![]() |
![]() |
[ Ana Sayfa | Editörler | Danışma Kurulu | Dergi Hakkında | İçindekiler | Arşiv | Yayın Arama | Yazarlara Bilgi | E-Posta ] |
Fırat Üniversitesi Sağlık Bilimleri Tıp Dergisi |
2024, Cilt 38, Sayı 3, Sayfa(lar) 261-268 |
[ English ] [ Tam Metin ] [ PDF ] |
Kümelenmiş Sağkalım Verilerinde Model Performans Değerlendirmesi: Bir Simülasyon Çalışması |
Kübra Elif AKBAŞ1,Harika Gözde GÖZÜKARA BAĞ2 |
1Firat University, Faculty of Medicine, Department of Biostatistics and Medical Informatics, Elazig, TURKIYE 2İnönü University, Faculty of Medicine, Department of Biostatistics and Medical Informatics, Malatya, TURKIYE |
Anahtar Kelimeler: Sağkalım analizi, kümelenmiş sağkalım verisi, Cox model, koşullu modeller, marjinal modeller |
Amaç: Kümelenmiş veri yapısı günümüzde sıklıkla karşılaşılan bir veri türüdür. Hayatta kalma analizi yapılırken diğer analizlerde olduğu gibi kümelenmiş veri türü dikkate alınmalıdır. Bu çalışmanın amacı kümelenmiş veriler için kullanılan bazı sağkalım analizleri ile Cox regresyon analizini karşılaştırmaktır.
Gereç ve Yöntem: Çalışma üç bölümden oluşmaktadır. Birinci bölümdeki senaryolarda dengeli küme büyüklüklerinde küme boyutu ve birey sayısı değişmektedir. İkinci bölümde dengesiz küme büyüklüklerinde birey sayılarının değişimlerinin etkisi, üçüncü bölümde ise küme büyüklükleri ve birey sayıları sabit kalırken sadece sansür oranları değişiminin etkisi incelenmiştir. Bu çalışmada simüle edilmiş verilerin uygulanması için 5 farklı model kullanılmış ve performanslarının karşılaştırılmasında AIC, AICc ve BIC kullanılmıştır. Bulgular: Bulgular kapsamında AIC ve AICc' e göre en iyi model kırılganlık modelidir. BIC’ e göre ise en iyi model marjinal Cox modeli olarak elde edilmiştir. Simülasyon çalışmalarında örneklem büyüklüğünün artmasına paralel olarak en kötü model değişmektedir. Sonuç: Sonuç olarak veri yapısının göz ardı edilmesi, özellikle sağlık verilerinde taraflı veya hatalı tahminlere yol açabilir. Bu çalışmada bilgi kritetinede bağlı olarak kümelenmiş sağkalım verilerinde kırılganlık veya marjinal Cox modelinin kullanılması önerilmektedir. |
[ English ] [ Tam Metin ] [ PDF ] |
![]() |
[ Ana Sayfa | Editörler | Danışma Kurulu | Dergi Hakkında | İçindekiler | Arşiv | Yayın Arama | Yazarlara Bilgi | E-Posta ] |