Investigating Factors Affecting Diagnostic Performance of Serial C-Reactive Protein Measurements by Using Joint Modeling Approach

Abstract

C-Reaktif Protein (CRP), erişkin yoğun bakımda yatan hastalardan tekrarlı ölçümleri sıklıkla alınan bir belirteçtir. Bu çalışmada söz konusu belirtecin tekrarlı ölçümlerinin, izlem süresi olarak belirlenen 30 günlük süre sonunda yoğun bakımda ölüm olgusunu kestirmedeki tanısal performansını etkileyen faktörlerin incelenmesi amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntemler: Hacettepe Üniversitesi Erişkin Yoğun Bakım Ünitesi'nde yatan hastalara ait tekrarlı CRP ölçümleri ile sağkalım sürelerinin eş zamanlı olarak modellenebilmesi için birleşik modelleme yaklaşımı kullanılmıştır. Bu yaklaşımdan yararlanılarak, belirteçlerin tanısal performanslarının belirlenebilmesi için zamana bağlı ROC Eğrisi altında kalan alan (zb-EAA) değerlendirilmiştir. Bulgular: Tekrarlı CRP ölçümlerinin izlem süresi sonunda yoğun bakımda ölümü kestirmedeki tanısal performansı orta düzeyde bulunmuştur. Bununla birlikte, sağkalım zamanına ait dağılım türünün ya da uzunlamasına veri bölümünde rassal etkiler kısmının daha detaylı olarak modellenmesinin tekrarlı CRP ölçümlerinin tanısal performansına etki etmediği saptanmış, en yüksek performansın standart birleşik model ile elde edildiği belirlenmiştir. Sonuç: Analiz sonuçlarına göre, optimum tanısal doğruluğun elde edilebilmesi için, standart birleşik modelin kullanılması önerilmekle birlikte, söz konusu modelin uzunlamasına bölümünde rassal eğim ve rassal kesim noktası modelinin; modelin sağkalım kısmında ise, parametrik bir dağılım olmasından dolayı Piecewise-Constant dağılımının kullanılması önerilmektedir. Anahtar Kelimeler: Zamana-bağlı ROC eğrileri; belirteç; zamana-bağlı eğri altında kalan alan; birleşik model; sağkalım zamanı; CRP ABSTRACT Objective: Serial C-Reactive Protein (CRP) measurements are frequently taken in Adult Intensive Care Units. In this study it's aimed to evaluate the factors affecting diagnostic accuracy of this biomarker's serial measurements in predicting the risk of death at Intensive Care Units (ICU) at the end of follow-up period, 30 days. Material and Methods: Joint Modelling Approach is used to model repeated CRP measurements taken from Hacettepe University Adult Intensive Care Units and survival times simultaneously. With the help of this model, time-dependent Area Under ROC Curve (td-AUC) values are calculated and assessed as diagnostic performance criteria. Results: Diagnostic performance of serial CRP values in predicting the risk of death is found as moderate. However, it's found that neither the distribution of survival times in survival sub-model nor utilizing more detailed function in random-effects part of longitudinal sub-model affect the diagnostic performance. Also it's determined that the highest diagnostic performance is obtained with standart standard joint model. Conclusion: To reach the highest diagnostic accuracy, standard joint model with Piecewise Constant Distribution in survival sub-model and random intercepts-random slope structure in longitudinal sub-model should be used.