Search

Mortalite özelliği yüksek hastalıklarda komorbid hastalıkların varlığı, sayısı ve tipi prognoza çok önemli etkide bulunabilmektedir. Bu durum çerçevesinde hastalıklara özgü mortalite değerlendirmeleri komorbid (eşlikeden) hastalıklar da göz önünde bulundurularak gerçekleştirilmekte ve bu modellemenin gerçekçi ve doğru kestirim gücüne sahip olması açısından çalışmalar yapılmaktadır. Farklı değerlendirme yaklaşımlarının gerek sonuç yargılama gerekse de prognoz kestirimi açısından değişik sonuçlar verebildiğini, farklı ana hastalık konuları için komorbid hastalıkların etkisinin de değişebildiğini vurgulamayı ve böylece sağkalım değerlendirmelerinde komorbidite kavramının önemine vurgu yapmayı amaçlayarak İstanbul Üniversitesi Cerrahpaşa Tıp Fakültesi Göğüs Hastalıkları bölümünde tedavi gören küçük hücreli dışı akciğer kanseri olgularının bilgisi temel alınıp, literatürde yer alan komorbid indeksler de göz önünde tutularak komorbid hastalıkların, sağkalım süresi üzerindeki etkisi öncelikle komorbid hastalıklar tek tek ele alınarak daha sonra komorbid hastalıkların tümü ve kombinasyon içerik hastalık sayısı ayrıca özel kombinasyonlar şeklinde de incelenmiştir. İncelemeler ışığında komorbidite hastalıklarının izleme araştırmalarında ele alınmasının zorunlu olduğu ancak doğru değerlendirmelerle ele alındıklarında güvenilir sonuçlar verebilecekleri görülmüştür. Bu özelliğin önemi çerçevesinde ana hastalık ile ilgili komorbid hastalık listeleri belirlenmesi ve komorbid tabloların ağırlıklarının da göz önünde bulunduruldukları indeksler oluşturacak araştırma gerçekleştirilmesi bu alanın gelişmesi için önem taşımaktadır. Existence, number and type of comorbid disease that have high mortality properties can have an important effect on prognosis. Within these circumstances, evolution of disease with specific mortality is realized by taking comorbid diseases into consideration and there are some researches to make this model realist and correct predictive power. We aim to emphasize different evaluation approaches can give different results for both result judgement and prediction of prognosis. Comorbid diseases' effect can be changed by different main diseases and so comorbid notion is important in survival analysis. Our data are collected from cases who have Non-Small Cell Lung Cancer are treated in Pulmonary Medicine of Cerrahpaşa Medical Faculty, Istanbul University. Their comorbid diseases' effects on the their survival time research is computed by taking their comorbid diseases into consideration firstly one by one, secondly all together by univariate analysis, thirdly total combination number and finally all combination types by considering some comorbid indices in the literature. In the light of such information, it is necessary to take account comorbid diseases in survival researches but they can give confidential results only if the evaluation is correct. Within the scope of importance of this property, doing research for making lists of comorbid disease related to main disease and to index by taking severity of comorbid diseases into consideration have a great importance on development of this area. 65

Bu çalışmanın amacı, çok boyutlu verilerin bir eksen ya da bir düzlem üzerindekidoğrusal izdüşümünü, tekrarlı bir arama işlemi ve bir endeks kriteri kullanarak bulanaçıklayıcı veri çözümlemesi yöntemini incelenmektir. Bu yöntem ilk kez Friedmanve Tukey tarafından 1974 yılında İzdüşüm Arama (Projection Pursuit) Yöntemiolarak adlandırılmıştır.Dört bölümden oluşan bu çalışmanın birinci bölümünde, neden izdüşüm aramayönteminin çok boyutlu veri kümelerinde diğer yöntemlere göre tercih edildiği;böyle bir yönteme neden gereksinim duyulduğu ve izdüşüm arama yönteminintarihçesi yer almaktadır.İkinci bölümde, doğrusal modelleme problemlerinde sıkça kullanılan geneltanımlamalar ve izdüşüm ile ilgili özet bir bilgi, izdüşüm arama yöntemininalgoritma ve endeks hesabının gelişim süreci, farklı izdüşüm arama algoritmaları veadımları, yönteme ait çeşitli endeks açıklamaları yer almıştır.Üçüncü bölüm uygulama kısmından oluşup, izdüşüm arama yönteminin, gözlem vedeğişken sayısının az ve çok olduğu, aykırı değerin ve çoklu bağlantının olupolmadığı durumlardaki veri kümesi, değişkenlerin dönüşümlü ve dönüşümsüzdeğerleri ile yapılan uygulamalarının karşılaştırmalı sonuçlarını içermektedir.Dördüncü bölümde ise sonuç ve tartışma kısımlarına yer verilmiştir.Anahtar Kelimeler: İzdüşüm arama yöntemi, izdüşüm arama algoritmaları, izdüşümarama endeksleri, boyut indirgeme, yapısal uzaklaştırma. The aim of this study is a technique for the exploratory analysis of multivariate datasets, the method seeks out linear projection of the multivariate data onto a line or aplane. Projection Pursuit refers to a technique first described by Friedman and Tukey(1974).In the first chapter of the study consisting of five chapters, we explain why prefer toprojection pursuit technique instead of other reducing dimensional techniques andwhy we need this technique. Also, some histories about projection pursuit techniquesare also included.In the second chapter, the general definition of linear modelling, some informationabout projection, algorithms of projection, steps of projection algorithm, differentkinds of projection pursuit indexes, comparisons of some combination of algorithmand projection index are introduced.In the third chapter, we have the outcome of projection pursuit techniques from twodifferent data sets.Finally in the fourth chapter, conclusions and discussion section are presented.Keywords: Projection pursuit technique, projection pursuit algorithms, projectionpursuit index, reducing dimensional, structure removal. 79