ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > The Spatial Patterns of Liver...>الوصف

The Spatial Patterns of Liver Cancer in Libya: Standardized Morbidity Ratio and Poisson-Gamma Model, Based Analysis of Cancer Registry Data, 2020

المصدر: مجلة جامعة الزيتونة
الناشر: جامعة الزيتونة
المؤلف الرئيسي: Alramah, Maryam Ahmed (Author)
المجلد/العدد: ع42
محكمة: نعم
الدولة: ليبيا
التاريخ الميلادي: 2022
الشهر: يونيو
الصفحات: 283 - 296
DOI: 10.35778/1742-000-042-015
ISSN: 2523-1006
رقم MD: 1299101
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EduSearch, EcoLink, IslamicInfo, HumanIndex
مواضيع:
الإحصاء المكاني | سرطان الكبد | نظم المعلومات الجغرافية | المجتمع الليبي
كلمات المؤلف المفتاحية:
رسم خرائط المرض | ليبيا | سرطان الكبد | طريقة SMR | تقدير المخاطر النسبية (RR) | نموذج بواسون قاما (Poisson-Gamma) | Libya | Liver Cancer | SMR Method | Disease Mapping | Relative Risk Estimation | Poisson-Gamma Model
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

2

حفظ في:
المستخلص: تم استخدام النماذج الإحصائية المكانية أو طرق بايز على نطاق واسع لتحليل ودراسة أنماط التوزيعات الجغرافية لمرض نادر أو منطقة جغرافية صغيرة. مرض السرطان يعتبر مشكلة صحية متزايدة باستمرار والسبب الأكثر شيوعا للوفيات الطبية حول العالم. بالإضافة إلى ذلك، فإن مرض السرطان هو الأكثر انتشارا للأمراض في ليبيا. تتمثل أهداف هذه الدراسة في تحليل وتحديد المخاطر العالية والمنخفضة غير العادية لليبيا كنمط وباعتبارها عملية (رسم خرائط سرطان الكبد) بناء على نسبة الاعتلال المعيارية (SMR)، وهي نهج تقليدي لقياس الخطر النسبي لهذا المرض، وكذلك استخدام نموذج بواسون جاما (Poisson-gamma). أيضا، لفهم وتقييم العلاقة بين مرض سرطان الكبد ومخاطره العالية في منطقة الدراسة. تم استخراج مناطق الدراسة باستخدام نظام المعلومات الجغرافية. بعد ذلك، تم ربط بيانات حالات سرطان الكبد المرصودة وبيانات السكان لإجراء التحليل باستخدام برنامج WinBUGS. تبدأ هذه الدراسة بمراجعة موجزة لهذه النماذج، بدءا من طريقة SMR متبوعا بنموذج Poisson-gamma، والذي نطبقه بعد ذلك على حالات الإصابة بسرطان الكبد في ليبيا. تتم مقارنة جميع النتائج باستخدام الخرائط والجداول. خلصت الدراسة إلى أن نموذج بواسون - جاما يعطي تقديرات مخاطر نسبية أفضل مقارنة بالطريقة الكلاسيكية (SMR). يمكن لنموذج بواسون - جاما (Poisson-gamma) التغلب على مشكلة SMR في حالة عدم وجود سرطان كبد ملاحظ في المنطقة.

The spatial statistical models or Bayesian methods have been used widely to analyze and study the patterns of geographical distributions for a rare disease or small geographical area. Cancer is the ever-increasing health problem and most common cause of medical deaths around the world. Additionally, cancer has the highest prevalence of diseases in Libya. Libya, as the study area, was selected to perform this research and to estimate its relative risk for liver cancer. Cancer data and population censuses of the country for the time period 2020 were used in this study. The objectives of this study are analyzing and identifying the unusual high and low risk of Libya as a pattern and as the process (the liver cancer mapping) based on the Standardized Morbidity Ratio (SMR), a traditional approach to measuring the relative risk of the disease, and Poisson-gamma model. Also to understand and assess the relationship of liver cancer disease and its high risk of a study area. Regions of the study were extracted by using GIS system. Then, observed liver cancer cases data and the population data were coupled to perform the analysis using WinBUGS software. This study starts with a brief review of these models, starting with the SMR method and followed by the Poisson-gamma model, which we then apply to liver cancer incidence in Libya. All results are compared using maps and tables. The study concludes that the Poisson-gamma model gives better relative risk estimates compared to the classical method. The Poisson-gamma model has can overcome the SMR problem when there is no observed liver cancer in an area.
ISSN: 2523-1006

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.