ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Regression Modeling for Compet...>الوصف
يجب تسجيل الدخول أولا

Regression Modeling for Competing Risk Analysis with Leukemia at Nanakali Hospital / Erbil

العنوان بلغة أخرى: نمذجة انحدار للتحليل المخاطرة المتنافسة مع سرطان الدم في مستشفى ناناكالي / أربيل
المصدر: مجلة جامعة الأنبار للعلوم الاقتصادية والإدارية
الناشر: جامعة الأنبار - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: مجيد، محمد فريد (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Majeed, Muhamad Fareed
مؤلفين آخرين: صالح، سميرة محمد (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج15, ع2
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2023
الصفحات: 356 - 373
ISSN: 1998-8141
رقم MD: 1402472
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
سرطان الدم | المخاطرة التنافسية | مرضى اللوكيميا | مستشفى ناناكالي
كلمات المؤلف المفتاحية:
تحليل البقاء | المخاطر المتنافسة | نموذج انحدار كوكس | وظيفة الخطر | دالة الوقوع التراكمي | اللوكيميا | Survival Analysis | Competing Risk | Cox Regression Model | Hazard Function | Cumulative Incidence Function "CIF" | Leukemia
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

1

حفظ في:
المستخلص: نموذج cox للانحدار هو واحد من النماذج التي يتم استخدامه بالكثرة في تحليل بيانات للبقاء يستخدم لتحديد العلاقة بين المتغيرات التفسيرية المتوافرة للمفردة المدروسة ووقت البقاء لهم. وان الهدف في هذه الدراسة هي تحليل مدة بقاء لمرض المصابين بسرطان الدم (اللوكيميا) باستخدام النموذجين إحصائيين (نموذج انحدار كوكس ونموذج المخاطر المتنافسة). أن البيانات المستخدم في هذه الدراسة هي بيانات المراقبة من نوع الأول والتي تم أخذها من مستشفي نانكلي-اربيل ل(120) من المرض المصابين بسرطان الدم خلال (أربعة سنة) يبدأ من (1 يناير 2019) إلى (30 مايو 2022). ويتم استخدام معيار المعلومات اكاكي Akaike (AIC)، معيار معلومات Akaike المصحح (AICc) ومعيار المعلومات بيز Bayesian (BIC) لكل نموذج لمقارنة بين نموذجين أي نموذج من النموذجين يلائم البيانات. ومن خلال تحليل البيانات البقاء يبين أن النموذج المخاطر المتنافسة يناسب مع البينات وان العامل (نوع العلاج) والعامل (فقر الدم) هما الأكثر خطورة على مرض اللوكيميا.

The Cox regression model is one of the models that is frequently used in the analysis of survival data, used to determine the relationship between the explanatory variables available for the studied item and their survival time. The aim in this study is to analyze the survival time of patients with leukemia using the two statistical models (Cox regression model and competing risk model). The data used in this study is the Type I of censoring observational data that was taken from Nanakali Hospital-Erbil for (120) patients with leukemia during (four years) starting from (January 1, 2019) to (May 30, 2022). The Akaike Information Standard (AIC), the Corrected Akaike’s Information Criterion (AICc) and the Bayesian Information Standard (BIC) are used for each model to compare two models, which model fits the data. As a result, it shows that the competing risk model fits the cause and that the factor (type of cure) and the (Anemic Condition) factor are the most dangerous for leukemia.
ISSN: 1998-8141

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.