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: Meme Kanseri, Hemşirelik, Risk Değerlendirme, Model Geliştirme, Gail, IBIS, Gail modeli, Meme hastalıkları, Meme neoplazmları, Model tasarımı, Neoplazmlar, Risk değerlendirmesi, Ölçekler, Breast Cancer, Nursing, Risk Assessment, Model Development, Gail, IBIS, Gail model, Breast diseases, Breast neoplasms, Model design, Neoplasms, Risk assesment, Scales
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Hemşirelik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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<0.05). Sağlıklı yaşam biçimi ölçek puanı meme kanserli grupta diğer gruplara göre anlamlı derecede düşük bulundu (p<0.05). Gail ve IBIS modellerinin meme kanseri risk hesaplama puanı düşük bulundu. Hasta-riskli grubu sınıflandırmada LASSO lojistik regresyon ile birçok faktör farklı katsayı belirlenirken, hasta-sağlam grubu sınıflandırmada LASSO lojistik regresyon ile sadece 4 katsayı belirlendi. Geliştirdiğimiz model Gail ve IBIS modellerine göre risk belirlemede daha güçlü bulunmuştur.
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 <0.05). The healthy lifestyle scale score was significantly lower in the breast cancer group compared to other groups (p <0.05). The healthy lifestyle scale score was significantly lower in the breast cancer group compared to other groups (p <0.05). The breast cancer risk calculation score of Gail and IBIS models was low. While LASSO logistic regression has different factors in classifying the patient-risk group, only 4 coefficients have been determined in the classification of the patient-healthy group with LASSO logistic regression. The model we developed has been found stronger in risk determination than the Gail and IBIS models.
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
- Green extraction and encapsulation of black rosehip polyphenols: İn vitro bioaccessibility, bioavailability, and biological activities
Siyah kuşburnu polifenollerinin yeşil ekstraksiyonu ve enkapsülasyonu: İn vitro biyoerişilebilirlik, biyoyararlılık, ve biyolojik aktiviteleri
KADRİYE NUR KASAPOĞLU
Doktora
İngilizce
2022
Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BERAAT ÖZÇELİK
- Targeting circulating breast cancer stem cells via mTOR and WNT inhibitors after bone metastasis
Sirküle meme kanseri kök hücrelerinin kemik metastazı sonrası mTOR ve WNT inhibitörleri ile hedeflenmesi̇
ÖZLEM ALTUNDAĞ ERDOĞAN
Doktora
İngilizce
2025
BiyokimyaHacettepe ÜniversitesiKök Hücre Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BETÜL ÇELEBİ SALTIK
- 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
- Development and validation of methods for the diagnosis of lung cancer via serological biomarkers
Akciğer kanserinin serolojik biyobelirteçler ile teşhisine yönelik yöntem geliştirilmesi ve doğrulanması
ABBAS GÜVEN AKÇAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Biyolojiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ OSMAY GÜRE