Evaluation of GDx parameters by using information theory

• Published in: Turkish journal of medical sciences Vol. 41; no. 1; pp. 117 - 124
• Main Authors: ARSLAN, Umut, KARAAĞAOĞLU, Ahmet Ergun, İRKEÇ, Murat Tanju, BOZKURT, Banu
• Format: Journal Article
• Language: English
• Published: TÜBİTAK 2011
• ISSN: 1300-0144
• DOI: 10.3906/sag-0909-284

Amaç: Bu çalışmanın amacı glokom tanısında kullanılan GDx parametrelerinin performanslarını bilgi kuramı ile değerlendirmek ve geleneksel yöntemlerden biri olan işlem karakteristiği eğrisi (İKE) (ROC: receiver operating characteristic) analizinden elde edilen sonuçlarla karşılaştırmaktır. Yöntem ve gereç: Tarayıcı lazer polarimetri (NFA GDx versiyon, 1.0.08) ile 270 glokomlu ve 81 normal gözde retina sinir lifi tabakası kalınlığı değerlendirildi ve 14 GDx parametresi hesaplandı. En iyi GDx parametrelerini belirlemek için İKE ve bilgi kuramı kullanıldı. Bu parametrelerin % 1, % 2 ve % 5 glokom prevalans (Pr) değerlerindeki en iyi kesim noktaları bilgi kuramı kullanılarak elde edildi. Bulgular: En fazla bilgi içeriği ve en fazla ayırıcılık gücüne sahip parametreler, sırasıyla Sayı, Elips modülasyon ve Maksimum modülasyondur. Bu parametrelerin belirtilen Pr değerleri için en iyi kesim noktaları sırayla 32,08, 1,65 ve 1,20 dir. Alt oran için en iyi kesim noktası Pr değeri % 1 ve % 2 olduğunda 1.95, Pr % 5 olduğunda 2.11 dir. Sonuç: İKE, tanı testlerinin performanslarının değerlendirilmesinde kullanılmasına rağmen, belirli prevalans değeri için testlerin en iyi kesim noktasını belirleyemez. Bilgi kuramı yaklaşımı bu problemin üstesinden gelebilmek için İKE analizinden daha üstün bir yöntemdir. Aim: To evaluate the performance of GDx parameters in the diagnosis of glaucoma by using information theory and compare the results obtained using receiver operating characteristic (ROC) curve analysis, which is a traditional method. Materials and methods: Retinal nerve fiber layer thickness was measured in 270 eyes with glaucoma and 81 normal eyes with scanning laser polarimeter (NFA GDx version, 1.0.08), and 14 GDx parameters were calculated. Both ROC curve analysis and information theory were used to determine the best GDx parameters. The best cut-off points of these parameters were obtained using information theory for glaucoma prevalence (Pr) of 1%, 2%, and 5%. Results: The parameters having the maximum information content and discriminatory power are The Number, Ellipse modulation, and Maximum modulation, respectively. The best cut-off points associated with these parameters are 32.08, 1.65, and 1.20 for specified Pr values considered, respectively. The best cut-off value for inferior ratio is 1.95 when Pr is 1% or 2%, whereas the best cut-off point of the parameter is 2.11 when Pr is 5%. Conclusion: Although ROC curve analysis can be used for evaluating the performance of the diagnostic test, it cannot determine the best cut-off point for certain prevalence. Information theory approach seems to be more superior to the traditional ROC curve analysis for tackling this problem.