Meme kanserli hastalarda sağkalım analizi
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Amaç: Bu çalışmanın amacı meme kanserli hastalarda geriye dönük sağkalım analiz yönteminin bir uygulamasını yapmaktır.Gereç ve Yöntem: Çalışmamızda 2017 yılı ile 2018 yılı arasında son bir yılda Dicle Üniversitesi Onkoloji Hastanesinde tedavi gören 334 meme kanseri hastasına ait veriler kullanılmıştır. Hastanın sağkalımı üzerinde etkili olan değişkenler belirlenmeye çalışılmıştır. Sağkalım analiziyle birlikte medyan, ortalama yaşam süresi ve faktörlerin etkileri üç farklı tedavi yöntemine göre karşılaştırılmıştır. Elde edilen veriler sağkalım analizinin Yaşam tabloları, Kaplan-Meier ve Cox Regresyon yöntemiyle analiz edilmiştir. Bulgular: Araştırmaya alınan 334 hastanın %5,7 (19) hasta ölürken , %94,3'ü (315) ise hayattadır. Hastaların % 99,4'ü (332) kadın ve %0,6'sı (2) erkektir. Hastaların %1,5'i (5) hakkında yeterli bilgi bulunmamaktadır. Sağkalım analizinin üç metoduna göre gerçekleştirilen analizde, yaşam süresi bakımından lenf noduna göre anlamlı bir fark yoktur (p>0,05). Kaplan-Meier yönteminde kullanılan testlerin karşılaştırılmasına göre sağkalım süresi yönünden sadece Log Rank (Mantel-Cox) testine göre anlamlı bir fark vardır (p<0,05). Cox Regresyon yönteminde sağkalım süresi yönünden lenf noduna göre sağkalım süresi yönünden anlamlı bir fark vardır (p<0,05). Yaşam süresi bakımından nüks durumu, nüks yeri ve metastaz şekline göre anlamlı bir fark vardır (p<0,05). Kaplan-Meier yönteminde kullanılan testlerin karşılaştırmasına göre sağkalım süresi yönünden nüks durumu, nüks yeri ve metastaz şekline göre anlamlı bir fark vardır (p<0,05). Cox Regresyon yönteminde sağkalım süresi yönünden nüks durumu, nüks yeri ve metastaz şekline göre anlamlı bir fark vardır (p<0,05). Sonuç: Çalışmamızda sağkalım analiz metodunun meme kanserli hastalar üzerinde uygulanabilirliği gösterilmiştir. Sağkalım analizinin üç yönteminde de benzer sonuçlar vermiştir.Anahtar Kelimeler: Sağkalım analizi, Yaşam tablosu analizi, Kaplan-Meier analizi, Cox Regresyon analizi Aim: The aim of this study is to make an application of retrospective survival analysis method in breast cancer patients.Material and Method: The data of 334 breast cancer patients treated at Dicle University Oncology Hospital between 2017 and 2018 were used in the study. The variables that have an effect on the survival of the patient were tried to be determined. Median, mean survival and the effects of factors were compared with three different treatment methods. The data obtained were analyzed by Survival Tables, Kaplan-Meier and Cox Regression method of survival analysis.Results: Of the 334 patients included in the study, 5,7% (19) died while 94,3% (315) were alive. 99,4% (332) of the patients were female and 0,6% (2) were male. There is not enough information about 1,5% of the patients (5). In the analysis performed according to the three methods of survival analysis, there was no significant difference in survival compared to lymph node (p> 0,05). Comparing the tests used in Kaplan-Meier method, there was a significant difference in survival time compared to Log Rank (Mantel-Cox) test only (p <0,05). In Cox regression method, there is a significant difference in survival time compared to lymph node (p <0,05). There was a significant difference in terms of survival according to recurrence status, location of recurrence and type of metastasis (p <0,05). According to the comparison of the tests used in Kaplan-Meier method, there was a significant difference in terms of survival according to recurrence status, recurrence site and metastasis type (p <0,05). In Cox regression method, there was a significant difference in terms of survival time according to recurrence status, site of recurrence and type of metastasis (p <0,05).Conclusion: In our study, the applicability of survival analysis method on breast cancer patients was demonstrated. It yielded similar results in all three methods of survival analysis.Key words: Survival analysis, Life table analysis, Kaplan-Meier analysis, Cox Regression analysis
Collections