Meme kanseri risk değerlendirme modelinin geliştirilmesi
Development of breast cancer risk assessment model
- Tez No: 700036
- Danışmanlar: PROF. DR. ZEYNEP GÜNGÖRMÜŞ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Hemşirelik, Nursing
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Hemşirelik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Araştırma, kadınlarda meme kanseri riskini değerlendirmek için geçerli ve güvenilir bir model geliştirmek amacıyla, kesitsel ve metodolojik tasarımda yapıldı. Araştırmanın örneklemini, Adana Şehir Eğitim ve Araştırma Hastanesine ve Çukurova Üniversitesi Balcalı Tıp Fakültesine başvuran; 271'i meme kanseri, 270'i riskli ve 259'u sağlam olmak üzere 800 kişi oluşturdu. Veriler; meme kanseri etyolojisindeki faktörlere ilişkin literatür bilgileri ve Gail, Claus, Tyrer Cuizk (IBIS) modelleri gibi risk değerlendirme araçlarından faydalanarak oluşturulan“Meme Kanseri Risk Değerlendirme Formu”ve“Sağlıklı Yaşam Biçimi Ölçeği”ile toplanmıştır. Normallik sayısal değişkenleri Shaphiro wilk testi ile test edildi. Sayısal verilerde 3 grubu karşılaştırmak için Mann Whitney u testi ve Student t testi kullanıldı. Kategorik değişkenler ile meme kanseri arasındaki ilişkiyi araştırmak için ki-kare analizi yapıldı. Yapılı modellerde 10 kat çapraz doğrulama ile LASSO düzenlenmesi ile lojistik regresyon kullanıldı. PCA (Temel Bileşenler Analizi) skorları anlamlı faktörler için hesaplanmış ve modellerin performansları test verileri için EAA değerleri açısından karşılaştırılmıştır. Sosyodemografik özellikler, hormonal özellikler, aile kanser öyküsü meme kanserli grupta diğer gruplara göre anlamlı bulundu (p
Özet (Çeviri)
The research was carried out in cross-sectional and methodological design in order to develop a valid and reliable model for evaluating breast cancer risk in women. The sample of the research consisted of 800 people who applied to Adana City Education and Research Hospital and Çukurova University Balcalı Faculty of Medicine; 271 of them were breast cancer, 270 of them were at risk and 259 of them were healthy. The data were collected with the“Breast Cancer Risk Assessment Form”and“Healthy Life Style Scale”based on the literature information and benefiting from risk assessment tools such as Gail model, Claus model, Tyrer Cuizk(IBIS). Normality numerical variables were tested with Shapiro wilk test. In numerical data, Mann Whitney U test and Student t test were used to compare the 3 groups. Chi-square analysis was performed to investigate the relationship between categorical variables and breast cancer. Logistic regression with LASSO regularisation with 10-fold cross-validation was used to built models. PCA (Principal Component Analysis) scores were calculated for significant factors and performances of the models were compared in terms of their AUC values for test data. Sociodemographic characteristics, hormonal characteristics, family cancer history were found significant in the breast cancer group compared to other groups (p
Benzer Tezler
- An artificial intelligence approach for breast cancer treatment
Meme kanseri tedavisinde yapay zeka yaklaşımı
TUĞÇE BELDEK
Doktora
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE CAMGÖZ AKDAĞ
- Makine öğrenmesi yöntemleriyle kanser ile ilgili yeni biyobelirteçlerin tespit edilmesi
Identification of novel systems biomarkers for cancer diagnosis using machine learning techniques
FIRAT KURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA AĞAOĞLU
PROF. DR. KAZIM YALÇIN ARĞA
- Biomedical application of an enzymatically synthesized biopolyester
Enzimatik olarak sentezlenmiş bir biyopoliesterin biyomedikal uygulaması
ŞENOL BEYAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Biyoteknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATOŞ YÜKSEL GÜVENİLİR
- Meme kanserinde bireysel risk öngörüsü; gail modeli'nin türkiyede uygulanması
Individual risk assessment in breat cancer; application of gail model in Turkey
CEMAL ULUSOY
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2007
Genel CerrahiAnkara ÜniversitesiGenel Cerrahi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMİH AYDINTUĞ
- Gail modeli ile makine öğrenmesi algoritmalarının meme kanseri risk değerlendirmesinde karşılaştırılması
Comparison of the machine learning algorithms in breast cancer risk assessment with the gail model
BERFU PARÇALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
BiyoistatistikEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FEZAN MUTLU