생존 데이터를 위한 경쟁 위험 회귀 Nomogram 모델 설정

Summary

여기에 제시된 Cox 비례 위험 회귀 모델과 경쟁 위험 회귀 모델을 기반으로 nomograms를 구축하는 프로토콜이 있습니다. 경쟁 방법은 생존 분석에 경쟁 이벤트가 있을 때 적용하는 보다 합리적인 방법입니다.

Abstract

카플란 마이어 방법과 콕스 비례 위험 회귀 모델은 생존 프레임 워크에서 가장 일반적인 분석입니다. 적용및 해석이 비교적 쉬우며 시각적으로 묘사할 수 있습니다. 그러나, 경쟁 이벤트(예: 심혈관 및 뇌혈관 사고, 치료 관련 사망, 교통사고)가 존재할 때, 표준 생존 방법은 신중하게 적용되어야 하며, 실제 데이터는 정확하게 해석될 수 없다. 실패로 이어질 수 있는 다양한 종류의 이벤트를 구별하고 분석에서 다르게 치료하는 것이 바람직할 수 있습니다. 여기서 메서드는 경쟁 회귀 모델을 사용하여 경쟁 이벤트가 있을 때 중요한 예후 요인 또는 위험 요소를 식별하는 데 중점을 둡니다. 또한, 비례 위험 회귀 모델과 경쟁 회귀 모델을 기반으로 한 nomograms는 임상의가 예후에 대한 논쟁의 여지가있는 요인의 영향을 설명하기 위해 개별 평가 및 위험 계층화를 할 수 있도록 하기 위해 설립됩니다.

Introduction

생존 분석을 이벤트하는 시간은 임상 연구에서 매우 일반적입니다. 생존 데이터는 관심있는 이벤트의 발생까지 시작 시간부터 시간 범위를 측정하지만 관심있는 이벤트의 발생은 종종 다른 이벤트에 의해 배제됩니다. 둘 이상의 종점이 있는 경우 경쟁 위험 종료 점이라고 합니다. 이 경우 표준 위험 분석(즉, Cox 비례 원인 별 위험 모델)은 다른 유형의 이벤트를 경험하는 개인이 검열되기 때문에 잘 작동하지 않는 경우가 많습니다. 경쟁 이벤트를 경험하는 개인은 경쟁 위험이 일반적으로 독립적이지 않기 때문에 종종 위험 설정에 남아 있습니다. 따라서, 미세 및 그레이^1은 경쟁 위험의 하위 분포에 대한 회귀 모델 추정을 연구했다. 경쟁 위험 설정에서 세 가지 유형의 이벤트를 구분할 수 있습니다.

하나는 질병에 대한 새로운 치료 방법에서 직접적인 임상 혜택을 입증하여 전반적인 생존 (OS)을 측정합니다. OS는 기원 시점(즉, 진단 또는 치료 시간)에서 사망 시점까지의 생존 시간을 측정하고 일반적으로 사망의 절대 위험을 평가하여 사망의 원인을 구별하지 못하며 사망의 원인을 구별하지 못(예를 들어, 암 특이적 사망(CSD) 또는 비암 특이적 사망(non-CSD))^2. 따라서 O....

Protocol

연구 프로토콜은 진화병원, 절강대학교 의과대학 윤리위원회에 의해 승인되었다. 이 실험을 위해, 케이스는 감시, 역학 및 최종 결과 (SEER) 데이터베이스에서 얻어졌습니다. SEER은 인구 기반 암 레지스트리 18개에서 인구 통계, 발생률 및 생존 데이터를 포함하는 개방형 데이터베이스입니다. 우리는 SEER 웹 사이트에 등록하고 연구 데이터 (12296-Nov2018)를 취득하기 위한 보증서에 서명했습니다.

1. 데이터 원본

1. 데이터베이스에서 서비스 케이스를 가져오고 레지스트리에서 사례를 사용할 수 있는 권한(있는 경우)을 가져옵니다.
   참고: 코호트 데이터는 보충 파일 1에업로드됩니다. 이미 경쟁 위험이 있는 생존 데이터가 있는 독자는 이 섹션을 건너뛸 수 있습니다.

2. 패키지 설치 및 로딩 및 데이터 가져오기

참고: 패키지 rms¹⁵ 및 cmprsk^{16(http://www.r-project.org/)을} 사용하여 R 소프트웨어(버전 3.5.3)를 기반으로 다음 절차....

Results

실시예 코호트의 생존 특성
실시예 코호트에서는, 총 8,550명의 적격 환자가 분석에 포함되었고 중간 후속 시간은 88개월(범위, 1~95개월)이었다. 총 679명(7.94%) 환자는 40세 미만, 7,871명(92.06%) 환자는 40 세 이상이었습니다. 재판 종료 시 7,483명(87.52%) 환자는 여전히 살아 있었고, 662명(7.74%) 유방암으로 사망, 405 (4.74%) 환자는 그밖 원인 때문에 정지했습니다 (경쟁 위험).

두 생존 모델의 비교
종양 사망/종양 사망 및 경쟁 이벤트의 누적 발생률은 카플란 마이어 방법과 경쟁 위험 회귀 기능에 의해 각각 계산되었다(도 1에제시). 도 1에도시된 바와 같이, 카플란-마이어 방법에 의해 계산된 종양 사망및 종양 사망의 누적 발생률의 합은 경쟁 방.......

Discussion

현재 연구 결과의 전반적인 목표는 실제 질병을 기술할 수 있던 특정 경쟁 위험 nomogram를 설치하고 임상의가 처리 결정에 접근하는 편리한 개별 평가 모형을 개발하는 것이었습니다. 여기에서Cox 회귀 모델및 경쟁 위험 회귀 모델 및 하위 그룹 분석을 더욱 수행하기 위한 단계별 자습서를 제공합니다. Zhang et al.^18은 경쟁 위험 nomogram을 만드는 접근 법을 도입했지만 논문에 설명 된 방법론의 주요 개념은 완전히 다릅니다. Zhang 외.의 방법은 먼저 mstate ^{패키지(19)의} crprep() 함수에 의해 가중된 데이터로 원본 데이터를 변환한 다음 rms 패키지에 의해 nomogram을 그렸습니다. rms 그러나 이 방법의 핵심 개념은 그것과 는 완전히 다릅니다. 간단히 말해서, 우리는 함수 crr의 결과로 Cph에 의해 생성 된 매개 변수를 교.......