Amaç: Bu çalışmada hiperlipidemi hastalarının Toplam Kolesterol, LDL, Trigliserit, HDL seviyelerinin farklı regresyon modelleriyle tahmini ve yaşa göre değişiminin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, doğrusal ve doğrusal olmayan regresyon modelleri ile analiz yapılmıştır. Yöntemler: Çalışmamız, İnönü Üniversitesi Turgut Özal Tıp Merkezi Kardiyoloji bölümüne müracaat eden 1278 hiperlipidemili hasta üzerinde gerçekleştirilmiştir. Retrospektif çalışmamızda veri toplama aracı olarak hasta dosyaları ve vaka kayıtları kullanılmıştır. Kayıtlardan toplanan veriler paket programlarla analiz edilerek modellemeler yapılmıştır. Bulgular: Araştırmamızda 1278 hiperlipidemili hastanın 671'i (%52,4) erkek ve 607'si (%47,6) kadındır. Büyüme eğrilerinin uyumunun incelenmesinde açıklayıcılık katsayısı (R2), Hata Kareler Ortalaması (HKO), Akaike Bilgi Kriteri ( AIC) ve Schwarz Bilgi Kriteri (SIC) hesapları dikkate alındığında, kadın hastalarda; Kolesterol değerleri için en iyi büyüme modeli Kuadratik model, LDL için Gompertz model, Trigliserit için Lojistik model, HDL için Ustel modeldir. Erkek hastalarda ise; Kolesterol değerleri için en iyi büyüme modeli Gompertz model, LDL için Doğrusal model, Trigliserit için Üstel model, HDL için Doğrusal modeldir. Sonuç: Doğrusal olmayan hiperlipidemik değerlerin tahmininde değişik modellerin farklı performans gösterdiği belirlenmiştir. Hiperlipidemi değerleri izleminde bu modellerden elde edilen büyüme eğrilerinin kullanılmasının, Kolesterol, LDL, HDL ve Trigliserit değerlerinin tahmin edilebilmesinde ayrıca normal değerlerden sapmaların değerlendirilmesinde yararlı olacağı düşünülmektedir

Objective: In the present study, it is aimed to specify the changes in the Total cholesterol, LDL, Triglyceride and HDL levels of hyperlipidemia patients according to age and estimation through several regression models. For that purpose, the analysis was made through linear and non-linear regression models. Methods: Our study was conducted with 1278 hyperlipidemia patients who applied to İnönü Unversity Turgut Özal Medicine Center Cardiology Department. For our retrospective study, patient folders and case records were used as data gathering tools. The data gathered from records were analyzed through packet programmes for modelling. Results: In our research, of the 1278 patients, 671 were males (52.4%) and 607 were females (47.6%). While analyzing the conformity of the growth curves, for female patients, the best growth model is Quadratic Model for cholesterol values; Gompertz Model for LDL; Logistic Model for Triglyceride; Exponential Model for HDL considering explanatory factor (R2), Error Sum of Squares (ESS), Akaike Information Criterion (AIC) and Schwarz Information Criterion (SIC). For male patients, the best growth model for cholesterol values is Gompertz Model; Linear Model for LDL; Exponential Model for Triglyceride and Linear Model for HDL. Conclusion: It was found out that several models show different performance in the estimation of non-linear hyperlipidemic values. In the follow-ups for hyperlipidemia values, it is thought that using growth curves obtained from those models could be useful for not only estimating cholesterol, LDL, HDL and Triglyceride levels but also analyzing deviations from normal values