Analysis of factors affecting survival times of patients with COVID-19 by cox regression model
COVID-19'lu hastaların sağ kalım sürelerini etkileyen faktörlerin cox regresyon modeli ile analizi
- Tez No: 769268
- Danışmanlar: PROF. DR. KAMİL ALAKUŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Hayatta kalma analizi, olaya kadar geçen süreyi modellemek için geliştirilmiş önemli istatistiksel yöntemlerden biridir. Cox orantılı tehlikeler modeli olarak bilinen Cox'un regresyon modeli, en popüler olanlardan biridir ve hayatta kalma verilerini analiz etmek için kullanılan yarı parametrik bir regresyon yöntemidir. Cox regresyon modeli, parametrik modeller hakkında daha az varsayımda bulunan ancak parametrik olmayan yöntemlerden daha fazla varsayım yapan yarı parametrik bir modeldir. Bu araştırmanın amacı, çalışmanın risk fonksiyonunu etkileyen değişkenlerin incelenmesine dayandığı Kerbela kentindeki Al-Zahraa Devlet Hastanesinden toplanan Covid-19 virüsü ile enfekte hastaların sağ kalım verileri için Cox orantılı tehlikeler modeli oluşturmaktır. Hastaların ölüme kadar hastanede kalış sürelerini etkileyen faktörleri belirlemek amacıyla 214 hasta toplanarak takibe alındı. Veriler ilk olarak Kaplan-Meier yöntemi kullanılarak analiz edildi. Hayatta kalma süresi üzerinde önemli olan dört değişkenin solunum yolu hastalıkları, kalp hastalıkları, iş ve kan grubu değişkeni olduğu tespit edildi. Daha sonra veriler Cox regresyon modeli kullanılarak iki yöntem kullanılarak analiz edilmiş, ölüm riskini artırabilecek faktörleri bulmak için orantılı tehlikeler regresyon modeli oluşturulmuştur. Sonuçlar, Wald's testine göre kalp hastalığı, solunum yolu hastalıkları ve kan grubu değişkeni değişkenlerinin 0.05 anlamlılık düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı olduğunu, cinsiyet, yaş, diyabet, iş, adres ve medeni durum değişkenlerinin istatistiksel olarak anlamlı olmadığını gösterdi anlamlıdır ve hastanın sağ kalım süresini etkilememiştir. Sonuçlar ayrıca modelin kalıntı analiziyle (Cox & Snell) kontrol edildi ve modelin verilerin yeterli bir temsili için uygun olduğunu gösterdi.
Özet (Çeviri)
Survival analysis is one of the important statistical methods developed to model the time to event. Cox's regression model, known as Cox proportional hazards model, is one of the most popular and is a semi-parametric regression method used to analyze survival data. The Cox regression model is a semi-parametric model that makes fewer assumptions about parametric models but more than non-parametric methods. This research aims to create a Cox proportional hazards model for survival data of patients infected with the Covid-19 virus collected from Al-Zahraa Governmental Hospital in Karbala city, where the study was based on the examination of variables affecting the risk function. In order to determine the factors that affect the length of stay in hospital for patients until death, 214 patients were collected and followed up. The data were first analyzed using the Kaplan-Meier method. It was found that there are four variables that have importance on the survival time, which are the variable of respiratory diseases, heart diseases, job, and blood group. Then the data were analyzed using the Cox regression model using two methods, and a proportional hazards regression model was created to find out the factors that may increase the risk of death. The results showed that the variables of heart disease, respiratory diseases, and blood group variable were statistically significant at a significance level of 0.05 according to Wald's test, while the variables of sex, age, diabetes, job, place of residence, and marital status were not statistically significant, and did not affect the patient's survival time. The results were also checked by residual analysis of the model (Cox & Snell) and showed that the model was suitable for an adequate representation of the data.
Benzer Tezler
- COVİD-19 tanılı hastaların; klinik, laboratuvar, görüntüleme, tedavi ve prognozların retrospektif incelenmesi
Patients diagnosed with COVİD-19; retrospective examination of clinical, laboratory, imaging, treatment and prognoses
ECEM NARİN ÇOPUR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2022
Göğüs HastalıklarıSelçuk ÜniversitesiGöğüs Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DİLEK ERGÜN
- Bir eğitim ve araştırma hastanesinde yatarak tedavi edilen COVİD-19 hastalarının taburculuk sonrası bir yıllık sağkalımına etki eden etmenler
Factors affecting NE-YEAR post-discharge survival of COVİD-19 patients treated in a training and research hospital
SİNEM AKIN
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Aile HekimliğiSağlık Bilimleri ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
UZMAN RAMAZAN VURAL
- COVID-19 nedeniyle yatırılarak tedavi edilen hastaların demografik ve klinik özelliklerinin prognoz ile ilişkisinin değerlendirilmesi
Evaluation of the demographic and clinical characteristics of hospitalized COVID-19 patients in relation to prognosis
SERDANUR ÖZDEMİR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
Göğüs HastalıklarıRecep Tayyip Erdoğan ÜniversitesiGöğüs Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BİLGE YILMAZ KARA
- Nazofarengeal karsinom tanılı hastalarda sağkalımı etkileyen faktörlerin değerlendirilmesi
Evaluation of factors affecting survival of patients with nasopharyngeal carcinoma
PELDA ZÜMRÜT
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
OnkolojiDicle Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZUHAT URAKÇI
- Özefagus kanseri tanılı hastalarda prognozu etkileyen faktörlerin değerlendirilmesi
Evaluation of factors affecting prognosis in patients diagnosed of esophagus cancer
VEDAT GÜNSEL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2021
OnkolojiDicle Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZUHAT URAKÇI