Kümelenmiş verilerde sağkalım analizi

Amaç: Kümelenmiş verilerde sağkalım analizi, sağkalım süreleri kümeler halinde örneklendiğinde ortaya çıkar. Böylece aynı küme içindeki sağkalım süreleri ilişkilendirilmiş olur. Bu çalışmanın amacı, kümelenmiş sağkalım verilerin analizinde kullanılan ileri istatistiksel analiz yöntemler ile klasik sağkalım analizini karşılaştırmaktır. Materyal ve Metot: Yapılan benzetim çalışmaları iki açıklayıcı değişken içerecek şekilde tasarlanmıştır. Farklı örneklem büyüklüklerinde ve farklı küme büyüklüklerinde üretilmiş verilerle parametre tahminleri elde edilmiştir. Çalışmada üç farklı durum için model performansları karşılaştırılmıştır. Kırılganlık, tabakalandırılmış Cox modeli, marjinal Cox, marjinal weibull ve klasik Cox modeli üretilmiş olan verilere uygulanmış ve performansları akaie bilgi kriterine (AIC) göre karıştırılmıştır. Bulgular: Çalışmada yapılan benzetim senaryosu sonuçları her üç durumda elde edilen bulgular birbirleri ile benzer olarak bulunmuştur. Gözlem sayısının az olduğu durumlarda en kötü performansa sahip model marjinal weibull olmuştur. Ancak gözlem sayısı arttıkça klasik Cox en kötü performansa sahip modeldir. Ayrıca tüm durumlarda en iyi performans gösteren model kırılganlık modeli olarak elde edilmiştir. Sonuç: Kümelenmiş verilerde sağkalım analizinde, küme içi bağımlılığı dikkate almamak her zaman yanlış istatistiksel sonuç çıkacak kadar yanlı olmayabilir. Ancak, gözlem sayısının artması ile bu yanlılığın da artması muhtemeldir. Bu nedenle kümelenmiş sağkalım verilerinin çözümlemesinde küme içi korelasyonu dikkate alan analiz yöntemlerin kullanılması önerilmektedir.