Geri Dön

An application of cox regression on renal failure data analysis

Cox regresyon analizi ile böbrek yetmezliği verileri üzerine bir uygulama

  1. Tez No: 467895
  2. Yazar: EMEL ÖZER
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MERAL YAY, PROF. DR. NALAN CİNEMRE, PROF. DR. ÜNAL HALİT ÖZDEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 80

Özet

Bu tez çalışmasında, yaşam analizi yöntemlerinden Cox Regresyonun, böbrek yetmezliği sorunu yaşayan hastalardan elde edilen gerçek verilerle analiz edilmesi ve sonuçların değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Dört bölümden oluşan çalışmanın giriş bölümünde, yaşam analizinin ortaya çıkış amacı açıklanarak literatür taraması yardımıyla kullanım alanı açısından değerlendirilmesi yapılmıştır. İkinci bölümde analizin daha iyi kavranabilmesi için gereken kavramlar, fonksiyonlar ve dağılımlar açıklanmış, ayrıca analiz için büyük önem taşıyan sansürleme üzerinde durulmuştur. Bu bölümde ayrıca, Yaşam analizi yöntemlerinden“Yaşam Tablosu”ve“Kaplan Meier”yönteminden de bahsedilerek, yöntemler arasındaki farkın önemi vurgulanmıştır. Üçüncü bölümde Cox Regresyon modelinin yapısı, varsayımları ve tahmin yöntemleri detaylı bir şekilde incelenmiştir. Uygulama bölümünde ise böbrek yetmezliği sorunu yaşayan hastalardan elde edilen gerçek veriler üzerine Cox regresyon yöntemi uygulanarak analiz yapılmıştır. Tedavi yöntemi seçiminde etkili olan kriterler belirlenerek bağımsız değişkenlerin hastalığın tedavisi üzerindeki etkileri araştırlmıştır. Ayrıca, karşılaştırma yapmak amacıyla yaşam tabloları ve Kaplan Meier yöntemlerinin özet şeklinde analizleri yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

The aim of this thesis, to apply Cox regression, which is one of the methods of survival analysis, on real data from patients who have renal failure and to discuss the results. In the four-part introductory chapter, the reasons underlying the emergence of survival analysis are explained and this analysis is later evaluated with respect to its field of use via a literature survey. In the second chapter, in order to better understand the analysis, the main concepts, functions and distributions are explained. Besides, censoring which is one of the most important concepts of the analysis is also elaborated. In this section,“Life Tables”and“Kaplan-Meier”techniques which are the one of the techniques of Survival Analysis are mentioned and the differences of them are emphasized. In the third chapter, the structure of Cox regression, the assumptions and estimation methods are examined in detail. In the application chapter, Cox regression is applied on the real data from patients who have renal failure. Upon the determination of effective criteria with respect to the selection of treatment method, the effects of independent variables on the treatmant have been specified. In addition, life tables and Kaplan-Meier techniques applications are also carried out for the purpose of comparison.

Benzer Tezler

  1. Çoklu boylamsal ölçümler ile sağkalım verilerinin birleşik modellemesi ve renal transplantasyon verilerine uygulanması

    Joint modelling of multiple longitudinal measurements and survival data: An application to renal transplantation data

    SEMİHA ÖZGÜL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    BiyoistatistikEge Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SONER DUMAN

  2. Yaşam çözümlemesinde alıcı işlem karakteristiği eğrileri

    Receiver operating characteristic curves in survival analysis

    ŞEYMA SERTKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURU KARASOY

  3. Ölçüm hatalı açıklayıcı değişkenli cox regresyon modeline bayesci yaklaşım

    Bayesian approach to cox regression model with covariate subject to measurement error

    HATİCE IŞIK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURU KARASOY

  4. Cox regresyon modelinde sağkalım fonksiyon parametrelerinin düzeltilmiş deneysel olabilirlik yöntemi ile tahmin edilmesi

    Estimation of survival function parameters via adjusted empirical likelihood method in Cox regression model

    KÜBRA ORAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    MatematikMarmara Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİLGÜN YILDIZ

  5. Sağkalım analizi için derin öğrenme yaklaşımı

    A deep learning approach for survival analysis

    İREM KAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    BiyoistatistikAnkara Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ATİLLA HALİL ELHAN

    DOÇ. DR. ERDAL COŞGUN