıklarına ulaşılacak ve bu ağırlıkları kullanarak, tedavi etkilerini değerlendirmede kullanılan, ortalama tedavi etkisi (OTE) kestirimi ile denge metrikleri kullanılarak, dengenin değerlendirmesi yapılacaktır. Çalışmada R programındaki “twang” paketi kullanılacaktır.  </p> <p>Bulgular: Örneklem sayısı arttıkça denge değerlerinin daha azaldığı dolayısı ile yanlılığın düştüğü görülmektedir. Senaryolar daha kompleks hale geldikçe GBM’nin daha iyi denge sonuçları ürettiği görülmektedir. Ana etkilerin olduğu bir modelde MLR için daha iyi sonuçlar görülmektedir. MLR regresyon modelden elde edilen OTE ağırlıkları kararsız ve zayıf bir denge göstermektedir. Aşırı ağırlıkların kırpılması ya da kaldırılması dengenin düzelmesini sağlamaktadır.  </p> <div> <br /> </div>}, number={3}, publisher={Rabia YILMAZ}