Geri Dön

Longitudinal and survival statistical methods with applications in renal medicine

Böbek tıbbı uygulamaları ile boylamsal ve sağkalım istatistiksel yöntemler

PDF İndir

  1. Tez No: 713242
  2. Yazar: ÖZGÜR ASAR
  3. Danışmanlar: PROF. PETER JOHN DIGGLE
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Biyoistatistik, İstatistik, Biostatistics, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Lancaster University
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Tıp Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 136

Özet

Bu tezde, böbrek araştırmaları alanındaki güncel problemlere çözüm bulmak için istatistiksel yöntemler geliştirilmiştir. Bu problemler şunları içermektedir: 1) altta yatan böbrek fonksiyonu ile sağkalım olayları riski arasındaki ilişkiyi anlamak, 2) birinci basamak hastaları için son safha böbrek yetmezliği olması durumunun erken teşhis edilmesi, 3) akut böbrek yetmezliğinin böbrek fonksiyonu üzerinde uzun vadeli etkileri. Birinci problem için boylamsal ve sağkalım verilerin bileşik modellenmesi ve zamana bağlı açıklayıcı değişken içeren Cox modeli göz önünde bulundurumuştur. Parametre tahmini birinci yöntem için beklenti-ençoklama temelli en çok olabilirlik yöntemi ile yapılırken, ikinci yöntem için kısmi olabilirlik ile yapılmıştır. Sonuçlar, Cox modelinin boylamsal ve sağkalım süreçleri arasındaki ilişkiyi ölçen parametreyi sıfıra doğru yanlı tahmin ettiğini, bileşik modellerin ise bu durumu düzelttiğini göstermektedir. İkinci problem için durağan olmayan rastgele süreç içeren boylamsal model geliştirilmiştir. Parametre tahmini Fisher-Scoring algoritması temelli en çok olabilirlik yöntemi ile yapılmıştır. Model sonuçları kullanılarak, son safha böbrek hastalığı için kestirim dağılımı elde edilmiştir. Sonuçlar bu hastalık açısından yüksek riskli hastaların bulunduğunu göstermektedir. Bu olasılıklar ile, klinik karar verme sürecine katkıda bulunulması amaçlanmaktadır. Üçüncü problem için, durağan rastgele süreç içeren, uzun kuyruklu dağılıma sahip boylamsal bir model geliştirilmiştir. Parametre tahmini beklenti-ençoklama temelli en çok olabilirlik yöntemi ile yapılırken, rastgele etkili terimler bu terimlerin gözlenen veriye koşulu dağılımı kullanılarak elde edilmiştir. Sonuçlar akut böbrek yetmezliğinin böbrek fonksiyonu üzerinde ciddi etkileri olabileceğini göstermektedir, öyle ki böbrek fonksiyonundaki gerileme akut böbrek yetmezliği sonrası ortalama iki katına çıkmaktadır. Yine de hastalar arasında bu etki ciddi farklılıklar gösterebilmektedir. Durağan olmayan rastgele süreç içeren karma etkili modeler için çıkarım yapma imkanı veren lmenssp adlı R paketi geliştirilmiş ve önemli özellikleri sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

In this thesis, we develop statistical methodology to find solutions to contemporary problems in renal research. These problems include 1) assessing the association of the underlying kidney function and the risk of survival events, 2) early detection of progression towards renal failure amongst primary care patients, and 3) long-term influences of acute kidney injury occurrences on the subsequent kidney function. Joint modelling of longitudinal and time-to-event outcome and Cox model with time-varying covariate are considered to answer the first problem. Whilst parameters are estimated by maximum likelihood (ML) using an expectation-maximisation (EM) algorithm for the former model, by partial likelihood for the latter. Results show that Cox model underestimates the association parameter between the longitudinal and survival processes, and joint models correct this. A longitudinal model with a non-stationary stochastic process is developed for the second problem. Parameters are estimated by ML using a Fisher-Scoring algorithm. Based on the results of this model, we obtain the predictive distribution of meeting the clinical guideline for detecting progression. Results show that there are patients with very high probability and emerging behaviour of progression. By these probabilities, we aim to inform clinical decision-making. Another longitudinal model with a class of stationary stochastic processes and heavy tailed response distribution is developed for the third problem. Parameters are estimated by ML using an EM algorithm, and random effects are predicted using the conditional distribution of random effects given data. Results show that AKI might have serious impacts on kidney function such that on average the loss of kidney function doubles after having an AKI. Nonetheless, there are substantial between patient heterogeneity in terms of this influence. The R package lmenssp which enables inference for a range of mixed models with non-stationary stochastic processes is developed and its core features are presented.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    66547

    Olasılıklı yaralı stabilite metodunun incelenmesi ve uygulamaları

    The Examination of the probalistic damaged stability method and applications

    H.GÖKHAN ULUSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. METİN TAYLAN

  2. Tez No

    453907

    Sağkalım verileri ile boylamsal verilerin birleşik modellenmesi ve sağlık alanına bir uygulama

    Joint modeling of survival and longitudinal non-survival data with an application to medical data

    EBRU TURGAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    BiyoistatistikAnkara Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BEYZA DOĞANAY ERDOĞAN

  3. Tez No

    260293

    Serbest fleplerde 'cerrahi geciktirme işlemi'nin reperfüzyon hasarına olan etkisinin farklı iskemi sürelerinde araştırılması

    Investıgatıon of the effect of surgıcal delay on reperfusıon ınjury ın free flaps under dıfferent ıschemıa tımes

    MURAT TÜZÜNER

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Plastik ve Rekonstrüktif CerrahiAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Plastik Rekonstrüktif ve Estetik Cerrahi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NURTEN TURHAN HAKTANIR

  4. Tez No

    868167

    Uzun süreli verilerin analizinde kullanılan makine öğrenmesi algoritmaları

    Machine learning algorithms for longitudinal data analysis

    CAN DEMİRCİGİL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MELİKE BAHÇECİTAPAR

  5. Tez No

    852636

    Yarışan risklerin varlığında zamana-bağlı kovaryete sahip sağkalım verilerinin analizinde kullanılan istatistiksel yöntemlerin değerlendirilmesi

    Evaluation of statistical methods used in the analysis of survival data with time-dependent covariates in the presence of competing risks

    ÖMER FARUK DADAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    BiyoistatistikEge Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TİMUR KÖSE

Geri Dön