Soldan Budanmış Sağdan Sansürlü HIV Sağkalım Verilerinin Analizi

Abstract

Sağkalım analizi, belli bir zaman aralığında araştırmacının ilgilendiği bir veya daha fazla olayın ortanca yaşam süresini analiz etmek için kullanılan bir yöntemdir. Bu çalışmanın amacı, soldan budanmış sağdan sansürlü HIV (İnsan Bağışıklık Yetmezliği Virüsü) verilerinde sağkalım yöntemlerinin performans kriterleri ile değerlendirmektir. Bu uygulama için Samsun Ondokuz Mayıs Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesinden alınan HIV veri seti kullanıldı. Soldan budanmış sağdan sansürlü veri seti Cox Regresyon analizi, hızlandırılmış başarısızlık zamanı ve parametrik oransal hazard modeli yöntemleri ile analiz edildi. HIV hastalığının teşhisinde önemli olan yaş, CD4 (T lenfosit ve bağışıklığı ile ilişkili hücre sayımı) , Viral yük (HIV RNA), hastalık yapıcı durum (tüberküloz, pcp, vd.) değişkenlerinin anlamlılığı test edilmiştir. HIV tanısı konan hastaların tanı tarihinden 90 gün sonrası zaman budanma zamanı olarak belirlenmiştir. Takip edilen hastalar 01.01.2020 tarihinde sansürlenmiştir. Soldan budanma göz ardı edildiğinde ortanca sağkalım süresinin daha uzun olduğu tespit edilmiştir. Soldan budanmış sağdan sansürlü HIV veri seti için en uygun sağkalım yönteminin Cox regresyon modeli olduğuna karar verilmiştir. Cox regresyon analizi sonucuna göre yaş ve HIV RNA değişkenleri anlamlı bulunmuştur. Ölüm riski yaş arttıkça 1,05 kat, HIV RNA da 1,2 kat artmaktadır. Sağkalım analizinde veri türünün doğru belirlenmesi önemlidir. Soldan budanma göz ardı edildiğinde katsayıların anlamlılığı ve sağkalım süresi önemli ölçüde sonuçları değiştirmektedir.

Survival analysis is a method for analyzing the median survival of one or more events considered by a researcher over a specific time interval. This study aimed to compare survival analysis methods through performance criteria of a left-truncated right-censored HIV (Human Immunodeficiency Virus) dataset. This HIV dataset was obtained from the Faculty of Medicine of the Ondokuz Mayıs University Hospital, and the methods applied to it included a Cox regression analysis, an accelerated failure time model and parametric proportional hazard models. The study investigated the significance of the critical parameters regarding the diagnosis of HIV disease. They were age, CD4 (cluster of differentiation 4, related to the T lymphocyte count and robustness of the immune reaction), viral load (HIV RNA (ribonucleic acid)), and disease-causing state (e.g. tuberculosis, pcp or pneumocystis pneumonia, etc.). The truncation time for the HIV-diagnosed patients was considered to be 90 days following the diagnosis. The monitored patients' censoring time was January 1, 2020. When left-truncation was ignored, the median survival time was found to be longer. The most suitable survival analysis method for the left-truncated and right-censored HIV dataset – this study's dataset – was determined to be the Cox regression method. This method found that the age and HIV RNA (viral load) variables were the significant ones. The risk of death increases 1.05 times with increasing age, and 1.2 times for viral loads (HIV RNA detection). It is important to determine the data type correctly in survival analysis. The significance of the coefficients and the survival time significantly change the results when left-truncation is ignored.