Lojistik Regresyon Analizi ile Kanser Hastalığına Neden Olan Risk Faktörlerinin Belirlenmesi

Kanser hastalarının sayısı gün geçtikçe artmakta ve bu hastalığın çıkış noktasının yaygın bir biçimde genetik olduğuna inanılmaktadır. Ancak hastalığın ortaya çıkışının tek nedeni genetik değildir. Bu çalışmanın amacı kişilerin demografik niteliklerinin yanı sıra beslenme alışkanlıklarının ve içinde bulundukları çevre ve yaşam koşullarının birlikte kansere yakalanma riski üzerindeki etkisini tespit etmektir. Bunun için kişilerin demografik özellikleriyle birlikte beslenme alışkanlıklarını ve çevre ve yaşam koşullarını belirleyen, likert tipi sorulardan oluşan bir anket hazırlanmıştır. Bu anket kanser hastası olan bireyler ve sağlıklı bireyler arasından seçilen 1000 kişilik bir örneklem üzerine uygulanmıştır. Elde edilen verilerin analizinde binary lojistik regresyon analizi kullanılmış ve sözkonusu değişkenlerin kansere yakalanma üzerindeki etkileri belirlenmiştir.

Determining the Risk Factors Causing Cancer with Logistic Regression Analysis

The number of cancer patients is gradually increasing, and the main cause of this disease is believed widely to be genetic. However, the mere cause of this disease is not genetic. The purpose of this study was to determine the influence of such factors as individuals’ demographic backgrounds, their dietary habits and their environments and living conditions on the risk of getting cancer. For this purpose, a questionnaire made up of Likert-type questions was developed to determine individuals’ dietary habits and their environments and living conditions. The questionnaire was applied to a research sample of 1000 individuals selected among healthy individuals and those diagnosed as cancer. For the analysis of the data collected, binary logistic regression analysis was conducted to examine the effects of the variables in question on cancer.

___

Alpar, C.R. (2011). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler. Detay Yayıncılık, Ankara.

Atıcı, E. (2007). Tıp Tarihinde Kanser ve Lösemi. Türk Onkoloji Dergisi, 22(4): 197-204.

Bewick, V., Cheek, L. ve Ball, J. (2005). Statistics review 14: Logistic regression. Crit Care, 9(1): 112-118.

Can, G. (2014). Onkoloji hemşireliği. İstanbul. Nobel Tıp Kitabevleri, İstanbul.

Çetin, A. (2013). Kanser Tedavisinde Yeni Yaklaşımlar. Bitirme Ödevi. Erciyes Üniversitesi, Kayseri.http://pharmacy.erciyes.edu.tr/ckfinder/userfiles/files/bitirmeler/Abdullah%C3%87etinTez.pdf (erişim tarihi: 2 Eylül 2016)

Çokluk, Ö. (2010). Lojistik Regresyon Analizi: Kavram ve Uygulama. Kuram ve uygulamada eğitim bilimleri, 10(3): 1397-1407.

Ekmekçi, A., Konaç, E. ve Önen, H.İ. (2008). Gen Polimorfizmi ve Kansere Yatkınlık. Marmara Üniversitesi tıp fakültesi dergisi.21(3): 282-295.

Güran, Ş. (2005). Kanserden Korunma. Gülhane tıp dergisi. 47: 324-326.

Hair, J.F., Black, W.C., Babin, B., Anderson, R.E. ve Tatham, R.L. (2006). Multi¬variate Data Analysis. Prentice-Hall. New Jersey.

Hosmer, D.W. ve Lemeshow, S. (2000). Applied Logistic Regression, John Wiley&Sons Inc. USA.

Kırdar, Ü. (1979). Kanser Nedir? Güryay Matbaası.İstanbul.

Kutluk, T. ve Kars A. (2001). Kanser Konusunda Genel Bilgiler. T.C. Sağlık Bakanlığı Kanser ve Savaş Daire Başkanlığı (http://sbv.saglik.gov.tr/Ekutuphaane/kitaplar/kanser.pdf) (erişim tarihi: 17 Haziran 2016)

Montgomery, D.C., Peck, E.A. ve Vining, G.G. (2001). Introduction to Linear Regression Analysis. John Wiley & Sons, Inc., New York.

Orhunbilge, N. (2010). Çok Değişkenli İstatistik Yöntemler. İstanbul Üniversitesi. İstanbul.

Orun, A. (2016). Türkiye kanser atlası. Sağlık profesyoneli olmayanlar için kanseri tanımı, özellikleri ve demografik bilgileri. https://b48f01af91846c73e3d3-eb25e08b55e1a3c06f0688706b1224ff.ssl.cf2.rackcdn.com/uploads/user/cb973380-3d46- 11e6-83e9-487d3628508d/e_book/6f74246c-3f82-11e6-8d45-1eb37ca6d6b2/preview_pdf/Turkiye_Kanser_Atlasi-Saglik_profesyoneli_olmayanlar_icin_kanserin_tanimi-ozellikleri_ve_demografik_bilgileri93be9178e2ee0c58d341141b623e838c80cc97dc.pdf (erişim tarihi: 31 Ağustos 2016)

Özkan, Ç. ve Çelik, İ. (2009). Beslenme ve Kanser, Akad Geriatri, 1: 132-138.

Özkan, S. (2015). Stres kanser sürecini hızlandırıyor. http://www.trthaber.com/haber/saglık/stres-kanser-surecini-hızlandırıyor-165982.html (erişim tarihi: 17 Haziran 2016)

Pampel,F.C. (2000). Logistic Regression: A Primer. Sage Publishing. USA.

Peng, C.Y.J. ve So, T.S.H. (2002). Logistic regression analysis and reporting: A primer. Teaching articles. Understanding Statistics 1(1): 31-70.

Sharma, S., (1996). Applied Multivariate Techniques. John Wiley&Sons, Inc. Canada.

Şentürk, E., (2011). Mutluluk Düzeyinin Sosyo-Demografik Özelliklerle Lojistik Regresyon Analizi Aracılığıyla İncelenmesi ve Türkiye için Bir Uygulama, Yüksek lisans tezi, Marmara Üniversitesi, İstanbul.

Topu, Z., Ülger, F. ve Numanoğlu N. (2004). Ailesel Kanser Hikâyesi ve Akciğer Kanseri. Tüberküloz ve toraks dergisi, 52(2): 130-136.

Tuik, (2013). Ölüm Nedeni İstatistikleri. http:///www.tuik.gov.tr/PreHaberBultenleri,do?id=16162, (erişim tarihi: 17 Haziran 2016)

Yokuş, B. ve Çakır, D.Ü. (2012). Kanser Biyokimyası. Dicle Üniversitesi veterinerlik fakültesi dergisi, 1(2): 7-18.

Alphanumeric Journal-Cover
  • Yayın Aralığı: Yılda 2 Sayı
  • Başlangıç: 2013
  • Yayıncı: Bahadır Fatih YILDIRIM
Sayıdaki Diğer Makaleler

Süpermarket Müşterilerinin Hizmet ve Ürün Kalitesi Algılarıyla Birinci ve İkinci Mertebe Doğrulayıcı Faktör Modelleri: Deneysel Bir Araştırma

Gülhayat GÖLBAŞI ŞİMŞEK

Termal Otel İşletmelerinde Kullanılan Mobilya Tasarımları Hakkında Müşteri Memnuniyetinin Belirlenmesine Yönelik Bir Araştırma

Hatice YILMAZ, Fatih ÇEMREK

Lojistik Regresyon Analizi ile Kanser Hastalığına Neden Olan Risk Faktörlerinin Belirlenmesi

Hatice ŞAMKAR, Ayşe Gül YILDIRIM, Özge DELİBAŞ

Düşük Riskli Yatırımcılar İçin Bireysel Emeklilik Sistemi İle Banka Vadeli Mevduat Sisteminin Karşılaştırılması

Özcan MUTLU, Muhammed ORDU, Olcay POLAT

Strateji Tabanlı Tedarikçi Öndeğerlendirme Kriterlerinin Bulanık İlişkisel Haritalar İle Tespiti

Gülcan PETRİÇLİ, Gül GÖKAY EMEL

Sigorta Şirketi Seçim Probleminde QUALIFLEX ve ORESTE Yöntemleri

Ayşegül TUŞ IŞIK

Aykırı Gözlemlerin Varlığında Uyarlanmış En Küçük Kovaryans Determinant Tahminine Dayalı Dayanıklı Temel Bileşenler Analizi

B. Barış ALKAN

Türkiye’de Medikal Turizm Sektörünün Değerlendirilmesinde Bütünleşik SWOT-AHS Yaklaşımı

Ali GÖRENER

Fonksiyonel Veri İçin Yeni Bir Tanımlayıcı İstatistik: Fonksiyonel Değişkenlik Katsayısı

İpek DEVECİ KOCAKOÇ, İstem KÖYMEN KESER, Ali Kemal ŞEHİRLİOĞLU

Eğitimde Fırsat Eşitsizliği Bağlamında PISA 2012 Sonuçlarının Kantil Regresyon Analizi İle Değerlendirilmesi

Sevda GÜRSAKAL, Dilek MURAT, Necmi GÜRSAKAL