Regresi Cox Time Dependent Covariate Untuk Memodelkan Ketahanan Hidup Penderita Kanker Serviks di RSUD dr. Soetomo Surabaya

Wardani, Pratiwi Yuliya (2017) Regresi Cox Time Dependent Covariate Untuk Memodelkan Ketahanan Hidup Penderita Kanker Serviks di RSUD dr. Soetomo Surabaya. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img] Text
1313100071-Undergraduate_Theses.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Kanker serviks disebabkan oleh virus yang disebut human papillomavirus (HPV) yang menyebabkan pertumbuhan abnormal sel-sel yang memiliki kemampuan untuk menyebar ke bangian tubuh yang lain. Analisis survival yang sesuai untuk mengetahui faktor ketahanan hidup pasien adalah model regresi Cox dengan time-dependent covariate. Metode tersebut digunakan karena asumsi proportional hazard tidak terpenuhi yang menyebabkan komponen linier dari model berubah-ubah tergantung waktu. Sumber data berasal dari penderita kanker serviks yang menjalani rawat inap lebih dari satu kali di RSUD dr. Soetomo Surabaya pada tahun 2014. Berdasarkan hasil yang didapat, kurva Kaplan-Meier menyatakan probabilitas pasien untuk dapat bertahan selama satu tahun cukup tinggi di atas 80. Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap ketahanan hidup pasien kanker serviks adalah stadium, penyakit penyerta, dan komplikasi. Semakin tinggi stadium, maka resiko pasien mengalami event atau meninggal yaitu sebesar 22 kali dibandingkan stadium yang lebih rendah. Pasien dengan kanker serviks sebagai penyakit penyerta akan beresiko 6 kali lebih besar mengalami event dibandingkan pasien dengan penyakit utama. Pasien yang kanker serviks yang memiliki komplikasi penyakit beresiko 18 kali lebih besar mengalami event dibandingkan yang tidak memiliki komplikasi penyakit. ================================================================================================= Cervical cancer is caused by a virus called human papillomavirus (HPV) that raise abnormal growth of cells that have the ability to spread to distant location in the body. An appropriate survival analysis to determine patient survival factor is a Cox regression model with time-dependent covariate. The method is choosen because the proportional hazard assumption is not satisfied, which cause the linear component of the model to vary depending on time. Source of data derived from cervical cancer patients who was inpatient more than one time in dr. Soetomo Surabaya in 2014. The result shows from Kaplan-Meier curve that the probability of patients to survive for one year is high enough, above 80. Factors that affect the survival of cervical cancer patients are stage, comorbidities, and complications. The higher the stadium along with the risk of patients experiencing the event or died that is equal to 22 times compared to the lower stages. Patients with cervical cancer as a coexisting disease will have 6 times more chance to experience the event or die than the patient with the main disease. Patients with cervical cancer who have complications of the disease have 18 times more chance to experience the event or die than those who do not have complications of the disease.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSSt 519.536 War r-1
Uncontrolled Keywords: Analisis Survival, Hazard Ratio, Kanker Serviks, Regresi Cox Time Dependent Covariat
Subjects: R Medicine > R Medicine (General)
R Medicine > RA Public aspects of medicine
Divisions: Faculty of Mathematics and Science > Statistics > (S1) Undergraduate Theses
Depositing User: Pratiwi Yuliya Wardani
Date Deposited: 09 Jan 2018 02:35
Last Modified: 09 Jan 2018 02:35
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/48038

Actions (login required)

View Item View Item