تحليل البقاء (Survival Analysis) لمرضى سرطان الرئة باستخدام نموذج Cox Regression

قمت في هذا المشروع بإجراء تحليل إحصائي متقدم لبيانات مرضى سرطان الرئة (Lung Cancer Dataset) لدراسة العوامل المؤثرة على معدلات البقاء على قيد الحياة. تضمن العمل استخدام لغة البرمجة R وتطبيق نماذج إحصائية حيوية دقيقة

وصف المشروع: قمت في هذا المشروع بإجراء تحليل إحصائي متقدم لبيانات مرضى سرطان الرئة (Lung Cancer Dataset) لدراسة العوامل المؤثرة على معدلات البقاء على قيد الحياة. تضمن العمل استخدام لغة البرمجة R وتطبيق نماذج إحصائية حيوية دقيقة.

أبرز المهام التي قمت بها:

تحليل كابلان-ماير (Kaplan-Meier): لتقدير منحنيات البقاء والمقارنة بين الجنسين (ذكور وإناث)، مع استخراج جداول المخاطر (Risk Tables).

نموذج كوكس للمخاطر المتناسبة (Cox Proportional Hazards Model): لدراسة تأثير متغيرات متعددة (الجنس، العمر، وفقدان الوزن) في وقت واحد وتحديد نسبة الخطورة (Hazard Ratio) لكل منها.

اختبار فرضيات النموذج: قمت بإجراء اختبار Schoenfeld residuals للتأكد من جودة وملاءمة النموذج الإحصائي للبيانات.

التصور البياني المتقدم: استخدام حزم مثل survminer و ggplot2 لإنتاج رسوم بيانية احترافية جاهزة للنشر في المجلات العلمية.

النتائج الرئيسية التي أظهرها التحليل:

وجود فرق ذو دلالة إحصائية في معدلات البقاء بناءً على الجنس (p=0.003) والعمر (p=0.038).

عدم وجود تأثير معنوي لمتغير فقدان الوزن على احتمالية البقاء في هذه العينة (p=0.902).