Propensity skor yönteminin meme kanserinde yaş ile dokudaki ER, PR, CERB-B2 değişiminin analizinde kullanılması
Using propensity score method in analysing the variation age and ER, PR, CERB-B2 on the tissue in breast cancer
- Tez No: 302685
- Danışmanlar: PROF. DR. RİAN DİŞÇİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 90
Özet
Gözlemsel çalışmalarda bireylerin gruplara atanmasında araştırmacının müdahalesi yoktur, bu nedenle gruplar arasında ortak değişkenler açısından farklılıklar gözlemlenebilir. Bu durumda sistematik hata ortaya çıkabilir ve artabilir. Propensity skor (PS) yöntemi ile gözlemsel araştırmalarda sistematik hatayı azaltmak amaçlanır. 1983 yılında Rosenbaum ve Rubin tarafından ortaya atılmış bir yöntem olan PS, bireyin ortak değişkenlere göre ilgili gruba atanmasının koşullu olasılığıdır. PS'ler tahmin edildikten sonra eşleştirme, tabakalara ayırma, regresyon düzeltmesi veya üçünün birlikte kullanılmasıyla sistematik hatanın azaltılması sağlanır. Bu çalışmada meme kanserli hastalarda yaşın farklı sınır değerleri (50, 55, 60, 65, 70) ile östrojen (ER), progesteron (PR) reseptörleri ve büyüme geni (Cerb-B2)'nin nasıl bir değişim gösterdiği PS kullanılarak araştırılmıştır. İlk olarak, ER, PR ve Cerb-B2 için yaş ve ortak değişkenlerle (histopatoloji, menstrüasyon, sigara, alkol, grad) ki-kare analizleri yapılmış, sonrasında lojistik regresyon analizi uygulanmıştır. PS değerleri, ER, PR, Cerb-B2 için yaş değişkeni modele alınmayarak lojistik regresyon analizi ile hesaplanmış ve sistematik hatayı azaltmak için propensity skorlar kullanılarak beş tabaka oluşturulmuştur. Mantel-Haenszel yöntemi kullanılarak reseptörler ve Cerb-B2 ile ortak değişkenler arasındaki ilişki incelenmiştir. ER, PR ve Cerb-B2 için elde ettiğimiz PS'lerin minimum-maksimum değerleri bulunmuş, bu değerler ile belirlenen ortak sınırların dışında kalan hastalar çıkartılarak yeni örneklemler elde edilmiş, oluşturulan yeni örneklemde ki-kare ve lojistik regresyon analizleri tekrarlanmıştır. Sonuç olarak, yaşın farklı sınır değerleri için yaş ile ER, PR ve Cerb-B2 arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki bulunmamıştır.
Özet (Çeviri)
In observational studies, investigator has no control over the treatment assignment, therefore differences on observed covariates in the treated and control groups may exist. In this case bias can remain increasingly. It is aimed to reduce bias in observational studies by using propensity score (PS) method. PS is a method defined as the conditional probability of being treated given the individual?s covariates was introduced by Rosenbaum and Rubin in 1983. Once estimated the propensity scores can be used to reduce bias through matching, stratification, regression adjustment or some combination of all three. In this study the variation of oestrogen receptor (ER), progesterone receptor (PR) and growth factor (Cerb-B2) with the different boundaries for age (50, 55, 60, 65, 70) was investigated by using PS in breast cancer patients. Firstly, chi-square analyses were conducted for ER, PR and Cerb-B2 with age and covariates such as histopathology, menstruation, cigarette, alcohol, grade. Secondly, logistic regression analyses were used. PS values were obtained for ER, PR, Cerb-B2 by using logistic regression analyse excluding age and five stratum were created by using propensity scores to reduce bias. The associations between receptors, Cerb-B2 and covariates were investigated by using Mantel-Haenszel method. Minimum-maximum values of propensity scores were found for ER, PR and Cerb-B2, new samples were obtained by removing the patients who are outside the common boundaries determined with these values, chi-square and logistic regression analyses were repeated on the new samples. In conclusion, we found no statistical difference between age and ER, PR, Cerb-B2 for the different boundaries for age.
Benzer Tezler
- Çoklu atama sonrası propensity skor tahmin yöntemlerine yeni yaklaşımlar
New methods for estimating propensity scores following multiple imputation
SEVİNÇ PÜREN YÜCEL KARAKAYA
Doktora
Türkçe
2024
BiyoistatistikÇukurova ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKER ÜNAL
- Nonparametric analysis of inflation targeting using propensity score matching approaches
Enflasyon hedeflemesinin parametrik olmayan eğilim skor eşleştirme yöntemleri ile analizi
GÜNTÜLÜ ÖZLEM YÜKSEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
EkonomiAnadolu Üniversitesiİktisat (İngilizce) Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL ONUR BAYCAN
- Kayıp veriler ve kayıp veriler için bir çoklu veri atama yöntemi: Propensity skor
Missing data and a multiple imputation method for missing data: Propensity score
ELİF ÇİĞDEM KASPAR
- Gözleme dayalı çalışmlarda propensity skor Tıp Bilimleri'nde bir uygulama
Propensity score in observational studies and its application for biostatistics
ELİF ÇİĞDEM ALTUNOK
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
İstatistikYıldız Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET GENCELİ
- Gözleme dayalı çalışmalarda propensity skor ve sosyal bilimlerde bir uygulama
Observational studies for propensity score and application for social sciences
AYSEN ŞİMŞEK KANDEMİR