Genetik epidemiyolojide istatistiksel yaklaşımlar : Ailesel kümelenmede bir uygulama
Statistical methods in genetic epidemiology : An application for familial aggregation
Yazar: SELEN BEGÜM UZUN
Danışman: PROF. DR. HÜSEYİN REFİK BURGUT
Çukurova Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics ; Halk Sağlığı = Public Health ; İstatistik = Statistics
Dizin: Biyoistatistik = Bioistatistics ; Epidemiyoloji = Epidemiology ; Genetik = Genetics ; Kan hastalıkları = Hematologic diseases ; Kümeleme = Clustering ; Neoplazmlar = Neoplasms ; Regresyon analizi = Regression analysis ; İstatistik = Statistics ; İstatistiksel yöntemler = Statistical methods

Özet:
Genetik Epidemiyolojide İstatistiksel Yaklaşımlar: Ailesel Kümelenmede Bir Uygulama
Genetik ve çevrenin, hastalıkların sürecine katkısı keşfedildiğinden bu yana kanser hastalıkları da dahil olmak üzere, koroner arter hastalıkları, alerji ve psikiyatrik hastalıklar gibi bir çok hastalığın etiyolojisi daha karmaşık hale gelmiştir. Genetik ile ilgili araştırmalarda ilk basamak ailesel kümelenmenin ortaya konmasıdır. Bu bağlamda genetik epidemiyoloji, hastalık etiyolojisinde genetik faktörlerin oynadığı rolü araştırmada, klasik epidemiyolojik tasarım ve yöntemlerinin yerini alan, yeni bir çalışma alanıdır. Bu alanda istatistik yöntemler günümüzde giderek çeşitlenmektedir. Bu çalışma, hematolojik kanserli(Hem CA), solid kanserli (Solid CA) ve kanser olmayan(Kontrol) bireylerde ailesel kümelenmenin araştırılması için farklı istatistik yöntemlerin değerlendirilmesi amacıyla gerçekleştirilmiştir. 
Bu gruplarda ailesel kümelenmenin varlığını ortaya koyan 4 farklı istatistiksel yöntem sonuçları verilmiştir, bu yöntemler; İkili lojistik regresyon, Regressive lojistik regresyon, Genelleştirilmiş tahmin denklemleri (Generalized Estimation Equation-GEE) ve Tam çıkarsama (Exact Inference). Modellemede, SPSS 20.0 ve R paket programı kullanılmıştır. 
Bütün gruplar için alt kırılım, demografik bilgiler ve aile bilgileri karşılaştırılmıştır. Üç grubun birbiri ile karşılaştırılmasında cinsiyet, yaş, eğitim ve medeni durum anlamlı bulunmuştur(p<0,001). Çalışılan gruplarda, kardeş ve ailede hematolojik kanser olması farklılık göstermiş olup, odds oranları kardeşte 4,3, ailede OR:2,6 kat riski arttırdığı gözlenmiştir. Hematolojik kanserli grup ile kontrol grubu arasında yapılan ileri analizler incelendiğinde lojistik regresyon sonucunda eşler arasında akrabalık olması ve çevre etkilerinin çoğu denklemde yer almış, GEE yönteminde de aynı değişkenler anlamlı bulunmasının yanısıra ailede solid kanserli bireye sahip olmanın riski artıracağı gözlenmiştir(p=0,007). Regressive lojistik regresyonda kardeşlerin tüm bilgileri değerlendirilmiş, kardeşte grubun dahil olduğu hastalığa sahip olma durumunun, en çok solid kanserli grupta, sonrasında hematolojik ve en az kontrol grubunda ilgili kanser olasılığını arttırdığı görülmüştür. Tam çıkarsama yöntemi sonuçlarına göre, solid kanserli hastalığa sahip grupta ailesel kümelenme var iken diğer gruplarda aynı durumlardan söz edilememektedir.

Abstract:
Statistical Methods In Genetic Epidemiology: An Application For Familial Aggregation
Many common diseases, including cancers, coronary heart disease, allergies and psychiatric disorders are known to be complex in etiology since genetics and environmental factors contribute to the disease process. First step in genetic epidemiology process, defining familial aggregation. Genetic epidemiology is a relatively new field which utilizes the conventional epidemiologic designs and methods to explore the role genetic factors play in determining disease. In this field statistical methods can diversifying. The aim of this study is to investigate if there is a familial aggregation in our data obtained from hematological cancers(Hem CA) and solid cancers(Solid CA) and non-cancer patient(Control) diseased study subjects by applying various statisticals models. 
With this study groups, four different statistical methods used for defining familial aggregation; binary logistic regression, regressive logistic regression, generalized estimation equation and exact inference. In modelling, SPSS 20.0 and R program packages will be used.
All groups were compared by the demographics and family history features. Results of comparisons show that there is a significant difference between groups according to sex, age, education and marital status (p<0.001). For the familial aggregation, hematological cancer in siblings and family were different with the odds 4.3 and 2.6. Results of advanced analysis between hematolgical cancer and control group, in logistic regression, degree of kinship between pairs and environmental effects were significant. Scope of GEE methods, same results as logistic regression showed that person who has solid cancer in family will increase risk of hematological cancer (p=0.007). In regressive logistic regression, informations of all siblings calculated and the highest probability is in solid group and then hematological group and the control group has the lowest probability of cancer. Results of exact inference method, there is a familial aggregation in solid cancer group and no aggregation in solid cancer and control group.
All statistical methods show that disease status of siblings has high risk, environmental effects like cigarette and the others has acceptable effect.