Göreli yaşam çözümlemesi
Relative survival analysis
Yazar: SEMA AKYOL CENGİZ
Danışman: PROF. DR. NİHAL ATA TUTKUN
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Relativizm = Relativism ; Tehlike = Danger ; Yarışan riskler teorisi = Competing risk theory ; Yaşam tabloları = Life tables

Özet:
Uzun takip süreleri olan gözlemsel yaşam çözümlemesi çalışmalarında ölüm nedeni bilgisi bulunmayabilir veya bazı bilgi eksiklikleri olabilir. Yaşam çözümlemesinde, ölüm nedeni belli olmadığında veya eldeki bilgi güvenilir olmadığında hastalığa bağlı yaşam olasılığını doğrudan tahmin etmek mümkün olmayabilir. Bu nedenle hastalığa bağlı yaşam olasılığı, bazen hastalık teşhisi koyulmuş bir grup ile daha geniş bir kitle arasındaki göreli yaşam olasılığının bir ölçüsü ile değerlendirilir. Böyle durumlarda göreli yaşam çözümlemesi yöntemlerinin kullanılması gerekmektedir. Yalnızca hasta takip zamanlarının ve takip sonundaki yaşamsal durumun kaydedildiği kanser araştırmaları, göreli yaşam çözümlemesinin sıklıkla kullanıldığı bir alandır.

Göreli yaşam çözümlemesinde yaşam tablolarının oluşturulması ve yaşam olasılıklarının elde edilmesi önemli bir yere sahiptir. Bu olasılıkların tahmini için Ederer I, Ederer II, Hakulinen ve Pohar Perme yöntemleri kullanılmaktadır. Yaş değişkeni, yaşam tablolarında yer alan temel açıklayıcı değişkenlerden biridir. Yaşam olasılıkları üzerinde yaş dağılımının etkisini ortadan kaldırmak için standartlaştırma yöntemleri kullanılmaktadır. Göreli yaşam çözümlemesinde yaş standartlaştırma yöntemleri kullanılarak da yaşam olasılıkları elde edilebilmektedir. 

Göreli yaşam modelleri, yaşam modellerinde elde edilen klasik tehlike oranının aksine aşırı tehlike oranını modellemek ile ilgilenmektedir. Aşırı tehlike oranını modellemek için çoğunlukla toplamsal model ve genelleştirilmiş doğrusal model yaklaşımları kullanılmaktadır.

Bu tez çalışmasında göreli yaşam olasılıkları ve aşırı tehlike modelleri ayrıntılı olarak incelenmiş ve ilgili yöntemler, literatürde yer alan ve yarışan riskleri içeren prostat kanseri veri kümesi üzerinde uygulanmıştır. Farklı yaş grupları için göreli yaşam olasılıklarını içeren yaşam tabloları elde edilmiştir. Göreli yaşam olasılığı için Ederer I, Ederer II, Hakulinen ve net yaşam olasılığı için Pohar Perme yöntemleri kullanılmış, elde edilen sonuçlar arasında belirgin bir farklılık görülmemiştir. Tüm yöntemlerde prostat kanserine yakalanmış erkek hastalara ait beş yıllık göreli yaşam olasılığı 44-59 yaş aralığındaki hastalar için %44, 60-74 yaş aralığındaki hastalar için %49 ve 75 yaş ve üzeri hastalar için %36 olarak elde edilmiştir. Benzer biçimde yaş standartlaştırma kullanılarak da yaşam tabloları oluşturulmuş, yaş standartlaştırması sonucunda yaşam olasılıklarında belirgin bir değişiklik gözlenmemiştir. Ayrıca hem prostat kanserine bağlı hem yarışan risklere bağlı kaba ölüm olasılıkları elde edilmiş ve yorumlanmıştır.

Abstract:
In observational survival analysis studies with long follow-up periods, cause of death information may not be available or there may be some lack of information. In survival analysis, it may not be possible to directly predict the probability of survival due to the disease when the cause of death is unclear or the available information is unreliable. Therefore, the probability of survival due to the disease is sometimes evaluated by a measure of the relative probability of survival between a group diagnosed with the disease and the larger population. In such cases, relative survival analysis methods should be used. Cancer researches that only patient follow-up times and vital status at the end of follow-up are recorded, is an area where relative survival analysis is frequently used.

Creating life tables and obtaining survival probabilities have an important place in relative survival analysis. For the estimation of these probabilities Ederer I, Ederer II, Hakulinen and Pohar Perme methods are used. The age variable is one of the main covariates used in the life tables. Standardization methods are used to eliminate the effect of age distribution on survival probabilities. In relative survival analysis, survival probabilities can also be obtained by using age standardization methods.
Relative survival models are concerned with modeling the excess hazard ratio whereas the classical hazard ratio obtained in survival models. The approaches of additive model and generalized linear model are mostly used to model the excess hazard ratio.

In this study, relative survival probabilities and excess hazard models were examined in detail and the related methods were applied on the prostate cancer dataset in the literature which includes competing risks. Life tables containing relative survival probabilities for different age groups were obtained. Ederer I, Ederer II, Hakulinen methods were used for the relative survival and Pohar Perme method was used for the net survival and no significant difference was observed between the results obtained. In all methods, the five year relative survival for male patients with prostate cancer was 44% for patients were aged 44-59, 49% for patients were aged 60-74, and 36% for patients were aged 75 or over. Similarly, life tables were created using age standardization, no significant difference was observed in survival probabilities as a result of age standardization.  In addition, crude death probabilities due to both prostate cancer and competing risks were obtained and interpreted.