Sansürlü Veriler için Sağkalım Analizi ve Gerçek Verilere Uygulaması

Abstract

IV SANSÜRLÜ VERİLER İÇİN SAGKALIM ANALİZİ VE GERÇEK VERİLERE UYGULAMASI ÖZET Bu çalışmada sağdan sansürlü veriler için sağkalım analizi yöntemleri kullanıldı. Sağkalım fonksiyonları arasındaki farklar parametrik olmayan testlerle bulundu. İki sağkalım fonksiyonunu karşılaştıran testler birbirleriyle karşılaştırıldı. Sağkalım sürelerine etkileri araştırılan prognostik faktörler, yarı parametrik bir yöntem olan Cox regresyon yöntemi ile incelendi. Çeşitli model kurulumlanna bakılarak, en uygun model seçimine gidildi. Seçilen modelin Cox oransal hazard modeli varsayımım sağladığı gösterildi. Modelde etkisi önemli düşünülen değişkenler tabakalı alınarak, tabakalı Cox regresyon yöntemi kullanıldı. Bulunan tabakalı Cox regresyon yöntemi ile Cox regresyon yöntemi karşılaştırıldı. Ayrıca sağkalım sürelerinin parametrik bir dağılım gösterip göstermediğine bakılarak, parametrik regresyon modelleri ile Cox regresyon yöntemi karşılaştırılmıştır. Modeldeki parametre tahminleri için farklı kısmi olabilirlik tahmin yöntemleri bulunarak bu talıminler karşılaştırıldı. Çalışmada tartışılan yöntemlerin gerçek iki set veri üzerinde uygulaması yapıldı. İlk uygulama lösemi teşhisi konan ALL ve AML hastalarına ait bir çalışmadır. ALL ve AML hastalanmn sağkalım süreleri cinsiyet değişkenine göre tabakalandırma yapılarak karşılaştırıldı. Lösemi hastalanmn sağkalım sürelerine etki eden faktörler, Cox regresyon yöntemi ile bulundu. Bu analizin yapılabilmesi için SPSS'te SYNTAX komut dizini modül halinde oluşturuldu. İkinci uygulama kemik iliği naklinde kullanılan interferon-a tedavisi verileri üzerinde yapıldı. Bu uygulamada farklı olarak sağkalım sürelerine uygun parametrik dağılımlar incelendi, model seçimi ile ilgili önemli kriterler üzerinde duruldu ve bu uygulama için en uygun modelin Log-normal regresyon modeli olduğu tespit edildi. Bu uygulamanın yapılabilmesi için S AS MACRO' su yazıldı. Anahtar Kelimeler : Sansürlü veri, Budanmış veri, Cox oransal hazard modeli, TabakaSURVIVAL ANALYSIS FOR CENSORED DATA AND ITS APPLICATION TO REAL DATA ABSTRACT In this study, survival analysis methods for right censored data were used. The differences among survival functions were obtained using nonparametric tests. Prognostic factors were investigated using Cox regression method which is semi parametric method. Looking at various models, the best model selection was obtained. It was shown that the selected model holds the assumption of Cox proportional hazard model. Taking the variables which have effect on the model as stratified variables, stratified Cox regression was used. This stratified Cox regression method was compared to Cox regression method. Also, looking at whether survival times have parametric distribution or not, we compare parametric regression models with Cox regression method. For parameter estimation in models, different partial likelihood estimations are compared to each other. In our study, there are two applications to real data. First application is about a study on ALL and AML patients, who been diagnosed as leukaemia. Having sex variables as stratified variables, survival times of ALL and AML patients were compared. Factors, which have effect on the survival times of leukaemia patient, were found by using Cox regression methods. In order to perform this analysis SYNTAX command in SPSS was written as module. Second application is about interferon- a treatment used in bone marrow transplant. In this application, as a different aspect, parametric distributions which are suitable for survival times were investigated and important criteria regarding the model selection were emphasised and for this application Log-Normal regression model was determined as the most appropriate model. In order to perform this application MACRO SAS program was written. Key words: Censored data, Truncation data, Cox Proportional Hazards Model, Strata