Sağkalım analizi ve beyin tümörü hasta verileri üzerine bir inceleme
| dc.contributor.author | Doğru, Betül | |
| dc.date.accessioned | 2023-10-30T07:28:13Z | |
| dc.date.available | 2023-10-30T07:28:13Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.department | Enstitüler, | en_US |
| dc.description.abstract | Sağkalım analizi araştırılmak istenen bir durumun gerçekleşmesine kadar geçen sürede oluşan verileri analiz edip yorumlamak için kullanılmaktadır. Sağkalım analizinde kullanılacak verilerin yapısının sansürlü olması ve genelde çarpık bir dağılıma sahip olması sebebi ile parametrik yöntemlerle elde edilecek sonuçlar sağlıklı olmayacağından parametrik olmayan yöntemler kullanılmaktadır. Yapılan bu çalışmada, 01.01.2010 ile 31.12.2020 tarihleri arasında Malatya Eğitim ve Araştırma Hastanesi'nde beyin tümörü tanısı koyulmuş 220 hastanın hayatta kalma olasılığının incelenmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda hastalara ait yaş cinsiyet, beyin tümörü tanı kodu, yayılım, tedavi süresi ve sonuç (ölüm var/yok) değişkenleri baz alınarak Cox Regresyon ve Kaplan-Meier analizi uygulanmıştır. Analiz sonucunda incelenen cinsiyet, yaş ve beyin tümörü tanı kodu değişkenleri istatistiksel olarak anlamlı bulunmazken, yayılım değişkeni istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur. Anahtar Kelimeler: Sağkalım Analizi, Cox Regresyon, Kaplan-Meier Yöntemi, Sansürlü Veri, Beyin Tümörü. | en_US |
| dc.description.abstract | Survival analysis is used to analyze and interpret data that occurs in the period of time until the occurrence of a situation that is wanted to be investigated. Due to the censored nature of the data to be used in survival analysis and generally having a distorted distribution, the results obtained by parametric methods are not healthy, so non-parametric methods are used. In this study, it was aimed to examine the survival probability of 220 patients diagnosed with brain tumors at Malatya Education and Research Hospital between 01.01.2010 and 31.12.2020. For this purpose, Cox Regression and Kaplan-Meier analysis were performed based on the age, gender, brain tumor diagnosis code, spread, treatment duration, and result (presence/absence of death) variables of the patients. As a result of the analysis, the gender, age, and brain tumor diagnosis code variables examined were not found to be statistically significant, while the spread variable was found to be statistically significant. Keywords: Survival Analysis, Cox Regression, Kaplan-Meier Method, Censored Data, Glioma. | en_US |
| dc.identifier.citation | Doğru, B. (2022). Sağkalım analizi ve beyin tümörü hasta verileri üzerine bir inceleme. İnönü Üniversitesi, Malatya. | en_US |
| dc.identifier.endpage | 48 | en_US |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11616/87639 | |
| dc.language.iso | tr | en_US |
| dc.publisher | İnönü Üniversitesi | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | Cox Regresyon | en_US |
| dc.subject | Sağkalım Analizi | en_US |
| dc.subject | Kaplan-Meier Yöntemi | en_US |
| dc.title | Sağkalım analizi ve beyin tümörü hasta verileri üzerine bir inceleme | en_US |
| dc.title.alternative | A review of survival analysis and brain tumor patient data | en_US |
| dc.type | Master Thesis | en_US |
