Journals / Clinical Dentistry and Research / 2021 / Cilt: 45 - Sayı: 1

A NOVEL STATISTICAL METHOD FOR LONGITUDINAL DATA ANALYSIS IN DENTISTRY: QUASI-LEAST SQUARES REGRESSION

Diş HEKiMLiğiNDE BOYLAMSAL VERi ANALiZi içiN YENi BiR iSTATiSTiKSEL YÖNTEM: QLS

Pages
55–60
Publication Date
2022-10-11
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

When some measurements of patients are missing and measurements are done at unequal time intervals, the data analysis made with QLS gives better results than GEE.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Background and Aim: This study aims to model the gingival index (GI) in terms of treatment groups and measurement time by using Generalized Estimating Equations (GEE) and Quasi-least squares regression (QLS).
📊
Key Findings & Data:Model performances of the GEE and QLS will also be compared.
💡
Conclusion & Impact:When some measurements of patients are missing and measurements are done at unequal time intervals, the data analysis made with QLS gives better results than GEE.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Background and Aim: This study aims to model the gingival index (GI) in terms of treatment groups and measurement time by using Generalized Estimating Equations (GEE) and Quasi-least squares regression (QLS). Model performances of the GEE and QLS will also be compared. QLS, one of the two methods used in data analysis, is a novel analysis method used in longitudinal data analysis. Materials and methods: The application was performed on 100 measurements of 22 people who received implant treatment. Patients were divided into two groups as immediate and delayed implantation of dental prosthesis. Group and time effects on GI value were investigated. Data analysis was performed with QLS and GEE methods using R software. The results of both methods were compared with each other. Results: In the analysis made according to QLS and GEE, it is observed that the group effect on the GI is not significant in both methods (p> 0.05). On the GI, the measurement times are found to be significant (p< 0.05). Conclusions: Since the group effect on the GI is not significant, it has been understood that the time between implant treatment and the implantation of a dental prosthesis is not an important criterion when determining the patients in the GI studies. When some measurements of patients are missing and measurements are done at unequal time intervals, the data analysis made with QLS gives better results than GEE.

Özet

Amaç: Bu çalışmanın amacı, Genelleştirilmiş Kestirim Eşitliklerl (GEE) ve Yarı En Küçük Kareler Regresyonu (QLS) kullanarak tedavi grubu ve ölçüm süresi açısından diş eti indeksini (GI) modellemek ve GEE ve QLS’nin model performanslarını karşılaştırmaktır. Veri analizinde kullanılan iki yöntemden biri olan QLS, boylamsal veri analizinde kullanılan yeni bir analiz yöntemidir. Gereç ve Yöntem: Uygulama, implant tedavisi gören 22 kişinin 100 ölçümüyle gerçekleştirilmiştir. Hastalar, diş protezlerinin acil ve gecikmeli implantasyonu olarak iki gruba ayrılmış olup, GI değeri üzerindeki grup ve zaman etkileri araştırılmıştır. Veri analizi, R yazılımı kullanılarak QLS ve GEE yöntemleriyle gerçekleştirilmiştir. QLS ve GEE sonuçları birbiriyle karşılaştırılmıştır. Bulgular: QLS ve GEE’ye göre yapılan analizde, GI üzerindeki grup etkisinin her iki yöntemde de anlamlı olmadığı görülürken (p> 0.05), GI üzerinde ölçüm sürelerinin anlamlı olduğu bulunmuştur (p< 0.05). Sonuç: GI üzerine grup etkisinin önemli olmamasından dolayı, implant tedavisi ile diş protezinin implantasyonu arasındaki sürenin, GI çalışmalarında hastaları belirlerken önemli bir kriter olmadığı anlaşılmıştır. Hastaların bazı ölçümleri eksik olduğunda ve ölçümler eşit olmayan zaman aralıklarında yapıldığında, QLS ile yapılan veri analizi GEE’den daha iyi sonuçlar vermiştir.

🔖

Cite This Article

KARABULUT, E., GÜNCÜ, M. B., ASAR, E. (2022). A NOVEL STATISTICAL METHOD FOR LONGITUDINAL DATA ANALYSIS IN DENTISTRY: QUASI-LEAST SQUARES REGRESSION. Clinical Dentistry and Research, Cilt: 45 - Sayı: 1, 55–60. https://ajindex.com/articles/474512

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. Shults J, Hilbe JM. Quasi-Least Squares Regression. New York, USA: Taylor&Francis Group; 2014
  2. Hedeker D, Gibbons RD. Longitudinal Data Analysis. New Jersey, USA: John Wiley & Sons, Inc; 2006
  3. Hardin JW, Hilbe JM. Generalized Estimating Equations. 2nd ed. New York, USA: Taylor&Francis Group; 2013
  4. Agresti A. An Introduction to Categorical Data Analysis. 2nd ed. New Jersey, USA: John Wiley & Sons, Inc; 2007
  5. Alpar R. Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler. 5th ed. Ankara, Turkey: Detay Yayıncılık; 2017
  6. Kim H, Shults J. %QLS SAS Macro: A SAS Macro for Analysis of Correlated Data Using Quasi-Least Squares. Journal of Statistical Software. 2010; 35(2): 1-22
  7. Xie J, Shults J. Implementation of quasi-least squares With the R package qlspack. UPenn Biostatistics Working Papers 2009; 32: 1-19
  8. Smith T, Smith B. Proc Genmod with GEE to Analyze Correlated Outcomes Data Using SAS [Internet]. 2018 [Accessed March 29, 2019]. Avaible from: https://www.lexjansen.com/wuss/2006/ tutorials/TUT-Smith.pdf
  9. Aydın D. Uygulamalı Regresyon Analizi. Ankara, Turkey: Nobel; 2014
  10. Wang M. Generalized Estimating Equations in Longitudinal Data Analysis: A Review and Recent Developments. Advances in Statistics. Advances in Statistics 2014; 303728: 1-11. doi: 10.1155/2014/303728
  11. Shults J, Ratcliffe SJ, Leonard M. Improved generalized estimating equation analysis via xtqls for implementation of quasi- least squares in Stata. Upenn Biostatistics Working Papers 2006; 13: 1-21
  12. Ziegler A. Generalized Estimating Equations. New York, USA: Springer; 2011