Analysis of factors affecting survival times of patients with COVID-19 by cox regression model
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İstatistik Anabilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: ALI SALEH MAHDI ALTARISH
Danışman: Kamil Alakuş
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Hayatta kalma analizi, olaya kadar geçen süreyi modellemek için geliştirilmiş önemli istatistiksel yöntemlerden biridir. Cox orantılı tehlikeler modeli olarak bilinen Cox'un regresyon modeli, en popüler olanlardan biridir ve hayatta kalma verilerini analiz etmek için kullanılan yarı parametrik bir regresyon yöntemidir. Cox regresyon modeli, parametrik modeller hakkında daha az varsayımda bulunan ancak parametrik olmayan yöntemlerden daha fazla varsayım yapan yarı parametrik bir modeldir. Bu araştırmanın amacı, çalışmanın risk fonksiyonunu etkileyen değişkenlerin incelenmesine dayandığı Kerbela kentindeki Al-Zahraa Devlet Hastanesinden toplanan Covid-19 virüsü ile enfekte hastaların sağ kalım verileri için Cox orantılı tehlikeler modeli oluşturmaktır. Hastaların ölüme kadar hastanede kalış sürelerini etkileyen faktörleri belirlemek amacıyla 214 hasta toplanarak takibe alındı. Veriler ilk olarak Kaplan-Meier yöntemi kullanılarak analiz edildi. Hayatta kalma süresi üzerinde önemli olan dört değişkenin solunum yolu hastalıkları, kalp hastalıkları, iş ve kan grubu değişkeni olduğu tespit edildi. Daha sonra veriler Cox regresyon modeli kullanılarak iki yöntem kullanılarak analiz edilmiş, ölüm riskini artırabilecek faktörleri bulmak için orantılı tehlikeler regresyon modeli oluşturulmuştur. Sonuçlar, Wald's testine göre kalp hastalığı, solunum yolu hastalıkları ve kan grubu değişkeni değişkenlerinin 0.05 anlamlılık düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı olduğunu, cinsiyet, yaş, diyabet, iş, adres ve medeni durum değişkenlerinin istatistiksel olarak anlamlı olmadığını gösterdi anlamlıdır ve hastanın sağ kalım süresini etkilememiştir. Sonuçlar ayrıca modelin kalıntı analiziyle (Cox & Snell) kontrol edildi ve modelin verilerin yeterli bir temsili için uygun olduğunu gösterdi.