Bayesci Sağkalım analizi ve meme kanseri verileri üzerine bir uygulama

Abstract

Bu çalışmada, açıklayıcı olan ve olmayan önsel bilgiye dayalı Bayesci Sağkalım Analizi tüm yönleriyle irdelenmiş ve yöntemin üstünlüğü klasik parametrik sağkalım analizi ile karşılaştırılarak gösterilmiştir.Giriş niteliğini taşıyan birinci bölümde sağkalım analizi ile ilgili genel bilgiler ve tanımlar verilmiştir. Bayesci yaklaşımın tanıtıldığı giriş bölümü aynı zamanda Bayesci Sağkalım Analizi için de temel oluşturmaktadır.Bayesci yaklaşımın ayrıntılı olarak ele alındığı ikinci bölümde, önsel dağılım kavramı ve Bayesci yaklaşımda kullanılan önsel dağılım türleri tanıtılmıştır. Ardından sonsal dağılım kavramı tanıtılarak, Markov Zinciri Monte Carlo (MCMC) ve Metropolis Hasting yöntemleri anlatılmıştır.Sağkalım analizi ile ilgili temel kavramların tanıtıldığı üçüncü bölümde, parametrik ve yarı parametrik sağkalım modelleri anlatılmış; sağkalım süresinin Üstel, Weibull ve Lognormal dağılıma sahip olduğu parametrik modeller ayrıntısı ile irdelenmiştir. Bayesci yaklaşım kullanılarak üç farklı dağılıma sahip modeller için parametre tahminleri elde edilmiş ve model seçim kriterleri anlatılmıştır.Tez çalışmasının uygulamasını oluşturan dördüncü bölümde ise, 9 yıl izlemli meme kanserli 458 hastaya ilişkin veriler incelenmiş ve tüm prognostik faktörler gözönünde bulundurularak seçim yapılmıştır. Veriler üzerinde Klasik Parametrik Sağkalım Analizinin yanısıra açıklayıcı olan ve olmayan önsel bilgiye dayalı Bayesci Sağkalım Analizi uygulanmıştır. Anılan üç yönteme ilişkin parametre tahminleri elde edilmiş ve karşılaştırma yapılmıştır.Tez çalışmasının son bölümünde, önsel bilgiye dayalı Bayesci yaklaşımla elde edilen sonuçların önemi vurgulanmış ve yapılan çalışmanın bundan sonraki araştırmalar için temel oluşturması hedeflenmiştir.