Hastalıkların çoklu risk faktörlerinin değerlendirilmesinde Yarışan Riskler yönteminin kullanılması
Using Competing Rsiks method in the evaluation of multiple risk factors of diseases
Yazar: CANAN DEMİRÜSTÜ
Danışman: PROF.DR. KAZIM ÖZDAMAR
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2001
Konu: Tıbbi Biyoloji = Medical Biology

Özet:
ÖZET Sağlık alanındaki çalışmalarda yaşam süresi, sağlık düzeyini gösteren önemli ölçütlerden biridir. Hastalık ve ölüm verileri kullanılarak insan sağlığım etkileyen etmenlerin yaşam süresi üzerine etkileri yaşam analizi yöntemi ile incelenmektedir. Yaşam analizi, tedaviye alman bir grup hastanın tedavi sonrasında ne kadar yaşayabileceğini, hastalığın tekrarlama süresini, prognostik faktörlerin yaşam sürelerine etkilerini, hastalıklardan ölüm risklerini belirlemek amacıyla geliştirilmiştir. Sağlık alanındaki izlem çalışmalarında hastalık ve ölüme ilişkin veriler kullanılmaktadır. Bu veriler izlem verisi olması nedeniyle bilinen istatistiksel yöntemler uygulanamamaktadır. Bir hastalığa ilişkin verilerde tedavi türünün ve yaşam süresine etki eden faktörlerin etkileri yaşam analizi yöntemleri ile bulunabilir. Ölüm ile sonuçlanan hastalıklarda ölüme birden fazla faktör etki edebilir. Bu faktörlerden bir tanesi öne çıkarak ölüme neden olur ise buna yanşan riskler adı verilir. Bir hastalıkta ölümün ortaya çıkması için birden fazla ölüm nedeni varsa, bu nedenlerden hangisi ya da hangilerinin diğerlerine göre öne çıktığına ilişkin risk olasılıklarının hesaplanmasında yanşan riskler yaklaşımından yararlanılır. Yanşan riskler analizinde parametrik yaklaşımda prognostik faktörlerin ölüm nedenleri üzerinde etkisini belirlemek amacıyla Cox regresyon yöntemi kullanılmıştır. Parametrik olmayan yaklaşıma göre risklerin belirlenmesi için ise ölüm sayısı ve risk altındaki nüfus kullanılmıştır. Çalışmaya 65 lösemi hastası alınmıştır. Osmangazi Üniversitesi Eğitim, Uygulama ve Araştırma Hastanesi Hematoloji Kliniğine 21.09.1978 ve 22.06.1999 tarihleri arasında başvuran toplam 65 lösemi hastanın, hastalık tanımlamasına göre 42' si akut lösemi ve 23 'ü kronik lösemi hastası olarak IIIayrılmıştır. Çalışmada, akut lösemi ve kronik lösemi hastalarında ölüm nedenleri sepsis ve diğer nedenler (sepsis dışı olan ölüm nedenleri) olarak iki gruba ayrılmıştır. Çözümler SPSS for WINDOWS 10.0 paket programı aracılığı ile yapılmıştır. Parametrik yaklaşıma göre yapılan çözümlerde ortak değişken olarak ölüm yaşı, tedavi yaşı ve cinsiyet alınmış, akut ve kronik lösemi hastalarında sepsisten ölenlerde ortak değişkenler önemli olmadığı görülmüş ve modele alınmamıştır. Akut lösemi hastalarında diğer nedenlerden ölenlerde ortak değişkenlerden ölüm yaşı ve tedavi yaşı önemli çıkarak modele alınmıştır. Kronik lösemi hastalarında diğer nedenlerden ölenlerde ortak değişkenler önemli olmadığı görülmüş ve modele alınmamıştır. Akut lösemi hastalarında bulunan ölüm risklerinden sepsisten ölümlerin kazanan risk olduğu, kronik lösemi hastalarında ise diğer nedenlerden ölümlerin kazanan risk olduğu bulunmuştur. Parametrik olmayan yaklaşım ile bulunan ölüm riskleri incelendiğinde akut ve kronik lösemi hastalarında diğer nedenlerden ölümlerin kazanan risk olduğu belirlenmiştir. Klinik çalışmalarda izlem verilerinde ölüm nedenleri birden fazla ise yaşam tablosu yöntemlerinden yanşan riskler analizinin kullanılmasının uygun olacağı belirlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Yanşan riskler analizi, Cox regresyon analizi, kısmi benzerlik, kaba yığılımlı insidans, nedene özel yığılımlı insidans. rv

Abstract:
SUMMARY Survival time, which is one of the important criterions in the area of health working, indicates health level. The effects of the factors, which influence human health, on survival time is analyzed by survival analysis method using disease and death data. Survival analysis was developed to determine how much a group of patient under treatment will remain alive, the recurrence time of disease, the effects of prognostic factors on survival time and determination of death risk from disease. In the follow up studies used in health area, the data about disease and death are used. Because these data are follow up data, common statistical methods can not be applied. In the data corresponding to any disease, the effects of treatment type and the factors on survival time are found by survival analysis methods. In death-end diseases, many factors can be cause of death. If one of the factors is preceding the cause of death, then this is called competing risks. In a disease data, if there are more than one cause of death, competing risks approach is used to calculate risk probabilities for determining which cause or causes are preceding. In competing risks analysis, according to parametric approach, Cox regression method was used to determine the effects of prognostic factors on the causes of death. In nonparametric approach, the population under risk and number of death were used to determine risks. 65 leukemia patients were included in this study. Between 21.09.1978 and 22.06.1999, 65 leukemia patients applied to Osmangazi University Training Practice and Research Hospital Hematology Clinic. According to diagnosis of diseases, these patients were separated as 42 of them were acute and 23 of them were chronic. The causes of death of acute leukemia and chronic leukemiapatients are divided into two groups as sepsis and other causes (nonsepsis). Analyses were made by using SPSS 10.0 for WINDOWS that is a computer package program. In the analyses made by according to parametric approach, death age, treatment age, sexuality were considered as covariates and in the nonalive group from sepsis in acute and chronic leukemia patients, these covariates were seen not significant and not included in the model. In acute leukemia patients, in the nonalive group from other causes death age and treatmant age were seen as significant and included in the model. In chronic leukemia patients, in the nonalive group from other causes, covariates were found as not significant and not included in the model. In acute leukemia patients, among the found death risks, sepsis was designated as a winner risk, whereas in the chronic leukemia patients other causes were designated as a winner risk. When the death risks found by nonparametric approach were analyzed, other causes were designated as a winner risk in acute and chronic leukemia patients. In clinical follow up studies, if the causes of death are more then one, then among the life table methods usage of competing risks analysis was found as a appropriate method. Key Words: Competing risks analysis, Cox regression analysis, partial likelihood, crude cumulative incidence, cause-specific cumulative incidence VI