Modely predikce incidence a prevalence zhoubných nádorů a jejich validace

Bc. Mariya Antonova

Master's thesis

Predictive models of incidence and prevalence of malignant tumours and their validation

Abstract:

Tato diplomová práce se věnuje analýze a predikci incidence a prevalence zhoubných nádorů za využití matematických modelů používaných v oblasti nádorové epidemiologie. Daná problematika je velice aktuální, neboť rakovina ročně zabíjí miliony lidí a celosvětový výskyt nádorových onemocnění neustále stoupá. Predikce onkologické zátěže je nedílnou součástí boje proti rakovině. Matematické modelování se osvědčilo jako vhodný prostředek pro predikci epidemiologických trendů, předložená diplomová práce je zaměřena zejména na regresní analýzu. Teoretická část obsahuje rešerši predikčních modelů, včetně rozboru jejich výhod a nevýhod. Výběr modelů pro vlastní výpočty je založen na empirické validaci, jež byla provedena prostřednictvím ex-post predikce, tzn. predikce trendů pozorovaných již v minulosti. Výsledné predikce pak byly počítány pomocí jednoduchých GLM modelů a modelů ze třídy APC, zvláštní pozornost byla věnována způsobu promítnutí historického driftu. Tato práce využívá data Národního onkologického registru České republiky, konkrétně diagnózy zhoubného melanomu a zhoubného nádoru slinivky břišní. Získané výsledky a odvozené závěry jsou na konci zobecněny formou diskuze.

Abstract:

This thesis deals with cancer incidence and prevalence prediction by means of models commonly used in cancer epidemiology. The above mentioned issue is extremely topical as cancer kills millions of people worldwide each year and cancer incidence is constantly rising. Cancer burden prediction is an integral part of the fight against cancer. Mathematical modelling has proven to be an appropriate tool for the prediction of epidemiological trends. Theoretical part contains a research on predictive models including analysis of their advantages and disadvantages. Own calculations were carried out using models which were selected on the basis of empirical validation. Empirical validation was performed by means of ex-post prediction which is defined as a prediction of trends that have already been observed in the past. Final predictions were computed using simple GLM models and APC models, particular attention has been paid to the method of historical drift projection. This thesis uses data of Czech National Cancer Registry, namely malignant melanoma and pancreatic cancer. Finally, the obtained results and conclusions are summarized in a discussion.

Keywords

Epidemiologie nádorů, onkologická zátěž, incidence, prevalence, prediktivní modelování, regresní analýza, GLM, APC model, NOR, empirická validace, ex-post predikce, predikce epidemiologických trendů, cancer epidemiology, cancer burden, predictive modelling, regression analysis, CNCR, empirical validation, ex-post prediction, prediction of epidemiological trends

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 21. 5. 2013

Thesis defence

• Date of defence: 17. 6. 2013
• Supervisor: doc. RNDr. Ladislav Dušek, Ph.D.

Masaryk University

Faculty of Science

Master programme / field:
Experimental Biology / Mathematical Biology