Browsing by Author "Kolde, Anastassia, juhendaja"

Now showing 1 - 5 of 5

Kronotüübi ja erinevate haiguste põdemise seoste uurimine TÜ Eesti geenivaramu andmetel
(2023) Kivi, Kadi-Liis; Abner, Erik, juhendaja; Kolde, Anastassia, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
Terminit kronotüüp kasutatakse uneharjumuste kirjeldamise vahendina, mis näitab, millal inimene magab. Bakalaureusetöö eesmärk on logistilise regressiooni mudeli abil uurida kronotüübi seost erinevate haiguste põdemisega, valideerida varasemalt näidatud seost hilise kronotüübi ja lühi- ja kaugelenägevuse vahel ning analüüsida uinumise kellaaega alternatiivse krononotüübina. Lühinägevuse puhul näidati hilise kronotüübi ja haiguse põdemise positiivset seost, ent kaugelenägevuse puhul statistilselt olulist seost ei avaldunud. Uinumise kellaaeg osutus heaks potentsiaalseks kronotüübi definitsiooni alternatiiviks.
Pseudovaatlused elukestusanalüüsis depressiooni ja kardiometaboolsete haiguste vaheliste seoste hindamiseks TÜ Eesti Geenivaramu andmete põhjal
(2023) Tilga, Kelly; Kolde, Anastassia, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
Magistritöö eesmärk on uurida pseudovaatluste kasutamist elukestusanalüüsis: leides kõigepealt pseudovaatlused ning siis sobitades need mudelitesse. Töö teoreetilises osas tehakse ülevaade klassikalisest elukestusanalüüsist, pseudovaatlustest ja nende arvutamisest. Töö praktilises osas uuritakse depressiooni ja kardiometaboolsete haiguste vahelisi seoseid TÜ Eesti Geenivaramu andmete näitel. Võrreldakse konkureerivate riskide analüüsi klassikalise Coxi võrdeliste riskide mudeli ja pseudovaatlustega üldistatud hinnanguvõrrandite (GEE) mudelit cloglog linkfunktsiooniga. Uuritakse ka tõkestatud keskmise eluea seoseid kovariaatidega ja kaotatud aastaid.
Pseudovaatluste kasutamine elukestusanalüüsis liiklusõnnetuste ravikulude hüvitamise näitel
(2022) Kuum, Kadi-Liis; Kolde, Anastassia, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
Magistritöö eesärk on tutvustada pseudovaatluste kasutamist elukestusanalüüsis. Pseudovaatlused on jackknife meetodil arvutatud hinnangud üleelamistõenäosusele, mis näitavad ühe vaatluse mõju valimi keskmisele, võttes arvesse andmetes esinevat tsenseerimist. Töö teoreetilises osas tehakse ülevaade elukestusanalüüsi mõistetest ja meetoditest, keskendudes Coxi võrdeliste riskide mudelile. Seejärel tutvustatakse pseudovaatlusi ja kolme pseudovaatluste arvutamise juhtu: hinnangut üleelamistõenäosusele, hinnangut tõkestatud keskmisele elueale ja konkureerivate riskide kumulatiivsele avaldumisele. Töö praktilises osas kasutatakse Coxi võrdeliste riskide meetodit ja pseudovaatlusi, et hinnata liiklusõnnetuse tagajärjel tekkinud ravikulude hüvitamise kestust mõjutavaid tegureid.
Puuduvate andmete imputeerimine depressiooni hindavas küsimustikus
(Tartu Ülikool, 2024) Otter, Jaan; Lehto, Kelli, juhendaja; Kolde, Anastassia, juhendaja; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
Andmete puudumine on oluline probleem andmestike analüüsil. Statistilise analüüsi käigus on sellest võimalik üle saada kasutades puuduvate andmete asendamist ehk imputeerimist. Imputeerimise võimalikuks puuduseks on andmeanalüüsi tulemuste korrektsus. Käesolev uurimistöö annab ülevaate erinevatest imputeerimismeetoditest ning nende rakendamisest puuduvaid andmeid sisaldavate depressiooniküsimustike analüüsil. Uurimistöö andmestiku moodustavad 87 042 TÜ Eesti geenivaramu geenidoonori vastused emotsionaalse enesetunde küsimustiku (EEK2) depressiooni alaskaala kaheksale küsimusele. Keskmiselt puudub 1,432% andmetest. Analüüsi eesmärgiks on hinnata, kas imputeerimismeetodi valik mõjutab depressiooniskoori seoseid depressioonidiagnoosiga. Koostatud ennustusmudelite põhjal võrreldakse kolme imputeerimismeetodit: listiviisiline kustutamine, keskmisega imputeerimine ning mitmene imputeerimine. Erinevaid imputeerimismeetodeid kasutades arvutatakse depressiooniskoor, mis kaasatakse kovariaadina ennustusmudelisse. Erinevatele ennustusmudelitele on leitud depressiooniskoorile šansside suhe ning 95% usaldusintervall. Nende statistikute võrdlemisel selgub, et nende kolme imputeerimismeetodi kasutamisel on depressiooniskoori seosed depressioonidiagnoosiga sarnased.
Retrospektiivsete ja prospektiivsete andmete kombineerimine ülegenoomsetes seoseuuringutes
(2021) Jürgenson, Tuuli; Kolde, Anastassia, juhendaja; Fischer, Krista, juhendaja; Mägi, Reedik, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond; Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituut
Magistritöö eesmärk on leida jälgimiseelsete (retrospektiivsete) ja jälgimisaegsete (prospektiivsete) haigusjuhtude analüüsimiseks sobiv meetod, mis oleks rakendatav suuremahulistes geneetilistes seoseuuringutes. Jälgimiseelseteks juhtudeks nimetatakse neid inimesi, kes on uuritava haiguse saanud enne uuringuga liitumist, jälgimisaegseteks juhtudeks aga neid, kes esimest korda haigestuvad uuritavasse haigusesse pärast uuringuga liitumist. Huvi pakub see, kas jälgimiseelseid ja jälgimisaegseid haigusjuhtusid on parem analüüsida eraldi, kasutades vastavalt kas binaarse uuritava tunnuse mudelit või Coxi võrdeliste riskide mudelit, ning leitud hinnangud seejärel kombineerida, või analüüsida neid andmeid koos, tegemata vahet jälgimiseelsetel ja jälgimisaegsetel juhtudel. Töö teoreetilises osas antakse ülevaade kasutatavatest meetoditest: elukestusanalüüsiks mõeldud Coxi võrdeliste riskide mudelist ning kahest binaarse tunnuse modelleerimise meetodist: logistilisest ja täiend-log-log regressioonist. Meetodite võrdlemiseks viiakse läbi simulatsiooniuuring, mille tarvis kirjeldatakse esmalt, kuidas simuleerida Weibulli jaotusega võrdeliste riskide mudelile vastavaid elukestusandmeid. Simulatsioonide põhjal on erinevaid haigusjuhtusid kõige parem analüüsida koos, kasutades selleks täiend-log-log mudelit. Võrreldud meetodeid rakendatakse Tartu Ülikooli Eesti Geenivaramu andmestikul, uurimaks teist tüüpi diabeedi ja geenivariantide vahelisi seoseid.