Bu yöntemler akciğer kanserli hastalardan elde edilen verilere uygulanmış ve analize alınan değişkenlerden genişletilmiş rezeksiyon değişkeninin orantılılığı sağlamadığı görülmüştür.
📌 3 Key Takeaways
🎯
Objective & Hypothesis:Yaşam çözümlemesinde orantılı tehlike modelinin kullanılabilmesi için orantılılık varsayımının sağlanması gerekmektedir.
📊
Key Findings & Data:Bu çalışmada, yaşam çözümlemesinde orantılılık varsayımını incelemek için kullanılan yöntemler ele alınmıştır.
💡
Conclusion & Impact:Bu yöntemler akciğer kanserli hastalardan elde edilen verilere uygulanmış ve analize alınan değişkenlerden genişletilmiş rezeksiyon değişkeninin orantılılığı sağlamadığı görülmüştür.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Tehlike oranı · Orantısız tehlike · Schoenfeld artıkları
Özet
Yaşam çözümlemesinde orantılı tehlike modelinin kullanılabilmesi için orantılılık varsayımının sağlanması gerekmektedir. Bu çalışmada, yaşam çözümlemesinde orantılılık varsayımını incelemek için kullanılan yöntemler ele alınmıştır. Bu yöntemlerden, grafiksel yöntemler, zamana bağlı açıklayıcı değişkenlerin kullanıldığı yöntem ve yaşam süresinin rankı ile Schoenfeld artıkları arasındaki korelasyon testi yöntemi incelenmiştir. Grafiksel yöntemler görselliğe dayanmaktadır. Diğer iki yöntem ise teste dayalı sonuç vermektedir. Bu yöntemler akciğer kanserli hastalardan elde edilen verilere uygulanmış ve analize alınan değişkenlerden genişletilmiş rezeksiyon değişkeninin orantılılığı sağlamadığı görülmüştür.
ATA, N., KARASOY, D. S., SÖZER, M. T. (2007). Orantılı Tehlike Varsayımının İncelenmesinde Kullanılan Yöntemler Ve Bir Uygulama. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 20 Sayı: 1, 57–80. https://ajindex.com/articles/905205
J.D. Kalbfleisch ve R.L. Prentice, “The Statistical Analysis of Failure Time Data”, Wiley, New York, 1980
D.G. Kleinbaum, D.G., “Survival Analysis: A Self-Learning Text”, Springer, New York, 1996
E. Arjas, “A graphical method for assessing goodness of fit in Cox’s proportional hazards model”, Journal of the American Statistical Association, Vol.83, pp.204-212, 1988
D. Schoenfeld, “Partial residuals for the proportional hazards model”, Biometrika, Vol.69, pp.551-55, 1982
P.M. Grambsch ve T.M. Therneau, “Proportional hazards tests and diagnostics based on weighted residuals”, Biometrika, Vol.81, pp. 515-526, 1994
D. Sertkaya, D., Değişim Noktalı Sabit Hazard Modeli, Bilim Uzmanlığı Tezi, H.Ü. Fen Bil. Enstitüsü, 1996
D.Collett, “Modelling Survival Data in Medical Research”, Chapman&Hall, London, 1994
D.R. Cox, “Regression models and life-tables”, Journal of the Royal Statistical Society, Series B, Vol.34, pp.187-220, 1972
J.R. Lawless, “Statistical Methods and Model for Lifetime Data”, Wiley&Sons, New York, 1982
D.R. Cox ve D. Oakes, “Analysis of Survival Data”, Chapman and Hall, New York, 1984
T.M. Therneau ve P.M. Grambsch, “Modelling Survival Data: Extending the Cox Model”, Springer, New York, 2000
J.P. Klein ve M.L. Moeschberger, “Survival Analysis Techniques for Censored and Truncated Data”, Springer, New York, 1997
I. Persson, “Essays on the Assumption of Proportional Hazards in Cox Regression”, http://www.diva-portal.org, 2002
D.W. Hosmer ve S. Lemeshow, “Applied Survival Analysis: Regression Modelling of Time to Event Data”, Wiley&Sons, New York, 1999
D.G. Kleinbaum, Yazılı Görüşme, Emory University, Department of Biostatistics, Atlanta, Georgia, [email protected], 2004.