Parametrik ve parametrik olmayan sağkalım analiz yöntemlerinin kanserli hastalara ait gerçek veri seti üzerinde değerlendirilmesi
Evaluation of parametric and non-parametric survivalanalysis methods on real data set of cancer patients
Yazar: GANİM KHATIB
Danışman: PROF. DR. GÜLŞAH SEYDAOĞLU
Çukurova Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Kanser hastaları = Cancer patients ; Neoplazmlar = Neoplasms ; Sağkalım = Survival ; Sağkalım analizi = Survival analysis ; İstatistik = Statistics ; İstatistiksel teknikler = Statistical techniques

Özet:
Sağkalım analizleri, nüks, ölüm riski ve bu riskleri etkileyen prognostik faktörleri ortaya koymak için kullanılan yöntemlerdir. Sağkalım analizlerinde sıklıkla parametrik olmayan yöntemlerden Kaplan-Meier yöntemi ve Cox Regresyon yöntemi tercih edilmektedir. Bu çalışmada kanserli hastalarda parametrik ve parametrik olmayan sağkalım analiz yöntemlerinin birlikte değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Çukurova Üniversitesi Tıp Fakültesi Balcalı Hastanesi veri tabanından ulaşılan endometrium kanserli hastalara ait gerçek veriler kullanılarak R programlama dili ile analizler gerçekleştirilmiştir. Öncelikle risk faktörlerin (operasyon tipi, yaş, risk grubu, komorbidite) gruplarına göre sağkalım eğrileri Kaplan-Meier yöntemi ile elde edilmiş ve grupların karşılaştırılması parametrik/parametrik olmayan (Logrank, Gehan-Wilcoxon, Tarone Ware, Peto-Peto genelleştirilmiş Wilcoxon ve Fleming-Harrington) testlerle yapılmıştır. Parametrik yöntemlerin kullanılması için yaşam süresinin yaşam dağılımlarından (Üstel, Weibull, Lognormal, Loglojistik, Genelleştirilmiş gama) birine uyup uymadığı belirlenmiş ve belirlenen dağılımın parametrelerinin gruplar arasında benzer olup olmadığı değerlendirilmiştir. Yapılan parametrik/parametrik olmayan testler ile ilgilenilen risk faktörü gruplarının tüm kategorilerinin yaşam sürelerinin birbirinden farklı olduğu bulunmuştur. Tek değişkenli ve çok değişkenli Cox ve parametrik modellerde veriye en uygun modeli seçmek için Akaike ve Bayesian bilgi kriterleri (AIC, BIC) ele alınmıştır. Yapılan değerlendirme sonucunda ele alınan modellerden elde edilen katsayıların birbirine benzer olduğu saptanmıştır. Ancak Cox modelinde orantısal hazard varsayımının sağlanmadığı ve bu modelin parametrik modellere göre daha yüksek AIC ve BIC değerlerine sahip olduğu saptanmıştır. Sonuç olarak endometrium kanserli hastalarda risk faktörlerinin belirlenmesinde log lojistik modelinin en iyi performansa sahip olduğu belirlenmiştir. Literatürde varsayımlara bakılmaksızın sıklıkla parametrik olmayan sağkalım analizleri kullanılmaktadır. Ancak parametrik sağkalım analizleri varsayım ihlallerine karşı dayanıklı olmamasına rağmen daha güçlü yöntemlerdir. Bu nedenle uygun yöntemin seçilmesi tıpta daha doğru karar süreçleri ve araştırıcılara istatistiksel bir bakış açısı sağlayacaktır.

Abstract:
Survival analyzes are methods used to reveal the risk of recurrence, death and prognostic factors affecting these risks. Kaplan-Meier and Cox Regression methods are the most preferred nonparametric methods in survival analysis. In this study, it was aimed to evaluate parametric and nonparametric survival analysis methods together in cancer patients. Analyzes were carried out using the R programming language using real data from patients with endometrial cancer, which were obtained from the database of Çukurova University Faculty of Medicine Balcalı Hospital. Firstly, survival curves according to the groups of risk factors (type of operation, age, risk group, comorbidity) were obtained by Kaplan-Meier method and compared through parametric / nonparametric (Logrank, Gehan-Wilcoxon, Tarone Ware, Peto-Peto generalized Wilcoxon and Fleming- Harrington) tests. To use parametric methods, it was determined whether the survival time fit one of the life distributions (Exponential, Weibull, Lognormal, Loglogistic, Generalized gamma) and whether parameters of the determined distribution were similar between the groups were also evaluated. It was found that the lifetimes of all categories of the risk factor groups of interest were different from each other with the parametric / nonparametric tests. Akaike and Bayesian information criteria (AIC, BIC) were utilized in order to select the most suitable model for the data in univariate and multivariate Cox and parametric models. As a result of the evaluation, it was determined that the coefficients obtained from the models were similar to each other. However, it was found that the proportional hazard assumption was not provided in the Cox model and this model has higher AIC and BIC values compared to the parametric models. It was determined that the loglogistic model had the best performance in determining the risk factors of endometrial cancer patients. Nonparametric survival analyzes are frequently used in the literature regardless of the assumptions. However, parametric survival analyzes are more powerful methods, although they are not resistant to hypothetical violations. Therefore, choosing the appropriate method will provide more accurate decision processes in medicine and a statistical perspective to researchers.