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

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

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.

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.