ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Estimating Hazard Function and...>الوصف

Estimating Hazard Function and Survival Analysis of Tuberculosis Patients in Erbil City

العنوان بلغة أخرى: تقدير دالة المخاطرة وتحليل البقاء لمرضى السل في مدينة أربيل
المصدر: مجلة تكريت للعلوم الإدارية والاقتصادية
الناشر: جامعة تكريت - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: مولود، كوردستان إبراهيم (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Mawloud, Kurdistan Ibrahim
مؤلفين آخرين: قادر، هوكر محمد (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج17, ع54
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2021
الشهر: يونيو
الصفحات: 473 - 492
ISSN: 1813-1719
رقم MD: 1205641
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الأمراض الصدرية | دالة المخاطرة | المستشفيات العراقية
كلمات المؤلف المفتاحية:
الانحدار اللوجستي | تحليل البقاء | الرقابة | مقدر كابلان ماير | انحدار كوكس | Logistic Regression | Survival Analysis | Censoring | Kaplan Meier Estimator | Cox Regression
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: هدفت الدراسة إلى تقدير العوامل المؤثرة على احتمالية بقاء مرضى السل استخدمت الدراسة نموذجين (نموذج الانحدار اللوجستي ونموذج الانحدار كوكس) في تحليل البقاء. وقد تم تطبيق كابلان ماير لتقدير دالة المخاطرة. تم الحصول على البيانات من المديرية العامة للصحة، أربيل/مركز أمراض الصدر والجهاز التنفسي في الفترة من 11 كانون الثاني 2015 إلى 23 تشرين الثاني 2019 لجميع مرضى المصابين بالسل الذين راجعوا المستشفى مع فترة متابعة إلى 14 نيسان 2020. وأظهرت النتائج لكابلان ماير فرق كبير في البقاء لمرضى المصابين بالسل لجميع العوامل المؤثرة كما أظهرت منحنيات كابلان ماير بوضوح إلى أن خطر الموت يزداد مع مرور الوقت خاصة بعد 15 شهرا. تم اختيار نموذج الانحدار اللوجستي ليكون أفضل نموذج لتمثيل بيانات الدراسة لمرضى السل؛ وتم استخدام معيارين للمفاضلة لاختيار أفضل نموذج للبيانات وهي معيار معلومات أكايكي ومعيار معلومات بيز.

The study aimed to estimate the effects of prognostic factors on tuberculosis (TB) survival. Two models have been studied (Logistic model and Cox regression models) in survival analysis. Kaplan Meier has been applied to estimate the hazard function. The Kaplan Meier curve has been used to show the risks of dyeing of the factors in this study of tuberculosis data set. The data was obtained from Kurdistan Regional Government, Iraq /Ministry of health/General Directorate of Health, Hawler/Chest and Respiratory disease Center, in period 11th January 2015 through 23th November 2019 of all tuberculosis patients followed up by the hospital until 14th April 2020. Kaplan Meier estimator results indicates that in the factor X-ray result TB has the highest value of estimated mean time until death, the Kaplan Meier curves are clearly indicated that the risk of dying increased with the time especially after 15 months. The logistic regression model identifies that (Gender, Chest symptoms, Type of patient, Site of TB, Transpupillary thermotherapy (TTT-outcome)) are the prognostic factors that influence in tuberculosis survival. Moreover, the Cox regression model identifies that (Age group, Gender, Site of TB, TTT-outcome) are the most common factors that have an impact on tuberculosis. Logistic regression model was selected to be the best model for our study data of tuberculosis by using the criterions; Akaike Information Criterion (AIC) and Bayesian information criterion (BIC) to comparing two models. It's worth mentioning; the results obtained by utilizing the statistical packages in Mat-lab and SPSS V.25, which was used to analyze our study data.
ISSN: 1813-1719

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.