[생존분석]구강암 환자의 배수성 효과에 대한 생존분석에 관한 보고서

소개글

구강암 환자 데이터를 대상으로 생존분석을 진행한 간단한 논문 형식의 레포트 입니다.
생존분석에 주로 사용되는 기법인 life-table, kaplan-Meierm, 로그-로지스틱 분포를 통한 모수모형을 이용한 회귀분석, cox의 비례위험모형을 이용해 분석을 시행한 결과를 기술하였습니다.

목차

0. 초록
1. 서론
2. 분석방법
3. 분석결과
4. 결론

본문내용

초록
구강암이란 구강에서 발생하는 악성종양이다. 본 연구에서는 종양에서 나타나는 염색체 수의 변화가 구강암으로 인한 사망시간에 영향을 주는지를 연구하고자 한다. 대표적인 구강암 중 하나인 설암 환자를 대상으로 데이터가 수집되었고, 염색체 수에 변화가 일어난 그룹과 일어나지 않은 그룹으로 데이터를 분리하였다. life-table, kaplan-Meierm, 로그-로지스틱 분포를 통한 모수모형을 이용한 회귀분석, cox의 비례위험모형을 이용해 분석을 시행 하였으며 이때 각각 사망시점까지의 유의미한 차이가 있는지를 알아보기 위해 생존데이터에 기반을 두어 생존함수를 추정하고 그 생존함수에 차이가 있는지를 살펴보았다.

1. 서론
배수성이란 생물 세포의 염색체 집합의 수 이다. 사람의 경우 46개의 염색체가 23개의 상동 염색체 쌍을 이루고 있는 이배성 인데, 이때 염색체의 수가 고유한 수에서 하나 이상 많거나 모자라는 현상을 이수성이라고 한다. 구강암 환자의 배수성 효과에 대한 연구를 위해 설암 환자들을 대상으로 데이터가 수집되었고, 조직샘플을 세포계산기를 사용하여 그 종양이 이수성인지, 이배성 인지 결정했다.
이 연구는 구강암 환자의 배수성 효과가 사망시점에 유의미한 차이가 있는지를 알아보기 위한 연구이므로 사망시점까지 생존데이터에 기반을 두어 이수성 환자, 이배성 환자 두 그룹간 생존함수를 추정하고 그룹 간 생존 함수에 차이가 있는지를 비교하고자 한다. 이를 위해 2장에서 먼저 데이터 형태와 기초통계량에 대해 간단한 소개를 통해 데이터의 형태 및 분포를 파악한다.
3장 분석 결과에서는 Life table, kaplan-Meier, 여러 가지 통계량을 통해 그룹별 생존함수를 비교해 보며 차이가 있는지를 살펴 볼 것이다. 더 나아가 모수 모형을 이용한 회귀분석에 적합한 모형을 찾기 위해 AIC방법을 사용해 적당한 분포를 선택할 것이며 그 방법을 토대로 모수 모형을 추정 할 것이다.
또한 로그-순위, 가중 로그-순위 검정을 통한 가설검정, 모수 모형을 이용한 회귀분석의 회귀계수의 가설검정 그리고 cox의 비례위험모형의 회귀계수에 대한 가설검정을 통해 두 그룹의 생존함수에 유의미한 차이가 있는지 검정한 결과를 제시 할 것이다.

참고 자료

없음