이 블로그는 슈잉 한(Shuying Han)이 작성했습니다. 슈잉 한은 노스캐롤라이나 대학교 채플힐 캠퍼스의 생물통계학 학부생 여름 인턴십 (BUSI) 프로그램의 일환으로 UpSet Plot 추가 기능을 개발했습니다.
소개
오늘날 통계 연구와 임상 시험은 데이터 속 이야기를 발견하고 전달하며, 원시 숫자를 의미 있는 통찰력으로 전환하는 것을 목표로 합니다. 데이터 시각화는 이러한 결과를 효과적으로 제시하고 전달하는 데 중요한 역할을 합니다.
Ballarini 외 연구(2020) 의 연구에서 영감을 받아, 범주형 데이터 세트를 탐색하고 분석하기 위한 강력한 데이터 시각화 도구로 UpSet 플롯을 채택했습니다. UpSet 플롯은 여러 변수 간의 교차점을 시각화하는 명확하고 확장 가능한 접근 방식을 제공하여 사용자가 그룹화 변수와 요인 변수를 동적으로 선택하여 맞춤형 대화형 탐색을 수행할 수 있도록 합니다. 이러한 접근 방식은 복잡한 다차원 데이터 세트에서 패턴과 관계를 파악하는 데 특히 적합합니다. 기존의 벤 다이어그램과 달리 UpSet 플롯은 중복을 분석하는 더욱 체계적이고 직관적인 방법을 제공하며, 특히 수집된 데이터의 양이 증가함에 따라 복잡성이 증가하는 임상 시험 환경에서 더욱 유용합니다.
Nicardipine.jmp를 사용한 예
이 블로그에서는 JMP 샘플 데이터에서 사용 가능한 샘플 데이터 세트 Nicardipine.jmp의 하위 집합을 활용합니다. 이 데이터 세트는 니카르디핀 치료 관련 임상시험에서 중복된 피험자 식별자가 있는 행을 제거한 후 환자 정보(N=882)를 수집합니다. 여기에는 주요 환자 인구통계, 치료 프로토콜, 이상반응 보고, 임상 결과 및 연구 메타데이터가 포함되어 있어 임상시험 연구에서 일반적으로 수집되는 변수에 대한 포괄적인 정보를 제공하여 하위 그룹 분석에 유용합니다.
(참고: Nicardipine.jmp에 대한 환자 수준 데이터 요약을 얻으려면 고유 주제 식별자 열을 선택하고 행 > 행 선택 > 중복 행 선택으로 이동합니다. 선택한 중복 행을 삭제합니다. 이제 환자당 하나씩 총 882개의 행이 있습니다. 도메인 약어 및 연구 순서 번호 열은 AE 수준 데이터이므로 삭제하거나 무시할 수 있습니다.)
성별(남성, 여성)과 Swan-Ganz 모니터링("Y"는 예, "N"은 아니오), 스테로이드("Y"는 예, "N"은 아니오), 의도적 혈액희석("Y"는 예, "N"은 아니오) 등 다양한 임상 개입 플래그 간의 관계를 분석하기 위해 그림 1에 UpSet 플롯 대화 상자를 표시합니다.
Figure 1. Sample UpSet plot dialog그림 1. 샘플 UpSet 플롯 대화 상자
대상 요인 변수와 그룹화 변수를 입력한 후 UpSet Plot Add-In은 해당 UpSet 플롯을 생성했습니다(그림 2).
Figure 2. Sample UpSet plot그림 2. 샘플 UpSet 플롯
UpSet 플롯 개요
- 맨 위의 쌓인 막대형 차트는 대화 상자에서 선택된 그룹화 변수인 각 성별(남성, 여성)에 대한 환자 비율을 나타냅니다(그림 1). 이는 다양한 개입 플래그 하위 그룹에 대한 것입니다.
- 가운데 막대 그래프는 각 중재 플래그의 고유한 교차점에 포함된 총 환자 수(하위 그룹당 N)를 표시합니다. 오른쪽 막대 그래프는 각 요인 수준에 대한 총 환자 수를 표시합니다. 예를 들어, 456명의 환자(네 번째 막대)는 의도적 혈액희석 플래그 = N, 스테로이드 플래그 = Y를 가지고 있습니다(이 열에는 점이 표시되어 있으며 서로 연결되어 있습니다). 이 그룹 내에서 이 456명의 환자 중 38%와 63%는 각각 남성과 여성입니다(이 막대 위에 마우스를 올리면 정확한 백분율을 확인할 수 있습니다).
- 선분이 있는 그래프 하단 부분은 각 개입 플래그의 존재 여부("Y"는 예, "N"은 아니요)에 따라 개별, 쌍별, 그리고 3자 하위 집단 조합을 표시합니다. 점은 각 하위 집단의 특성을 나타냅니다.
UpSet 플롯의 통찰력
- 그룹화 요인 비율: 위의 누적 막대 차트를 기준으로, 여성 그룹(F)은 모든 하위 그룹 조합에서 56%~70%의 비율로 일관되게 우위를 점하고 있습니다. 이처럼 상대적으로 불균형한 성별 분포는 성별이 핵심 요인인 연구 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.
- 하위 집단 크기: 오른쪽 막대 그래프는 각 중재 플래그 조합의 크기 변동성을 보여줍니다. 가장 큰 집단은 643명이었고, 나머지는 각각 625명, 489명, 293명, 257명으로 감소했습니다. Swan-Ganz 모니터링 플래그는 비교적 균형 잡힌 분포를 보인 반면, 다른 플래그는 불균등하게 분포되어 중재 활용도나 환자 특성에 차이가 있음을 시사합니다. 연구 목표에 따라, 쌍대 및 삼중 하위 집단 상호작용에 대한 추가 분석을 통해 주요 추세를 파악할 수 있습니다.
결론
UpSet 플롯은 다차원 데이터 세트 내의 교차점과 관계를 시각화하는 효율적이고 직관적인 방법을 제공합니다. Nicardipine.jmp 임상시험 데이터 세트의 하위 세트를 사용하여, 이 시각화 도구가 성별과 임상 개입 플래그 간의 상호작용을 효과적으로 강조하는 방법을 보여주었습니다. 하위 그룹 패턴의 동적 탐색을 가능하게 하는 UpSet 플롯은 크고 복잡한 데이터를 단순화하고 실행 가능한 통찰력을 제공하여 임상시험 분석 및 의사 결정에 매우 귀중한 리소스가 됩니다.
추가 기능에 대한 자세한 내용과 예시는 UpSet Plot 추가 기능 설명서를 참조하세요. 추가 기능이 마음에 드셨다면 별 5개 평점을 남겨주세요! 새로운 기능은 Q&A에서 요청하실 수 있습니다.
참고문헌
Ballarini NM, Chiu Y, König F, Posch M, & Jaki T. (2020). 임상시험 하위군 분석을 위한 그래픽 분석에 대한 비판적 고찰 . 제약 통계 , 19: 541-560.
