محتوى المقالة الرئيسي

ساوين عثمان بابكر Sawen.Babakr@su.edu.krd
سامي علي عبيد sami.obed@su.edu.krd
ژيان محسن جلال zhian.jalal@su.edu.krd


الملخص

          تبحث هذه الدراسة في تأثير نمط الحياة والعوامل الديموغرافية على الإصابة بالسرطان باستخدام نموذج الانحدار بروبيت. من خلال التركيز على متغيرات مثل العمر والجنس وخصائص الورم والعلامات الحيوية قبل الجراحة، يهدف البحث إلى تحديد التنبؤات المهمة لخطر الإصابة بالسرطان، وخاصة سرطان الغدة الدرقية والجهاز الهضمي. يشير التحليل الإحصائي إلى أن عوامل مثل مستويات ATPO قبل الجراحة غزو العقد الليمفاوية تؤثر بشكل كبير على خطر الإصابة بالسرطان، في حين أن عوامل أخرى، مثل جانب الورم وTSH، تظهر ارتباطات أضعف. يوضح نموذج بروبيت توافقًا متوسطًا قويًا مع البيانات، وقد تم جمع البيانات من برج الصحة الذكية في السليمانية، والتي تشمل 100 حالة من السرطان واضطرابات الغدة الدرقية.


          تم استخدام نموذج بروبيت للتحقيق في العلاقة بين هذه العلامات وحالات الإصابة بالسرطان لتقدير المخاطر. تشير النتائج إلى أن بعض العوامل، مثل جانب الورم ومستويات هرمون تحفز الغدة الدرقية (TSH)، كانت أقل أهمية، ولكن عوامل أخرى، بما في ذلك الجنس، غزو العقد الليمفاوية، ومستويات ATPO قبل الجراحة، أظهرت ارتباطًا قويًا بزيادة خطر الإصابة بالسرطان.


          يتم استخدام نموذج الانحدار Probit لتقييم تأثير هذه المتغيرات في التنبؤ بخطر الإصابة بالسرطان والتعامل مع الطبيعة الثنائية لحالات الإصابة بالسرطان (سواء كان السرطان موجودًا أم لا). يتم تقييم ملاءمة النموذج وقوته التحليلية باستخدام اختبارات إحصائية مثل اختبار مربع كاي واختبار نسبة الاحتمالية.


          وخلصت الدراسة إلى أن نمط الحياة والعوامل الديموغرافية، مثل مستويات ATPO قبل الجراحة وغزو العقد الليمفاوية، تلعب دورًا مهمًا في التأثير على خطر الإصابة بالسرطان، في حين أن عوامل أخرى مثل جانب الورم ومستويات TSH لها تأثير أقل. أظهر نموذج الانحدار Probit قدرة قوية على التنبؤ بحدوث السرطان، موضحًا جزءًا كبيرًا من تقلباته. تشير هذه النتائج إلى أن التدخلات المستهدفة والاستراتيجيات الوقائية التي تركز على عوامل الخطر القابلة للتعديل يمكن أن تقلل بشكل فعال من حالات الإصابة بالسرطان.

التنزيلات

بيانات التنزيل غير متوفرة بعد.

تفاصيل المقالة

كيفية الاقتباس
ساوين عثمان بابكر, سامي علي عبيد, & ژيان محسن جلال. (2025). تأثير نمط الحياة والعوامل الديموغرافية على الإصابة بالسرطان الغدة الدرقية باستخدام نموذج الانحدار بروبيت ((probit. مجلة تكريت للعلوم الادارية والاقتصادية, 21(71 part 1), 512–527. https://doi.org/10.25130/tjaes.21.71.1.28
القسم
Articles

المراجع

Abonazel, M.R. et al. (2023) ‘New estimators for the probit regression model with multicollinearity’, Scientific African, 19. Available at: https://doi.org/10.1016/j.sciaf.2023.e01565 .

Alhemoud, A.M. (2011) An ordered probit regression model for estimating the effects of demographic factors on rice consumption in Saudi Arabia, Int. J. Business and Globalisation. Available at:

http://www.oryza.com/mideast/Saudiarabia/saudiarabiatables2.shtm1.

Babli, S., Payne, R., Mitmaker, E., & Rivera, J. Effects of Chronic Lymphocytic Thyroiditis on the Clinicopathological Features of Papillary Thyroid Cancer. Eur Thyroid J. 2018; 7 (2): 95–101.

Costa-Font, J. and Gil, J. (2005) ‘Obesity and the incidence of chronic diseases in Spain: A seemingly unrelated probit approach’, Economics and Human Biology, 3(2 SPEC. ISS.), pp. 188–214. Available at: https://doi.org/10.1016/j.ehb.2005.05.004.

Do, Y. K., & Wong, K. Y. (2012). Awareness and acceptability of human papillomavirus vaccine: an application of the instrumental variables bivariate probit model. BMC public health, 12, 1-8.

Gibbons, R.D., Hedeker, D. and Lab, B. (1994) Application of Random-Effects Probit Regression Models, Journal of Consulting and Clinical Psychology.

Golam Kibria, B.M. and Saleh, A.K.M.E. (2012) ‘Improving the estimators of the parameters of a probit regression model: A ridge regression approach’, Journal of Statistical Planning and Inference, 142(6), pp. 1421–1435. Available at: https://doi.org/10.1016/j.jspi.2011.12.023 .

Han, S. and Lee, S. (2018) ‘Estimation in a Generalization of Bivariate Probit Models with Dummy Endogenous Regressors’. Available at: http://arxiv.org/abs/1808.05792.

Hoerl, A. E., Kannard, R. W., & Baldwin, K. F. (1975). Ridge regression: some simulations. Communications in Statistics-Theory and Methods, 4(2), 105-123.

Khaleel, Z.J. and Al-Jamil, S.K. (2021) ‘The impact of Some Public Finance variables on the Gross National Savings in Iraq’, Tikrit Journal of Administrative and Economic Sciences, 17(54, 3), pp. 430–443. Available at: https://doi.org/10.25130/tjaes.17.54.3.27.

Kibria, B. G., & Saleh, A. M. E. (2012). Improving the estimators of the parameters of a probit regression model: A ridge regression approach. Journal of Statistical Planning and Inference, 142(6), 1421-1435.

Mawlood, K.I. and Qader, H.M. (2021) ‘Estimating Hazard Function and Survival Analysis of Tuberculosis Patients in Erbil city’, Tikrit Journal of Administrative and Economic Sciences, 17(54, 3), pp. 473–492. Available at: https://doi.org/10.25130/tjaes.17.54.3.30 .

Nazeera Sedeeq Barznji et al. (2024) ‘Utilizing Cox Regression Analysis and Bootstrapping test for Indicating the Risk of Smoking on Health in Kurdistan’, Tikrit Journal of Administrative and Economic Sciences, 20(65, part 1), pp. 331–347. Available at: https://doi.org/10.25130/tjaes.20.65.1.19 .

Othman, S. and Badal, M.A. (2023) ‘Using Multilevel Poisson Regression with Wavelets Filters’, University of Kirkuk Journal for Administrative and Economic Science, 13(4), pp. 179–192.

Pourhoseingholi, A., Pourhoseingholi, M. A., Vahedi, M., Safaee, A., Moghimi-Dehkordi, B., Ghafarnejad, F., & Zali, M. R. (2008). Relation between demographic factors and type of gastrointestinal cancer using probit and logit regression. Asian Pac J Cancer Prev, 9(4), 753-755.

Salh, S.M., Abdalla, H.T. and Omer, Z.M. (2021) ‘Using Multinomial Logistic Regression model to study factors that affect chest pain’, Tikrit Journal of Administrative and Economic Sciences, 17(53, 2), pp. 534–555. Available at: https://doi.org/10.25130/tjaes.17.53.2.31 .

Srisathan, W.A. et al. (2023) ‘Driving policy support for open eco-innovation enterprises in Thailand: A probit regression model’, Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 9(3). Available at: https://doi.org/10.1016/j.joitmc.2023.100084 .

Obed, S. and Saleh, D. (2023) ‘The Impact of Social Media Advertising on Customer Performance Using Logistic Regression Analysis’, Qalaai Zanist Scientific Journal, 8(3). Available at: https://doi.org/10.25212/lfu.qzj.8.3.54.