생존 분석 (Survival analysis)

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#생존분석에 대한 R 분석 예제는 아래 포스팅 참조

https://bioinformaticsandme.tistory.com/224

1. 생존 분석

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: 생존 분석(Survival analysis)은 '생명체 관찰시작~사망'에 이르는 생존시간을 추정하는 통계적 분석법

*사망을 특정한 사건(Event)으로 볼 때, 생존분석에서 사건은 '사망/퇴원/출산' 등 다양한 지표가 될 수 있음

: 생존 분석을 통해, 시간에 따른 인구집단의 특이 변화를 직관적으로 확인 가능

: Censored data(절단 자료)가 누락되지 않고, 생존 분석에 함께 사용됨 

ㄱ) Censoring(중도절단) - 데이터의 측정값이나 관찰치가 부분적으로만 알려진 상태

 Uncensored data는 정확한 생존기간을 파악할 수 있는 온전한 데이터

ㄴ) Right censoring - 연구 종료 전 기타 이유로 사망하거나(연구종료전 교통사고사망),

       연구가 만료된 경우(임상종료후에도 생존)

ㄷ) Left censoring - 연구 시작 전 위험군에 있었던 특정 시점을 모르는 경우(연구시작전 질환을보유)

     측정한 생존 시간보다 실제 생존 시간이 길어짐

2. Kaplan-Meier 추정방법

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: Kaplan-Meier(카플란-마이어) 추정방법은 관찰 시간에 따라 사건이 발생한 시점의 사건 발생률을 계산하는 생존 분석 방법

*미국 통계학자 폴 마이어와 에드워드 카플란에 의해 개발된 생존 함수 추정법

: Kaplan-Meier 분석은 일반적으로 아래와 같은 'Survival plot'으로 제시됨

# 위 점선은 20년에서, 전체 환자 그룹의 36%가 여전히 생존해 있음을 의미

# 위 점선은 20년에서, 여성 그룹의 46% and 남성 그룹의 18%가 여전히 생존해 있음을 의미

# 두 집단 사이의 유의한 차이를 검정하기 위해, 'Log-Rank test(로그순위법)' 또는 'Wilcoxon test(윌콕슨검정)'을 사용

3. 로그순위법 (Log-Rank test)

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: 로그순위법(Log-Rank test)는 두 집단의 생존률을 비교하는 비모수적 가설 검정법

1) 두 집단을 합한 전체 집단을 관찰 기간 순으로 배열

2) 사건(Event)이 발생한 구간들에 대해, 집단별로 각 구간의 사망 기대빈도 계산

3) 귀무가설로 두 집단의 위험함수가 동일하다고 설정

4) 두 집단의 생존률 비교

4. 콕스 비례위험모형 (Cox’s proportional hazard model)

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: 콕스 비례위험모형(Cox’s proportional hazard model;Cox regression model)은 시간과 사건(Event) 사이의 예측 회귀 모형을 만드는 통계법

*흡연여부/몸무게와 같은 관측치(설명변수)와 사망(사건) 사이의 관계를 정립하기 위해 사용됨

: Kaplan-Meier 분석은 타겟하는 특성 외의 다른 요인들을 통제할 수 없다는 점에서 한계

→Cox 비례위험모형 사용

: Cox 비례위험모형은 다양한 관측치들을 동시에 통제하여, 사건 발생에 미치는 영향을 분석하는 다변량 분석법

: 관측치는 서로 독립적이며, Hazard Ratio(HR;위험비)는 시간에 관계없이 일정하다는 비례위험가정이 필요

*HR>1 - 사망 위험 증가

*HR<1 - 사망 위험 감소

#생존분석에 대한 R 분석 예제는 아래 포스팅 참조

https://bioinformaticsandme.tistory.com/224

#Reference

1) http://www.gums.ac.ir/Upload/Modules/Contents/asset68/Medical%20Statistic%20Made%20Easy.pdf

2) https://www.datacamp.com/community/tutorials/survival-analysis-R#fourth

3) https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%83%9D%EC%A1%B4%EB%B6%84%EC%84%9D

4) https://namu.wiki/w/%EC%83%9D%EC%A1%B4%20%EB%B6%84%EC%84%9D

5) https://www.partek.com/webinar/survival-analysis-with-partek-genomics-suite-software/

6) https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%A4%91%EB%8F%84%EC%A0%88%EB%8B%A8

7) https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EC%88%9C%EC%9C%84%EB%B2%95

8) https://www.youtube.com/watch?v=czQ3l0QXxnA

9) https://rexsoft.org/?page_id=485

10) http://www.e-urol-sci.com/viewimage.asp?img=UrolSci_2018_29_5_223_240363_t6.jpg

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