| dc.date.accessioned |
2016-02-23T07:36:50Z |
und |
| dc.date.accessioned |
2017-10-24T12:21:53Z |
|
| dc.date.available |
2016-02-23T07:36:50Z |
und |
| dc.date.available |
2017-10-24T12:21:53Z |
|
| dc.date.issued |
2016-02-23T07:36:50Z |
|
| dc.identifier.uri |
http://radr.hulib.helsinki.fi/handle/10138.1/5328 |
und |
| dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10138.1/5328 |
|
| dc.title |
Ikä-periodi-kohortti-ilmaantuvuusmallin toteutus rinta- ja kivessyövälle upotetulla approksimatiivisella bayesiläisellä menetelmällä |
fi |
| ethesis.discipline |
Statistics |
en |
| ethesis.discipline |
Tilastotiede |
fi |
| ethesis.discipline |
Statistik |
sv |
| ethesis.discipline.URI |
http://data.hulib.helsinki.fi/id/670ef0b6-2f9e-4e98-91af-a292298fb670 |
|
| ethesis.department.URI |
http://data.hulib.helsinki.fi/id/61364eb4-647a-40e2-8539-11c5c0af8dc2 |
|
| ethesis.department |
Institutionen för matematik och statistik |
sv |
| ethesis.department |
Department of Mathematics and Statistics |
en |
| ethesis.department |
Matematiikan ja tilastotieteen laitos |
fi |
| ethesis.faculty |
Matematisk-naturvetenskapliga fakulteten |
sv |
| ethesis.faculty |
Matemaattis-luonnontieteellinen tiedekunta |
fi |
| ethesis.faculty |
Faculty of Science |
en |
| ethesis.faculty.URI |
http://data.hulib.helsinki.fi/id/8d59209f-6614-4edd-9744-1ebdaf1d13ca |
|
| ethesis.university.URI |
http://data.hulib.helsinki.fi/id/50ae46d8-7ba9-4821-877c-c994c78b0d97 |
|
| ethesis.university |
Helsingfors universitet |
sv |
| ethesis.university |
University of Helsinki |
en |
| ethesis.university |
Helsingin yliopisto |
fi |
| dct.creator |
Ryynänen, Heidi |
|
| dct.issued |
2016 |
|
| dct.language.ISO639-2 |
fin |
|
| dct.abstract |
Väestölähtöisessä epidemiologiassa ollaan kiinnostuneita iän, periodin ja kohortin vaikutuksesta tarkasteltavaan tapahtumaan tai ilmiöön. Ikä-periodi-kohortti-ilmaantuvuusmalliin liittyy identifioitavuusongelma, mikä tarkoittaa sitä, että iän, kalenteriajan ja syntymäkohortin parametreja ei saada estimoitua perinteisellä päävaikutuksiin perustuvalla Poisson-regressiolla. Perinteinen frekventistinen identifioitavuusongelman ratkaisutapa on jättää pois kohortti, mutta tämä saattaa kuitenkin johtaa harhaiseen malliin. Toinen perinteinen ja usein käytetty frekventistinen identifoitavuusongelman ratkaisutapa on asettaa parametreille rajoituksia. Eri rajoitteet voivat kuitenkin tuottaa hyvin erilaisia estimaatteja iälle, periodille ja kohortille, joten tämä lähestymistapa ei ole ongelmaton. Bayesiläisessä lähestymistavassa sen sijaan ei tarvita lisärajoituksia, mikäli käytetään heikosti informatiivisia priorijakaumia. Bayesiläisessä lähestymistavassa päättely tehdään posteriorijakaumasta.
Laskennallisesti tehokas menetelmä posteriorijakauman tunnuslukujen selvittämiseksi on integroitu upotettu Laplacen approksimaatio, sillä se on nopea ja riittävän tarkka. Rinta- ja kivessyövän analyysi toteutetaankin täten käyttäen integroitua upotettua Laplacen approksimaatiota. Priorijakaumina käytetään ensimmäisen ja toisen asteen satunnaiskävelypriorijakaumia. Hyperpriorijakaumina käytetään gamma-jakaumia eri parametrivalinnoin. Rintasyöpää ja kivessyöpää koskeva aineisto on saatu Suomen Syöpärekisteristä ja se kattaa vuodet 1971-2013.
Tulosten mukaan iällä, periodilla ja kohortilla on vaikutusta naisten rintasyövän sairastumisen vaaraan. Myöhemmillä ikäryhmillä rintasyövän ilmaantuvuus on suurta verrattuna ensimmäisiin ikäryhmiin. Myöhemmillä periodeilla riskisuhteet ovat suuria verrattuna ensimmäisiin periodeihin. Keskimääräinen periodivaikutus on 1.024, eli yhden kalenterivuoden lisäys kasvattaa naisten rintasyövän ilmaantuvuutta 2.4 % (Bayes-luottamusväli: 2.1 %, 2.6 %). Sen sijaan myöhemmillä kohorteilla riskisuhteet ovat pieniä verrattuna ensimmäisiin kohortteihin. Kohorttien riskisuhteissa on kuitenkin keskivaiheilla kohouma, jonka huippu osuu vuosina 1942-1946 syntyneiden naisten kohdalle. Rintasyövän kohdalla kaikissa malleissa tulokset ovat samansuuntaisia.
Tulosten mukaan iällä, periodilla ja kohortilla on vaikutusta kivessyöpävaaraan. Kivessyöpä on erityisesti nuorten miesten syöpä. Kivessyövän ilmaantuvuus on suurinta ikäryhmän 30-34 kohdalla. Myöhemmillä periodeilla on suuremmat riskisuhteet verrattuna aikaisempiin periodeihin. Keskimääräinen periodivaikutus on 1.025, joten yhden kalenterivuoden lisäys kasvattaa kivessyövän ilmaantuvuutta 2.5 % (Bayes-luottamusväli: 1.0%, 3.9 %). Kohorttien riskisuhteet laskevat ensimmäisestä kohortista kohorttiin 1957-1961 ja nousevat tämän jälkeen kohorttiin 1977-1981 asti, minkä jälkeen kohorttien riskisuhteet taas pienenevät.
Rintasyöpä on naisten yleisin syöpä, ja syöpätapausten suuren määrän takia priorijakaumien ja hyperpriorijakaumien valinnalla ei ole kovin suurta vaikutusta rintasyövän tuloksiin. Kivessyöpä sen sijaan on harvinainen syöpä, joten priorijakaumien ja hyperpriorijakaumien valinnalla on melko suuri vaikutus kivessyövän tuloksiin. Erityisesti kivessyövän kohdalla eri malleissa on eroja periodin ja kohortin vaikutuksissa. Kun on kysessä mallit, joissa on ensimmäisen asteen satunnaiskävelypriorijakaumat, periodilla on vähemmän vaikutusta kuin malleissa, joissa on toisen asteen satunnaiskävelypriorijakaumat. Toisaalta malleissa, joissa on ensimmäisen asteen satunnaiskävelypriorijakaumat, kohortilla on enemmän vaikutusta kuin malleissa, joissa on toisen asteen satun-naiskävelypriorijakaumat.
Toteutetun Bayes-mallinnuksen avulla voidaan arvioida aikaisempaa luotettavammin myös harvinaisten syöpien ikä-periodi-kohortti-malleja. Lisäksi Bayes-luottamusväleissä on tuotu parametrien epävarmuus paremmin mukaan kuin frekventistisellä lähestymistavalla. |
fi |
| dct.language |
fi |
|
| ethesis.language.URI |
http://data.hulib.helsinki.fi/id/languages/fin |
|
| ethesis.language |
Finnish |
en |
| ethesis.language |
suomi |
fi |
| ethesis.language |
finska |
sv |
| ethesis.thesistype |
pro gradu-avhandlingar |
sv |
| ethesis.thesistype |
pro gradu -tutkielmat |
fi |
| ethesis.thesistype |
master's thesis |
en |
| ethesis.thesistype.URI |
http://data.hulib.helsinki.fi/id/thesistypes/mastersthesis |
|
| dct.identifier.urn |
URN:NBN:fi-fe2017112251669 |
|
| dc.type.dcmitype |
Text |
|
