PEDİATRİK BÜYÜME EĞRİLERİNİN OLUŞTURULMASINDA KULLANILAN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

Gökmen ZARARSIZ

Article Details

PEDİATRİK BÜYÜME EĞRİLERİNİN OLUŞTURULMASINDA KULLANILAN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

Authors:

Gökmen ZARARSIZ

Publisher:

Erciyes University

Journal:

Journal of Health Sciences 2017 Vol.26 Issue 2, pp.159-164

Document Type:

Article

Publication Date:

6/2017

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2000613928

Frequency:

Tri-annual

pISSN:

1018-3655

Abstract:

 

Pediatric growth curves provide the determination of
 general health and nutritional status of children by
 following the change of theage-related anthropometric
 measurements.The LMS method is widelyused to
 construct these curves.The LMS method can model
 thelocation, scale and skewness measures of the
 measurements, but not the kurtosis measure.LMSP and
 LMST are morerecent method swhich can model
 bothfourparameters of measurement distributio. In this
 study, it is aimedtocompare the performances of LMS,
 LMSP and LMST methods in a realdataset.
 Methods: The data set contains 13 different
 anthropometric measurements of 2894 healthy 0-6
 agedyearschildrenliving in Kayseri. All three methods
 were applied in the gamlss package of the R software,
 and the Akaikein formationcriterion (AIC), the
 generalized Akaikein formationcriterion (GAIC) and the
 Schwarz Bayes informationcriterion (SBC) were used
 for comparison.
 Results:The LMS method performedas the best model
 with 7 measures in boy sand 5measures in girls,based
 on AIC. This method performedas thebest model in 9
 measures in boy sand 5 measures in girls, based on
 GAIC. Lastly, it seemed as the best performed method in
 11 measures in boy sand 12 measures in girls, based on
 SBC.In other cases, the LMSP method was found to be
 the best model in general.
 Conclusion:The LMS method is a well-performedone.
 However, the other two methods also performed as best
 growth curve models for various measurements. While
 constructing growth curves, researchers should
 considerall three methods and should decide the best
 model by carrying out comparative analyses.

 

Pediatrik büyüme eğrileri ile çocukların yaşa bağlı
 antropometrik ölçümlerinin değişimi izlenerek genel
 sağlık ve beslenme durumları belirlenebilmektedir. Bu
 eğrilerin oluşturulmasında yaygın olarak LMS yöntemi
 kullanılmaktadır. LMS yöntemi ölçümlerin konum, yaygınlık ve çarpıklık ölçülerini modelleyebilmekte, basıklık ölçülerini modelleyememektedir. LMSP ve LMST
 yöntemleri daha yeni yöntemler olup ölçüm dağılımlarının her dört parametresini modelleme imkanı sunmaktadır. Bu çalışmada LMS, LMSP ve LMST yöntemlerinin
 performanslarının gerçek bir veride karşılaştırılması
 amaçlanmıştır.
 Gereç ve Yöntem:Veri seti olarak Kayseri'de yaşayan 0
 -6 yaş arası 2894 sağlıklı çocuğa ait 13 farklı
 antropometrik ölçümlerinin yer aldığı veri seti kullanılmıştır. Her üç yöntem R yazılımının gamlss paketinde
 uygulanmış, karşılaştırmalarında Akaike bilgi kriteri
 (AIC), genelleştirilmiş Akaike bilgi kriteri (GAIC) ve
 SchwarzBayes bilgi kriteri (SBC) kullanılmıştır.
 Bulgular:AIC ile yapılan değerlendirmelerde, LMS yöntemi erkeklerde 7, kızlarda 5 ölçümde en iyi modeli
 vermiştir. GAIC ile yapılan değerlendirmelerde,bu yöntem erkeklerde 9, kızlarda 5 ölçümde en iyi modeli vermiştir. Son olarak, SBC ile yapılan
 değerlendirmelerdeise erkeklerde 11, kızlarda 12 ölçümde en iyi performansa sahip yöntem olarak gözlenmiştir. Diğer durumlarda ise genel olarak LMSP yönteminin en iyi modeli verdiği görülmüştür.
 Sonuç:Yaygın olarak LMS yöntemi iyi performans gösteren bir yöntem olmuştur. Bununla birlikte diğer iki
 yöntem de çeşitli ölçümler açısından en iyi büyüme
 eğrileri modellerini oluşturmuştur. Araştırmacılar büyüme eğrilerini oluştururken her üç yöntemi de dikkate
 almalı, karşılaştırmalı analizler gerçekleştirerek en iyi
 modele karar vermelidir.

Article Details

PEDİATRİK BÜYÜME EĞRİLERİNİN OLUŞTURULMASINDA KULLANILAN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI

Authors: Gökmen ZARARSIZ

Publisher: Erciyes University

Journal: Journal of Health Sciences 2017 Vol.26 Issue 2, pp.159-164

Document Type: Article

Publication Date: 6/2017

Document Language: Turkish

Document ID (Org No.): 2000613928

Frequency: Tri-annual

pISSN: 1018-3655

Issues

Authors:

Gökmen ZARARSIZ

Publisher:

Erciyes University

Journal:

Journal of Health Sciences 2017 Vol.26 Issue 2, pp.159-164

Document Type:

Article

Publication Date:

6/2017

Document Language:

Turkish

Document ID (Org No.):

2000613928

Frequency:

Tri-annual

pISSN:

1018-3655