Rabowo, Raden Mas Panji Widiarda
(2013)
Prediksi kelangsungan hidup pasien ICU menggunakan survival model dan perbandingannya dengan SAPS II = Prediction of icu patients’ survival using survival model and its comparison with saps II.
Bachelor thesis, Universitas Pelita Harapan.
Full text not available from this repository.
Abstract
Dokter ICU membutuhkan informasi mortalitas pasien untuk menentukan perawatan optimal bagi pasien kritis. Karenanya, ICU menggunakan sistem skoring SAPS II untuk menghitung peluang mortalitas, dengan 17 variabel yang diambil dari data medis pasien. Sebagai alternatif dari SAPS II, Tugas Akhir ini membahas mengenai pembangunan model fungsi survival untuk memprediksi kelangsungan hidup pasien ICU dengan menggunakan data pasien ICU di RSCM. Model yang digunakan adalah Cox Proportional Hazard (PH), dengan 17 variabel yang digunakan untuk menghitung SAPS II. Setelah dipastikan bahwa semua variabel memenuhi asumsi PH dengan tes goodness-of-fit, koefisien-koefisien dalam fungsi survival-nya diestimasi dengan Cox maximum likelihood. Penyederhanaan model dilakukan dengan membuang variabel-variabel yang tidak signifikan. Berikutnya dilakukan estimasi fungsi baseline survival, dengan estimator Cox dan
Oakes, sebelum mendapatkan fungsi survival yang utuh. Model ini kemudian diuji akurasinya dengan analisis ROC.
Hasilnya menunjukkan bahwa kelangsungan hidup pasien ICU dapat diprediksi dengan survival model, khususnya model Cox PH tanpa kategorisasi dengan jumlah variabel yang lebih sedikit dari SAPS II, yaitu hanya enam variabel. Model
ini lebih sederhana dan secara keseluruhan memiliki luas area kurva ROC yang lebih besar serta akurasi lebih tinggi dari SAPS II, dengan akurasi di atas 93% untuk prediksi dua, tiga dan empat hari.
/
Doctors in ICU need information about patients’ mortality to determine the best treatment for critical patients. ICU is applying SAPS II, a scoring system used to calculate mortality of ICU patients, using seventeen variables based on patients’ medical data. As an alternative to SAPS II, this thesis will discuss the construction of a survival function to predict ICU patients’ survival using data from ICU in RSCM. Cox Proportional Hazard (PH) is chosen as the model, and the seventeen variables used in SAPS II are also used in this model. After all variables passed the PH assumption test using goodness-of-fit test, the coefficients are estimated using Cox maximum likelihood. Model is then simplified by eliminating the variables that are not significant. The whole survival function is obtained by estimating the baseline survival function using Cox and Oakes estimator. This model’s accuracy is tested using ROC analysis. The survival function obtained, especially the uncategorized Cox PH model, can predict ICU patients’ survival with fewer variables, which is six, compared to
SAPS II. This model is simpler and overall has bigger area under ROC curve and also higher accuracy than SAPS II, with more than 93% accuracy for 2-day, 3-day and 4-day prediction.
Actions (login required)
 |
View Item |
