Geri Dön

Kesikli yarı-Markov geçiş olasılıklarının konvolüsyon yardımıyla hesaplanmasına dayalı çok durumlu bir sağkalım modeli ve bir uygulama

Based on the calculation of discrete time semi-Markov transition probabilities by convolution a multistate survival model and an application

PDF İndir

  1. Tez No: 738233
  2. Yazar: FAHRETTİN KAYA
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERCAN EFE, DOÇ. DR. FATİH ÜÇKARDEŞ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Biyoistatistik, Ekonometri, İstatistik, Biostatistics, Econometrics, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 159

Özet

Bu çalışmanın amacı geleneksel sağkalım analizindeki iki ana durum (hayatta-ölüm vb.) arasında tanımlanabilecek ara durumlara ait sağkalım fonksiyonları ile ilk geçiş sürelerinin dağılımını elde etmek için çok durumlu bir sağkalım modeli (ÇDSM) oluşturmaktır. Bu çalışmada veri seti olarak R yazılımının“msm”kütüphanesi ile paylaşılan, kalp nakli yapılan bireylerin koroner allogreft vaskülopati (CAV) hastalığı verileri kullanılmıştır. Bu hastalığın seviyeleri hastalıksız (1) durumu, hafif hasta (2) durumu, orta ve şiddetli hasta (3) durumu ve hastalık nedeni ile ölüm (4) durumu olmak üzere dört durumdan oluşmaktadır. 18 yıl boyunca gözlem altına alınan hastaların bu durumlar arasındaki geçişleri ile yarı-markov zinciri oluşturulmuştur. Bu zincir kullanılarak ÇDSM'nin durumlar arasındaki geçiş olasılıklarına karşılık gelen yarı-Markov matris-değerli olasılık geçiş fonksiyonunu (P(t)) tahmin etmek için konvolüsyon yöntemine dayalı bir hesaplama yöntemi kullanılmıştır. Tüm geçişli durumundaki S1(t), S2(t) ve S3(t) sağkalım fonksiyonu ve bu fonksiyonlara ait λ1(t), λ2(t) ve λ3(t) hazard fonksiyonları, F1(t), F2(t) ve F3(t) ilk geçiş süresinin dağılım fonksiyonları elde edilmiştir. Hastalık seviyeleri olmadan CAV hastalarının Kaplan-Meier sağkalım fonksiyonu SKM(t) ayrıca elde edilmiştir. Zaman ilerledikçe sağkalım fonksiyonlarının olasılık değerleri farklı seyrettiği sonucuna ulaşılmıştır. (3) durumundaki sağkalım fonksiyonu hızlı bir şekilde azalan ve ortalama bekleme süresi 5.56 yıl, (1) durumunda sağkalım fonksiyonu daha yavaş azalan ve ortalama bekleme süresi 9 yıl, (2) durumundaki sağkalım fonksiyonu Kaplan-Meier sağkalım fonksiyonu ile benzer ve ortalama bekleme süresi 7.35 yıl olarak bulunmuştur. Ayrıca durumlardaki sağkalım fonksiyonları ile ilk geçiş sürelerinin parametrik dağılım fonksiyonları elde edilmiş bu parametrik fonksiyonlar yarı-Markov ile elde edilen fonksiyonlara oldukça benzer olduğu bulunmuştur. Sonuçlar gösterdi ki, ÇDSM ile CAV hastalığına ait farklı seviyelerindeki sağkalım fonksiyonları, ilk geçiş sürelerinin dağılımı ve ortalama bekleme süreleri farklı olduğundan geleneksel sağkalım analizi yerine Çok Durumlu Sağkalım analizi yapılması klinik değerlendirmeye daha fazla katkı sunmaktadır ve daha fazla bilgiye erişim ve yorumlama olanağı sağlamaktadır. Alanda çalışan araştırıcılara bu çalışmanın yol gösterici olacağı düşünülmektedir.

Özet (Çeviri)

The aim of this study is to create a multi-state survival model (MSSM) to obtain the distribution of survival functions and first pass times for intermediate states that can be defined between the two main situations (live-death, etc.) in traditional survival analysis. In this study, coronary allograft vasculopathy (CAV) disease data of heart transplant recipients, shared with the“msm”library of the R software, were used as data set. The levels of this disease consist of four states: disease-free (1), mildly ill (2), moderate and severely ill (3), and death due to disease (4). A semi-markov chain was formed by the transitions between these states of patients who were under observation for 18 years. Using this chain, a computational method based on the convolution method is used to estimate the semi-Markov matrix-valued probability transition function (P(t)) of the MSSM corresponding to the transition probabilities between states. In all transitive states survival function S1(t), S2(t) and S3(t) and the hazard functions of these functions λ1(t), λ2(t) and λ3(t) and the distribution functions of the first transition time F1(t), F2(t) and F3(t) are obtained. Kaplan-Meier survival function SKM(t) of CAV patients without disease levels was also obtained. As time progressed, it was concluded that the probability values of these survival functions were different. The survival function in the state (3) decreases rapidly and the mean waiting time is 5.56 years, the survival function in the state (1) the survival function decreases more slowly and the mean waiting time is 9 years, the survival function in the state (2) is similar to the Kaplan-Meier survival function and the mean waiting time It was found to be 7.35 years. In addition, the survival functions and the parametric distribution functions of the first pass times were obtained, and it was found that these parametric functions were quite similar to the semi-Markov obtained functions. The results showed that since the survival functions, distribution of first pass times, and average waiting times at different levels of MSSM and CAV disease differ, performing Multi-Condition Survival analysis instead of traditional survival analysis contributes more to clinical evaluation and provides access to more information and interpretation. It is thought that this study will be a guide for researchers working in the field.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    332133

    Özel bariyerli yarı-markov rastgele yürüyüş süreci üzerine bir çalışma

    On the semi-markovian random walk with special barriers

    BURCU HASANÇEBİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    İstatistikKaradeniz Teknik Üniversitesi

    İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZAFER KÜÇÜK

  2. Tez No

    343446

    Genelleştirilmiş beta müdahaleli (s,S) tipli rasgele yürüyüş süreci

    Asymptotic results for the semi-markovian random walk with generalized beta distributed interference of chance

    ÇİSEM ÖCAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    MatematikKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TÜLAY KESEMEN

  3. Tez No

    232895

    Production of pectinase enzyme from Aspergillus sojae in batch and fed-batch systems

    Kesikli ve yarı-kesikli sistemlerde Aspergillus sojae'den pektinaz enzimi üretimi

    NERGİZ DOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Biyoteknolojiİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CANAN TARI

    PROF. DR. ŞEBNEM HARSA

  4. Tez No

    822256

    Tailored indirect algorithms for efficient on-line optimization of batch and semi-batch processes

    Kesikli ve yari kesikli süreçlerin çevrimiçi optimizasyonuna yönelik özel yapimli dolayli algoritmalar

    ERDAL AYDIN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOtto von Guericke University

    Kimya ve Süreç Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KAI SUNDMACHER

  5. Tez No

    505170

    Investigating the effects of operational parameters on photofermentation in batch and semi-batch reactors and the applications of photofermentation in multi-stage energy systems

    Kesikli ve yarı kesikli reaktörlerde işletme parametrelerinin fotofermantasyon üzerindeki etkilerinin ve çok aşamalı enerji sistemlerinde fotofermantasyon uygulamalarının araştırılması

    MELİH CAN AKMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    BiyoteknolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUBA HANDE BAYRAMOĞLU

    PROF. DR. UFUK GÜNDÜZ

Geri Dön