Search

Objective: Statistically, prevalence is defined as the frequency of disease at a giventime in a particular population. Meta-analysis can be a useful in estimating prevalence moreprecisely. Meta-analysis is a statistical method that combines the results of studies on a determinedtopic in order to derive an average estimate. In medical and statistical literatüre, the meta-analysis of prevalence is often considered to be a frequentist rather than an Bayesian approach.Frequentist meta-analysis uses two main statistical models: fixed-effect and random-effectmodels. Under the fixed-effect model, the effect size is assumed to be the same for all studies,whereby all differences in the observed effects are due to sampling errors. By contrast, under therandom-effects model the true effect may change from study to study. In Bayesian meta-analysis,one has to gather the data from the selected studies, choose informative or non-informativeprior, model the posterior, and run simulations in order to assess parameters of the posteriordistribution. In addition to direct probability statements on different scales and predictions, theconflict between fixed- and random-effects meta-analysis are handled through the Bayesianapproach. Material and Methods: The frequentist and Bayesian meta-analysis applied to dataobtained from Niu et al. (2017) in order determine the prevalence of Alzheimer ’s disease inEurope. Results: The Bayesian approach gave a narrower confidence interval and smaller relativeerror than the frequentist approach. Conclusion: More accurate prevalence estimates arederived from the Bayesian approach. Amaç: İstatistiksel olarak prevalans, belirli bir popülasyonda belirli bir zamanda hastalıksıklığı olarak tanımlanır. Prevalansı daha kesin tahmin etmek için meta-analiz yararlı biryöntem olabilir. Meta-analiz, ortalama bir tahminde bulunmak için belirli bir konu üzerineyapılan çalışmaların sonuçlarını birleştiren istatistiksel bir yöntemdir. Medikal ve istatistikselliteratürde prevelansın meta-analizi genellikle Bayes yaklaşımdan çok frekanscı yaklaşımda elealınmaktadır. Frekanscı meta-analizi, sabit ve rastgele etki modeli olmak üzere iki ana istatistikmodeli kullanmaktadır. Sabit etki modeli altında, etki büyüklüğünün tüm çalışmalar için aynıolduğu ve gözlemlenen etkilerdeki tüm değişimlerin örnekleme hatasından kaynaklandığı varsayılmaktadır.Rastgele etkiler modeli altında ise gerçek etki, çalışmadan çalışmaya değiştiği varsayılmaktadır.Bayesci meta analizinde, seçilen çalışmalardan elde edilen sonuçların toplanması,bilgilendirici veya bilgilendirici olmayan önsellerin seçilmesi ve sonsal dağılımın modellenmesiile parametrelerin değerlendirilmesi gerekmektedir. Bayesci yaklaşım, farklı etkiler ve tahminleriçin doğrudan olasılık ifadelerinin yanı sıra, sabit ve rastgele etki model arasında seçim yapmayıortadan kaldırmaktadır. Gereç ve Yöntemler: Avrupa’da Alzheimer Hastalığı prevalansınıbelirlemek için, Niu ve ark. (2017) çalışmasından elde ettiği verilere frekansçı ve Bayesci yaklaşımile meta-analizi uygulanmıştır. Bulgular: Bayesci yaklaşım frekanscı yaklaşımdan daha darbir güven aralığı ve küçük göreceli bir hata vermiştir. Sonuç: Daha kesin prevalans tahminleriBayes yaklaşımından türetilmiştir.

Bir bağımlı değişken ile bir veya birden fazla bağımsız değişken arasındaki neden-sonuç ilişkisinin ortaya çıkarılmasında regresyon modelinden yararlanılmaktadır. Bağımlı değişkenin sayma/kesikli olma durumuyla birçok araştırmada karşılaşılmaktadır. Bu durumda klasik regresyon modeli yerine Poisson, negatif binom vb. gibi birçok dağılımı içeren genelleştirilmiş lineer modellerin kullanılması daha uygun olmaktadır. Her ne kadar Poisson regresyon modeli sayma verilerinin analizinde sıklıkla kullanılsa da ortalama ile varyans eşitliği varsayımı birçok deneysel veri için sağlanmamaktadır. Aşırı/az yayılım olarak tanımlanan bu durumlarda alternatif regresyon modelleriyle analiz edilmesi daha uygun olmaktadır. Genel olarak aşırı yayılım durumuyla daha çok karşılaşıldığından negatif binom regresyon modeli yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında, hem aşırı hem de az yayılım durumu için uygun analiz olanağı veren Conway-Maxwell-Poisson Regresyon modeli ayrıntılı olarak tanıtılmıştır. Conway-Maxwell-Poisson dağılım bilgisinin yanı sıra, parametre tahmini, anlamlılık ve yorumlanmasına yer verilmiştir. Poisson, negatif binom ve COM-Poisson regresyon modelleri önce aşırı yayılım gösteren 2011-2014 yılları arasında Giresun ili Toplum Ruh Sağlığı Merkezine (TRSM) kayıtlı olan hastaların, merkeze gelme sayılarına etki eden sosyo-demografik faktörlerin modellenmesinde, daha sonra az yayılım gösteren öğretmenlerin sosyal medya hesap sayılarına etki eden okul türü, cinsiyet ve yaş grubu faktörlerinin modellenmesinde uygulanmıştır. Her iki veri seti için değişken seçim yöntemi olarak tüm olası alt kümeler yöntemi kullanılmıştır. En küçük AIC değerli model en iyi model olarak seçilmiştir. Her iki veri setinde de COM-Poisson regresyon en iyi modeli oluşturmuştur. Analizler R programının `MASS` ve `COMPoissonReg` paketlerinden ve `glm` fonksiyonundan yararlanılarak yapılmıştır. The regression model is used to determine the relationship between dependent variable and one or more independent variables.Counting/discrete dependent variable is encountered in many studies. In this case, instead of the classical regression model, It is more appropriate to use generalized linear models that including many distributions Poisson, negative binomial et al. Although the Poisson regression model is frequently used in the analysis of counting data, the assumption of the equality of mean and variance is not provided for many experimental data. It is more appropriate to analyze with alternative regression models in case of over-under dispersion. Generally, the negative binomial regression model is widely used for overdispersed data.In this thesis, the Conway-Maxwell-Poisson Regression model which is suitable for analysis of both over-under dispersed data is presented in detail. Beside Conway-Maxwell-Poisson distribution information, parameter estimation, significance and interpretation are given. Poisson, negative binomial and COM-Poisson regression models were used to determine the effect of socio-demographic factors on the number of visits Giresun Community Mental Health Center (TRSM) between 2011 and 2014. Then, three regression models applied to model school type, gender, and age group factors with the number of social media accounts of the teachers. All possible subset regression approach was used as a variable selection method for both data sets. The smallest AIC-valued model was selected as the best model. COM-Poisson regression was the best model in both datasets.The analyses were performed by using the `MASS `and `COMPoissonReg` packages and the `glm` function on the R program. 85

Tez (Yüksek lisans) -- Giresun Üniversitesi. Kaynakça var. vııı , 73 s. ; 28 cm. Demirbaş: 0063540 …

Guder, Aytac/0000-0002-1190-8749; WOS: 000438687900003 PubMed: 30003431 Pollen is one of the most valuable nutrients due to its content and antioxidant activity. In this study, its botanic origin, total phenol content (TPC), total flavonoid content (TFC), the hydrogen peroxide scavenging activity (HPSA) (in terms of SC50), ferric reducing antioxidant power capacity (FRAP), 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl (DPPH) radical scavenging activity (in terms of SC50), metal-chelating activity (MCA) (%), and heavy metal content were examined to determine the quality of pollen that has been collected from seven different cities of Turkey. According to the melissopalynological analysis, the botanic origin of samples is six uni-flora and one multiflora. The TPC, TFC, HPSA, FRAP, DPPH, and MCA were found between 1360.70-2981.34 mg GAE/100 g, 74.23-111.74 mg CAE/100 g, 25.56-30.28 mu g/mL, 71.92-73.86%, 52.26-53.27 mu g/mL, and 43.97-65.21%, respectively. When obtained results compared to the standards (Butylated Hydroxy Anisole (BHA), Butylated Hydroxy Toluene (BHT) and alpha-Tocopherol (TOC)), pollen samples showed the effective antioxidant properties with respect to HPSA, FRAP, and DPPH radical scavenging activity. In addition, it was observed that honey samples were being contaminated with most of the metals to some extent (Al, Cr, Mn, Fe, Ni, Cu, Zn, B, As, Te, U), while some heavy metals (Co, Cd, V, Ga, and Ag) were never determined in all samples. However, Pb was determined only in sample 2 and sample 4, Mo in sample 1 and sample 2. According to meteorological parameters, samples 3, 4, and 5 were distinguished from the other samples. Finally, the data indicate that pollen could be affected by environmental pollutions.

Tez (Yüksek lisans) -- Giresun Üniversitesi. Kaynakça var. vii, 73 s. ; 28 cm. Demirbaş: 0059230 …

Türkiye'de internet bağımlılığı, internetin yaygın olarak kullanmaya başlanmasıyla ortaya çıkmıştır. Bu çalışmada, Türkiye'deki internet bağımlılık oranı, coğrafi bölgelere göre bağımlılık oranları ve çalışılan gruplara göre bağımlılık oranlarının saptanması amaçlanmıştır.Belirli bir konuda birbirinden bağımsız ve farklı çalışmalardan elde edilen ve aynı biçimde raporlanan bilgilerin sentezlenmesine meta-analizi denir. Meta-analizinde raporlanan bilgilerin sentezlenmesinde genel olarak sabit ve rasgele etki modeli kullanılmaktadır. Literatürden elde edilen bilgilerin sentezlenmesinde rasgele etkili modelin tercih edilmesi daha uygun olmaktadır. Raporlanan bilgiye göre meta-analiz yöntemi farklılık göstermektedir. Binomial veri olarak raporlanan çalışmaların meta-analizinde üç farklı yöntem bulunmaktadır. Bu tür verilerinin 0,5 etrafında dağılması durumunda normal dağılım, 0 veya 1 etrafında dağılması durumunda ise logit veya arcsin dönüşüm yöntemleri kullanılmaktadır. Analizler R programının `metaprop` fonksiyonundan yararlanılarak yapılmıştır. Dahil olma ve dışlanma kriterlerine göre toplam 71 adet çalışma ile meta-analiz yapılmıştır. Ele alınan çalışmalardan 66'sı 2010 yıl ve sonrasında yapılmıştır. Rasgele etki modeli, normal dağılım, logit ve arcsin yöntemleri için uygulanmış ve en dar güven aralığını veren normal dağılım yöntemi tercih edilmiştir. Heterojenlik ölçümlerinden I^2 incelendiğinde, çalışmaların oldukça heterojen olduğu saptanmıştır (p = 0,0001, I^2=99,9%). Türkiye'de internet bağımlılık oranı %13 (%95 GA: 0,11; 0,14) olarak saptanmıştır. Bölgeler incelendiğinde; Ege ve İç Anadolu bölgesi %17, Karadeniz %14, Marmara %13, Akdeniz %11, Doğu Anadolu %5 ve Güneydoğu Anadolu %3 oranlarında internet bağımlılığı saptanmıştır. Çalışılan grup incelendiğinde; ortaokul %5, lise %9, ortaokul-lise %30, üniversite %13 oranlarında internet bağımlılığı saptanmıştır. Internet addiction in Turkey has emerged as the Internet has become widely used. In this study, it was aimed to determine the internet addiction proportion and the proportion according to geographical region and studied groups in Turkey.Meta-analysis is the synthesis of information obtained fromin dependent studies on a specific subject that reported in the sameway. Generally, fixedand random effect model are used in the synthesis of there port data in meta-analysis. It is more appropriateto choose the random effect model in syn the sizing the in formation obtained from the literatüre. The method of meta-analysis differsaccording to there ported information. For Binomaildata there are three different meta-analysis methods. The approximations to the normal distribution is used in thecase of the prevalence proportions are around 0,5, when the proportions get closerto the limits of the 0 and 1 range the logit and double arcsine transformation are used. Studies published on internet addiction in Turkey have been examined by Meta-analysis. Toobta in prevalence of internet addiction, `metaprop` function in R wasused.A meta-analysis was conducted with a total of 71 studies accordingto in clusion and exclusion criteria. 66 of the studies were carried out in 2010 and after. Random effect model was applied for normal distribution, logit and arcsin methods. The normal distribution method giving then arrowest confidence interval was chosen. The heterogeneity measuresI^2was examined, the studies were found to be highly heterogeneous (p = 0,0001, I^2=99,9%). Internet addiction rate in Turkey is 13% (95% CI: 0,11; 0,14). When the regionsare examined; A egeanand Central Anatolia regions 17%, Black Sea 14%, Marmara 13%, Mediterranean 11%, Eastern Anatolia 5% and Southeastern Anatolia 3%.When the studied group is examined; 5% formiddle school, 9% for high school, 30% for junior high schooland 13% for university. 84