04. novembril 2026 kell 12.15 kaitseb Merli Koitmäe doktoritööd „Modeling time-to-event outcomes in complex data structures“ („Aeg-sündmuseni tüüpi andmete modelleerimine keerukates andmestruktuurides“).
Juhendajad:
professor Krista Fischer, Tartu Ülikool
kaasprofessor Märt Möls, Tartu Ülikool
Oponent:
professor Janne Pitkäniemi, Tampere University (Soome)
Kokkuvõte
Teaduse ja tehnoloogia areng võimaldab koguda ja talletada üha suuremaid andmemahtusid, mistõttu on vaja meetodeid, mis suudavad arvestada andmete keeruka struktuuriga. Tihti pakub huvi aeg mingi sündmuseni – näiteks haigestumise, surma või ravi tulemuseni. Selliste andmete analüüsimisel kasutatakse laialdaselt Coxi võrdeliste riskide mudelit. Kuigi mudel on paindlik ja populaarne, võib eelduste rikkumine viia eksitavate tulemusteni. Väitekirjas uuriti, kuidas Coxi mudel toimib keerukates andmestruktuurides ning millised probleemid võivad selle kasutamisel tekkida. Esmalt keskenduti biopankade ja geneetilistele andmetele. Selgus, et tulemusi mõjutab oluliselt ajaskaala valik: uute seoste avastamiseks sobib kõige paremini aeg sünnist sündmuseni, täpsemate riskihinnangute saamiseks aga vanus jälgimisaja algusest vanuseni sündmuse hetkel. Samuti näidati, et vanemate elulemuse ja laste geneetilise info ühendamine võib rikkuda Coxi mudeli eeldusi ning põhjustada nihkega hinnanguid. Teises osas kasutati geneetilisi andmeid, et mõista paremini II tüüpi diabeedi kujunemist. Tuvastati kolm bioloogilist rada: glükeemilise regulatsiooni, insuliiniresistentsuse ja kardiometaboolne rada ning ülekaalulisuse ja elustiiliga seotud rada. Radade jaoks loodud geneetilised riskiskoorid aitasid prognoosida, millised kaasuvad haigused võivad diabeedidiagnoosile järgneda. Kõige rohkem oli erinevate haiguste riskiga seotud ülekaalulisuse ja elustiili faktor. Kolmandas osas töötati välja uus skoor kriitiliselt haigete patsientide seedetrakti talitluse hindamiseks. Tulemused näitasid, et see aitab prognoosida nii 28 kui ka 90 päeva suremust ning parandab olemasolevate mudelite täpsust ka pärast haiguse raskusastme arvestamist. Uuring kinnitab, et Coxi mudel on mitmekülgne tööriist, mille abil saab lahendada nii teoreetilisi kui ka praktilisi küsimusi. Samas näitavad tulemused, et usaldusväärsete järelduste tegemiseks tuleb arvestada mudeli eelduste ja piirangutega.
