Türkiye genelinde renal replasman tedavisine ihtiyaç duyacak olan hasta sayısının GM (1,1) ve OGM (1,1) ile tahmin edilmesi

Authors : Tezcan ŞAHİN, Saffet OCAK

Pages : 35-43

Doi:10.26559/mersinsbd.765329

View : 16 | Download : 9

Publication Date : 2021-04-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Amaç: 2018-2023 yılları arasında RRT tedavisi görmesi gerekecek hasta sayısını tahmin etmektir. Yöntem: Tahmin etme sürecinde genel olarak zaman serilerinin tahmin edilmesinde kullanılan bir yöntem olan gri tahmin etme yöntemleri kullanılmıştır. Gri sistemlerde tahmin edebilmek için çeşitli modeller geliştirilmiş olmakla birlikte bu çalışmada GM insert ignore into journalissuearticles values(1,1); ve OGM insert ignore into journalissuearticles values(1,1); modelleri kullanılmıştır. Verilerin analizinde Microsoft Excel 2016 tabanlı Genel İndirgenmiş Gradyan metodundan yararlanılmıştır. Araştırma verileri, 2006-2017 yılları arasında Türkiye’de RRT gören hasta sayılarından oluşmaktadır. Modellerin tahmin performansı ortalama mutlak yüzde hata insert ignore into journalissuearticles values(MAPE); ve kök ortalama kare hata insert ignore into journalissuearticles values(RMSE); ile ölçülmüştür. Bulgular: Karşılaştırmalar sonucunda OGM insert ignore into journalissuearticles values(1,1);’in insert ignore into journalissuearticles values(MAPE: %2.0 RMSE: 1484); GM insert ignore into journalissuearticles values(1,1); modeline insert ignore into journalissuearticles values(MAPE: %2.1 RMSE: 1740); göre daha iyi performans gösterdiği tespit edilmiştir. 2006-2017 verilerine dayanarak tahmin edilen ve gerçekleşen veriler bazında yakınsama oranları karşılaştırıldığında da OGM insert ignore into journalissuearticles values(1,1); modelinin daha başarılı olduğu belirlenmiştir. 2018-2023 yılları arasında RRT görecek hasta sayısındaki ortalama yıllık büyüme oranı, GM insert ignore into journalissuearticles values(1,1); modeline göre %4.12; OGM insert ignore into journalissuearticles values(1,1); modeline göre ise %4.64’tür. Bu modellere göre, hasta sayısı her yıl bir önceki yıla göre artış göstereceği tahmin edilmektedir. 2017’de 77311 olan hasta sayısı 2023 yılında OGM insert ignore into journalissuearticles values(1,1); modeline göre 104105’e ulaşacağı öngörülmektedir. Sonuç: Bu yükseliş nedeniyle insidansı gittikçe artma eğilimi gösteren kronik böbrek hastalığının önlenmesi ve topluma ve devlete sosyo-ekonomik yükünün azaltılması için etkili önlemler insert ignore into journalissuearticles values(renal transplantasyon, organ bağışının özendirilmesi vs.); alınması gerekliliği gün yüzüne çıkmaktadır
Keywords : Hasta tahmini, Gri tahminleme yöntemi, Renal replasman tedavisi, Zaman serileri analizi