Demodex Sayısının Çeşitli Değişkenlere Göre Tanımlanmasında Sıfır Ağırlıklı ve Hurdle Regresyon Modellerinin İncelenmesi

Öz

Bu çalışmada, demodex sayısının çeşitli değişkenlere göre tanımlanmasında sıfır ağırlıklı regresyon modelleri ile hurdle regresyon modellerinin incelenmesi ve uyum ölçütleri kullanılarak, portör muayenesi için gelen hastalardan elde edilen bilgiler ile demodex sayısının yaşa, cinsiyete ve mesleğe göre etkilerinin tanımlanmasında en iyi sonuçları verecek modelin belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışmadaki veriler, Haziran 2007-Haziran 2009 tarihleri arasında Malatya Halk Sağlığı laboratuarına portör bakısı için gelen 156 kişiyi kapsamaktadır. Demodex sayısı cevap değişkeni; hastaların yaşı, cinsiyeti ve mesleği açıklayıcı değişkenler olarak belirlenmiştir. İstatistiksel analizde R 2.11.1 yazılım programı kullanılmıştır. Cevap değişkeni olarak ele alınan demodex sayısının %62.8 'i sıfır değerli olduğu için sıfır ağırlıklı ve hurdle regresyon modelleri kullanılmıştır. Uygulama sonucunda modellerin birbirlerine göre üstünlüklerini belirlemede kullanılan AlC değerleri ZIP için 731.18, ZAP için 731.49, ZINB için 531.73 ve ZANB için 531.11 olarak elde edilmiştir. En düşük AIC değerine sahip olan model, ZANB olarak elde edilmiştir. Sıfır ağırlıklı ve hurdle regresyon modellerinde, sıfır değerlerinin önemli bir etkiye sahip olup olmadığı test edilmektedir. Eğer sıfır değerlerinin etkisi önemli değilse, bu durumda sıfır ağırlıklı regresyon modelleri ve hurdle regresyon modellerinin sonuçları ile Poisson regresyonu ve negatif binomiyal regresyon analiz sonuçları benzer olacaklardır. Bu çalışmada veri setinde var olan sıfır değerlerinin önemli bir etkiye sahip oldukları belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Demodex
• Hurdle modeller
• Sıfır ağırlıklı regresyon modelleri

Investigation of Zero-Inflated and Hurdle Models in Describing Demodex Counts by Various Variables

Öz

It is aimed to investigate the zero inflated regression models and hurdle regression models for describing demodex counts by various variables. It is also aimed to determine the model that will give the best results in describing demodex counts by different variables such as age, sex and profession with the information obtained from patients who come for porter examination. Data were obtained from 156 patients who come to Malatya Public Health Laboratory for porter examination between the dates of June 2007 - June 2009. Demodex count was determined as response variable and age, sex and profession of patients were determined as explanatory variables. R.2.ll.1 software program was used for statistical analysis. Since 68 percent of demodex counts, which was considered as response variable, were zero, zero-inflated regression and hurdle models were used. As a result of applications, AIC values, which were used to determine the superiority of models relative to each other, were obtained as 731.18, 731.49, 531.73 and 531.11 for ZIP, ZAP, ZINB and ZANB models respectively. The model that has smallest AIC value was ZANB. In zero inflated and hurdle regression models, it is tested whether zero values have a significant impact. If the impact of zero values is not significant, the results of zero inflated and hurdle regression models and the results of Poisson regression and negative binomial regression models will be same. In this study, the impact of zero values in the existing data set war determined to be significant.

Anahtar Kelimeler

• Demodex
• Hurdle Models
• Zero-Inflated Regression Models

Kaynakça

1. Aycan, Ö. M., Otlu, G. H., Karaman, Ü., Daldal, N., Atambay, M., 2007. Çeşitli Hasta ve Yaş Gruplarnda Demodex sp. Görülme Sıklığı. Türkiye Parazitol Derg .. 31(2):115 -118.
2. Baima, B., Sticterling, M., 2002. Demodicidosis Revisited. Acta Derm Venereol, 82:3-6.
3. Baysal, V., Aydemir, M., Yorgancıgil, B., Yıldırım, M., 1997. Akne Vulgaris Etyopatogenezinde D. folliculorum'larm Rolünün Araştırılması. Türkiye Parazitol Derg, 21: 265-268.
4. Böhning, D., Dietz, E., Schlattmann, P., 1999. The Zero Inflated Poisson Model and Decayed, Missing and Filled Teeth Index in Dental Epidemiology. Journal of Royal Statistical Society Series A, 162(2): 195-209.
5. Clifford, D., William, B. N., 1972. Demodex folliculorum (Simon) and D. Brevis Akbulatova of Man: Redescription and Reevaluation. The Journal of Parasitology, 58,(1): 169-177.
6. Dalrymple M. L., et.al, 2003. Finite Mixture, Zero Inflated Poisson and Hurdle Models with Application to SIDS. Computational Statistics & Data Analysis, 41: 491 -504.
7. Erbağcı, Z., Özgöztaşı, O., 1998. Tlıe significance of Demodex folliculorum density in Rosacea. Int J Derınatol, 39:743-745.
8. Greene, W. H., 1994. Accounting for Excees Zeros and Sample Section in Poisson and Negative Binomial Regression Models. NYU Working Paner No. EC-94-10, NewYork: Stern School of Business, http://papers.ssrn.com/soI3/papers.cfm?abstract_id=1293115##

9. Hall, D. B., 2000. Zero-lnflated Poisson and Binomial Regression with Random Effects: A Case Study. Biometrics, 56: 1030-1039.
10. Heilbron, D. C., 1994. Zero-Altered and Other Regression Models for Count Data with Added Zeros. Biometrical Journal, 36(5): 531-547.
11. Karaman, U., Çelik, T., Çalık, S., Sener, S., Aydın, N. E., Daldal, Ü. N., 2008. Saçlı Deri Biyopsi Örneklerinde demodex spp. TilIk:iye Parazitoloji Dergisi, 32(4): 343-345.
12. Karaman, U., Sener, S., Çelik, T., Atambay, M., Aydın, N. E., Daldal, Ü. N., 2008. Derinin Enfeksiyoz ve Benign Durumlarında Histopatolojik Yöntemle demodex spp. Araştırılması. Parazitoloji Dergisi, 15(1): 5-7.
13. Kaya, M., Hamamcı, B., Çetinkaya, U., Yaman, O., Yaza, S., 2010. Bir Lisede Ögrenim Gören Yabancı Uyruklu Erkek Ögrencilerde Selofan-Bant Yöntemi ile Demodex sp. Araştırılması. Türk Hijyen ve Deneysel Biyoloji Dergisi, 67: 73-7.
14. Lambert, D., 1992. Zero-lnflated Poisson Regression, With an Application to Defects in Manufacturing. Teehnometrics February, Vol: 34 (1): 1-14.
15. Long, J. S. ,1997. Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables, Sage Publications, USA, s.217-249.
16. Markell, E. K., Voge, M., John, D. T., 1992. Medical Parasitology, 7th ed, W.B Saunders Company, U.S.A. s.348.
17. Marks, R, Dawber, R P. R, 1971. Skin Surface Biopsy: An Improved Technique for the Examination of the Horny Layer. Br J Dermatol, 84: 117-123.
18. Mathieu, E. M., Wilson, B. B., 2000. Mites (Including Chiggers). Mandell, Douglas and Bennett's Principles and Practice of lnfectious Diseases. L. M. Gerald, E. B. John, D. Raphel (eds.), 50 th. ed. Vol: II., U.S.A. s.2980.
19. McDowell, A., 2003. From The Help Desk: Hurdle Model. The Stata Journal, 3(2): 178-184.
20. Morsy, T. A., Fayad, M. E., Morsy, A. T., Afify, E. M., 2000. Demodex Folliculorum Causing Pathological in Immunocompetent Children. J Egypt Soc Parasitol, 30: 851-4.
21. Özçelik, S., 1997. Allerjik ve Dermatit Nedeni Olabilen Akarlar, Parazitoloji'de Arthropod Hastalıkları ve Vektörler. M. A. Özcel, N. Daldal (eds.), Türkiye Parazitoloji Derneği Yayınları No: 13, s.349-353.
22. Pena, G. P., Andrade Filho, J. S., 2000. Is Demodex Folliculorum Really NonPathogenic? Rev Inst Med Trop Sao Paulo, 42:171-3.
23. Ridout, M., Demetrio, C. G. B., Hinde, J., 1998. Models for count data with many zeros. International Biometric Conference, Cape Town, http://www. kept.ac.uk/IMS/personal/msr/webfiles/zip/ibc_fin.pdf
24. Sheals, J.G., 1973. Arachnida. Insects and Another Arthropods of Medical Importance. The Trustees of the British Museum (Natural History). Smith K.G.V., (ed.) London. s: 17, 462.
25. Sibenge, S., Gawkrodger, D. J., 1992. Rosacea: A Study of Clinical Patterns, Blood Flow, and the Role of D. Folliculorum. J Am Acad Dermatol., 26: 590-593.
26. Vollmer, R. T., 1996. Demodex-Associated Folliculitis. Am J Derınatopathol, 18(6):589-91.
27. Wesolowska, M., Baran, W., Szepietowski, J., Hirschberg, L., Jankowski, S., 2005. Demodicidosis in Humans As A Current Problem in Dermatology. Wiad Parazytol, 51(3): 253-256.
28. Yazar, S., Özcan, H., Çetinkaya, Ü., 2008. Üniversite Ö~cilerinde Selofan-Bant Yöntemi ile Demodex sp. Araştırılması. Türkiye Parazitol Derg. 32(3): 238-240.
29. Yee, T. W., 2008. VGAM Family Functions for Positive Zero-Altered and Zero-Inflated Discrete Distributions, http://www.stat.auckland.ac.nz/˷yee/VGAM/doc/Positive.pdf
30. Yeşilova, A., et. al., 2007. Sıfir Değer Ağırlıklı Verilerin Modellenmesi, http://zootekni2007.yyu.edu.tr/pdfler/ISTI.pdf