Diyabetli Hastalarda Komplikasyon Gelişme Risk Durumlarının Lojistik Regresyon Modelleriyle Retrospektif İncelenmesi: Bir Üniversite Hastanesi Örneği

Abstract

Diabetes mellituslu (DM) hastalarda komplikasyon gelişme risk durumlarının lojistik regresyon modelleri kullanılarak incelenmesi amaçlanmıştır. Araştırma Gazi Üniversitesi Sağlık Araştırma ve Uygulama Merkezine (GÜSAUM) başvuran diyabet tanılı hastalar üzerinden retrospektif olarak yapılmıştır. Araştırmaya başlamadan önce GÜSAUM'den yazılı izin, Ondokuz Mayıs Üniversitesi Klinik Araştırmalar Etik Kurulu'ndan etik kurul onayı alınmıştır (OMÜ KAEK 2016/277). Araştırmada öncelikle GÜSAUM Hastane Bilgi Yönetim Sisteminden (HBYS) tedavi alan hastaların ana tanıları belirlenmiştir. Diyabetle alakalı çok fazla faktör olmasına rağmen 01.01.2015-31.12.2015 tarihleri arasında hastalıkla ilgili en yaygın ve ulaşılabilecek optimum parametrelerin yaş, cinsiyet, açlık glukozu, postprandiyal kan şekeri, HbA1C, HDL, VLDL, LDL, total kolesterol ve trigliserid olduğu tespit edilmiştir. Binary lojistik regresyon modelinde üç ayrı modelleme yapılmış ve parametrelerin bağımlı değişken üzerine etkileri incelenmiştir. Multinomial lojistik regresyon modelinde hastalarda diyabete bağlı olarak gelişen komplikasyon türleri açısından modelleme yapılmış ve bağımlı değişken üzerine etkileri incelenmiştir.It was aimed to investigate complication development risk cases in patients with diabetes mellitus (DM) using logistic regression models. The research was carried out retrospectively from patients diagnosed with diabetes who applied to Gazi University Health Research and Practice Center (GÜSAUM). Written permission from GÜSAUM and the ethics committee approval was obtained from Ondokuz Mayıs University Clinical Research Ethics Committee (OMÜ KAEK 2016/277), before begin the research. In the research, the main diagnoses of patients who were treated from GÜSAUM Hospital Information Management System (HBYS) were determined. Although there were many factors related to diabetes, it was determined that age, sex, fasting glucose, postprandial blood glucose, HbA1C, HDL, VLDL, LDL, total cholesterol and triglyceride were the most common and achievable optimal parameters related to the disease between 01.01.2015 and 31.12.2015. In the binary logistic regression model, three different models were constructed and the effects of the parameters on the dependent variable were examined. The multinomial logistic regression model was modeled in terms of diabetic complications and the effects on the dependent variable were examined.