군집화된 구간 중도절단자료에 대한 치유율 모형의 적용 (Cure Rate Model with Clustered Interval Censored Data)

서지정보

· 발행기관 : 한국통계학회
· 수록지 정보 : 응용통계연구 / 27권 / 1호 / 21 ~ 30페이지
· 저자명 : 김양진

초록

치유율 모형(cure rate model)은 위험 그룹의 단조 감소에 대한 가정이 부적절한 경우에 적용될 수 있다. 예를 들어, 생존 분석에서 위험 그룹은 시간이 경과함에 따라 점점 감소하여 무한대의 시간대에는 영으로 수렴하며 이는 곧생존 함수가 영으로 수렴함을 의미한다. 하지만 이러한 가정이 적합하지 못한 자료가 의약학, 사회학, 경제학 등에서 종종 발생된다. 즉, 어느 시점에 이르러 더 이상의 생존함수는 감소하지 않고 평행선을 보여주는 경우에 로그 순위검정(log rank test)과 Cox’s 비례위험모형(proportional hazard model)의 적용은 바람직하지 못한 결론을 가져오게 된다. 이러한 자료에 대해 치유율 모형(cure rate model)에서는 사건 발생 취약 그룹(susceptible group)과비취약 그룹(insusceptible group)으로 나누어 취약그룹에 대해서만 일반적인 생존 분석 방법을 적용하는 혼합 모형(mixture model)을 적용해왔다 (Berkson과 Gage, 1952). 본 연구에서는 이러한 치유율 모형을 군집화 구간 중도 절단 자료(clustered interval censored data)에 적용해 보고자 한다. 최근에 Kim과 Jhun (2008)은 구간 중도절단자료에 대해 치유율 모형을 적용하였으며 본 연구에서는 그들의 방법을 군집화 자료로 확장할 것이다. 실제 자료 분석의 예로 금연자료를 분석할 것이다.

영어초록

Ordinary survival analysis cannot be applied when a significant fraction of patients may be cured. A cure rate model is thecombination of cure fraction and survival model and can be appliedto several types of cancer. In this article, the cure rate model isconsidered in the interval censored data with a cluster effect. A sharedfrailty model is introduced to characterize the cluster effect andan EM algorithm is used to estimate parameters. A simulation study is done toevaluate the performance of estimates. The proposed approach isapplied to the smoking cessation study in which the event ofinterest is a smoking relapse. Several covariates (including intensive care) are evaluated to be effective for both the occurrenceof relapse and the smoke quitting duration.

참고자료

· 없음