Parametrik sağkalım analizi ve böbrek grefti üzerine bir uygulama
An application on parametric survival analysis and kidney graft
Yazar: ELİF ÇİNCER
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HALİL İBRAHİM ŞAHİN
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Böbrek nakli = Kidney transplantation ; Olasılık yoğunluk fonksiyonu = Probability density function ; Sağkalım = Survival ; Sağkalım analizi = Survival analysis

Özet:
Sağkalım analizi, bir mekanik veya elektronik bileşenin beklenen bozulma zamanı ile ilgilenebileceği gibi bir canlının ölümünün beklenen zamanı ile ilgilenilebilen bir istatistik dalı olup, bu anlamda mühendislikte güvenilirlik teorisi ile yakından ilişkili olduğu gibi sosyo-ekonomik alanlarda da kullanılmaktadır. Sağkalım analizinde çeşitli kabuller yapılarak beklenen zaman tahmini modellenir. Sağkalım analizinde bozulma, başarısızlık ya da ölüm olması durumda olay gerçekleşmiş olur. Sağkalım analizi ayrıca hasta ve hastalık takibinde de kullanılır. Hastaya teşhis konulduktan sonra hasta takip edilerek sağkalım süresi incelenir. Tedavi bittikten sonra ise ne kadar süre hayatta kalacağı ve hastalık tekrarı ile ilgili tahminler yapılır. Sağkalım süresine etki eden değişkenler incelenir. Bu tez çalışmasında sağkalım analizi, sağkalım süresi, sansürlü veriler ve sağkalım süresi fonksiyonları açıklanmaktadır ve parametrik sağkalım dağılımları ile devam etmektedir. Cox orantısal risk modeli, Weibull, Üstel, Rayleigh ve Log-normal gibi diğer parametrik sağkalım dağılımları araştırılmıştır. Ardından böbrek greft hastalarının sağkalım sürelerini tahmin etmek için Hazard fonksiyonunun işlevini tahmin etmek yerine sağkalım işlevini doğrudan modelleyen python kodlama dili, hastaların ne kadarının hayatta kaldığını doğruluk (accuracy) değeri ile tahmin ettiğini göstermektedir. Ayrıca SPSS'te Kaplan Meier ile sağkalım analizi yapılmıştır ve Minitab ile dağılımlara uygunluk incelenmiştir.

Abstract:
Survival analysis deals with the expected expected failure time of a mechanical or electronic component. It is a branch of statistics that deals with the expected time of death of a living thing, and it is used in socio-economic fields as well as closely related to the theory of reliability in engineers. In the survival analysis, the expected time estimation is modeled by making various assumptions. In the event of deterioration, failure, or death in the survival analysis, the event has occurred. Survival analysis is also used in patient and disease follow-up. After the diagnosis is made, the patient is followed up and the survival time is examined. After the treatment is over, estimates are made about how long he will survive and the recurrence of the disease. The variables affecting the survival time are examined. In this thesis, survival analysis, survival time, censored data and survival time functions are explained and continues with parametric survival distributions. Other parametric survival distributions such as Cox Proportional Hazards model, Weibull, Exponential, Rayleigh and Log-normal were investigated. Then, the python coding language, which directly models the survival function instead of estimating the Hazard Function to predict the survival time of kidney graft patients, shows that it predicts how many of the patients survive with the accuracy value. İn addition, survival analysis was performed with Kaplan Meier in SPSS and compatibility with distributions was examined in Minitab.