Meme kanseri risk değerlendirme modelinin geliştirilmesi
Development of breast cancer risk assessment model
Yazar: ŞİRİN ÇELİKKANAT
Danışman: PROF. DR. ZEYNEP GÜNGÖRMÜŞ
Gaziantep Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Hemşirelik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Hemşirelik = Nursing
Dizin: Gail modeli = Gail model ; Meme hastalıkları = Breast diseases ; Meme neoplazmları = Breast neoplasms ; Model tasarımı = Model design ; Neoplazmlar = Neoplasms ; Risk değerlendirmesi = Risk assesment ; Ölçekler = Scales

Özet:
Araştırma, kadınlarda meme kanseri riskini değerlendirmek için geçerli ve güvenilir bir model geliştirmek amacıyla, kesitsel ve metodolojik tasarımda yapıldı. Araştırmanın örneklemini, Adana Şehir Eğitim ve Araştırma Hastanesine ve Çukurova Üniversitesi Balcalı Tıp Fakültesine başvuran; 271'i meme kanseri, 270'i riskli ve 259'u sağlam olmak üzere 800 kişi oluşturdu. Veriler; meme kanseri etyolojisindeki faktörlere ilişkin literatür bilgileri ve Gail, Claus, Tyrer Cuizk (IBIS) modelleri gibi risk değerlendirme araçlarından faydalanarak oluşturulan "Meme Kanseri Risk Değerlendirme Formu" ve "Sağlıklı Yaşam Biçimi Ölçeği" ile toplanmıştır. Normallik sayısal değişkenleri Shaphiro wilk testi ile test edildi. Sayısal verilerde 3 grubu karşılaştırmak için Mann Whitney u testi ve Student t testi kullanıldı. Kategorik değişkenler ile meme kanseri arasındaki ilişkiyi araştırmak için ki-kare analizi yapıldı. Yapılı modellerde 10 kat çapraz doğrulama ile LASSO düzenlenmesi ile lojistik regresyon kullanıldı. PCA (Temel Bileşenler Analizi) skorları anlamlı faktörler için hesaplanmış ve modellerin performansları test verileri için EAA değerleri açısından karşılaştırılmıştır. Sosyodemografik özellikler, hormonal özellikler, aile kanser öyküsü meme kanserli grupta diğer gruplara göre anlamlı bulundu (p<0.05). Sağlıklı yaşam biçimi ölçek puanı meme kanserli grupta diğer gruplara göre anlamlı derecede düşük bulundu (p<0.05). Gail ve IBIS modellerinin meme kanseri risk hesaplama puanı düşük bulundu. Hasta-riskli grubu sınıflandırmada LASSO lojistik regresyon ile birçok faktör farklı katsayı belirlenirken, hasta-sağlam grubu sınıflandırmada LASSO lojistik regresyon ile sadece 4 katsayı belirlendi. Geliştirdiğimiz model Gail ve IBIS modellerine göre risk belirlemede daha güçlü bulunmuştur. 
Anahtar kelimeler: Meme Kanseri, Hemşirelik, Risk Değerlendirme, Model Geliştirme, Gail, IBIS

Abstract:
The research was carried out in cross-sectional and methodological design in order to develop a valid and reliable model for evaluating breast cancer risk in women. The sample of the research consisted of 800 people who applied to Adana City Education and Research Hospital and Çukurova University Balcalı Faculty of Medicine; 271 of them were breast cancer, 270 of them were at risk and 259 of them were healthy. The data were collected with the "Breast Cancer Risk Assessment Form" and "Healthy Life Style Scale" based on the literature information and benefiting from risk assessment tools such as Gail model, Claus model, Tyrer Cuizk(IBIS). Normality numerical variables were tested with Shapiro wilk test. In numerical data, Mann Whitney U test and Student t test were used to compare the 3 groups. Chi-square analysis was performed to investigate the relationship between categorical variables and breast cancer. Logistic regression with LASSO regularisation with 10-fold cross-validation was used to built models. PCA (Principal Component Analysis) scores were calculated for significant factors and performances of the models were compared in terms of their AUC values for test data. Sociodemographic characteristics, hormonal characteristics, family cancer history were found significant in the breast cancer group compared to other groups (p <0.05). The healthy lifestyle scale score was significantly lower in the breast cancer group compared to other groups (p <0.05). The healthy lifestyle scale score was significantly lower in the breast cancer group compared to other groups (p <0.05). The breast cancer risk calculation score of Gail and IBIS models was low. While LASSO logistic regression has different factors in classifying the patient-risk group, only 4 coefficients have been determined in the classification of the patient-healthy group with LASSO logistic regression. The model we developed has been found stronger in risk determination than the Gail and IBIS models.
Keywords: Breast Cancer, Nursing, Risk Assessment, Model Development, Gail, IBIS