AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe data of 116 lung cancer patients is used to illustrate these models and the results are discussed.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In medical science, in investigating the survival data of epidemic diseases and chronic diseases and determining the factors which affects these diseases, Cox regression model for survival analysis has gained widespread attention. However, using Cox regression model with time-dependent covariates is more suitable than using Cox regression model with fixed covariates in the case of time-dependent covariates. In this study. Cox regression model with fixed covariates and Cox regression model with time-dependent covariates are described. The data of 116 lung cancer patients is used to illustrate these models and the results are discussed.
Özet
Tıpta, salgın hastalıklara ve kronik hastalıklara ilişkin verilerin incelenmesinde ve bu hastalıkları etkileyen faktörlerin saptanmasında yaşam çözümlemesi Cox regresyon modeli oldukça önemlidir. Ancak, zamanla değişen açıklayıcı değişkenler olduğunda Cox regresyon modeli yerine zamana bağlı açıklayıcı değişkenli Cox regresyon modeli uygun olmaktadır. Bu çalışmada, sabit ve zamana bağlı açıklayıcı değişkenler durumunda Cox regresyon modelleri incelenmiştir. 116 akciğer kanseri hastalarına ait veriler kullanılarak bir uygulama yapılmış ve sonuçlar tartışılmıştır.