표로 만들다 와 Graph Builder를 함께 사용할 때 좋은 점 중 하나는 데이터 필터 에 포함된 관측치 집합에 따라 분석을 실시간으로 동적으로 업데이트할 수 있다는 것입니다. 기본 관측치 집합이 변경됨에 따라 요약 결과가 어떻게 변하는지 살펴보는 것은 매우 흥미로울 수 있으며, 특정 특성이 결과에 어떤 영향을 미치는지 파악하는 데 도움이 됩니다!
하지만 그래프 에서 동적 업데이트의 이점을 누릴 수 없는 엔드포인트 세트가 하나 있습니다. 바로 이벤트 발생 시간 엔드포인트입니다. 활착 플랫폼에서 분석을 수행하고 추정치를 데이터 테이블에 저장한 다음 그래프 에서 Kaplan-Meier 플롯을 생성할 수는 있지만, 활착 에서 얻은 추정치의 기본 데이터 테이블을 먼저 업데이트하지 않고는 원래 데이터 테이블의 관측치 필터링에 따라 이 플롯이 반응할 수 없습니다. 이로 인해 무한 루프가 발생합니다. 이 블로그에서는 환자에 대해 이야기한다고 가정해 보겠습니다.
- 활착 과 산출량 추정치를 이용하여 환자를 분석합니다.
- Produce Kaplan-Meier plot from estimates using 그래프 빌더.
- Filter patients in original table using 데이터 필터.
- 활착 분석을 업데이트하고 새로운 추정치를 출력합니다.
- Rebuild plot from updates estimates using 그래프 빌더.
카플란-마이어 그래프의 지속적인 업데이트는 매끄럽고 간편해야 합니다. 기본 추정치에 맞춰 업데이트되는 위험군 수표를 추가하는 것 또한 중요합니다. 위험군 수표는 많은 의학 저널 (해당 페이지에서 생존 그래프 검색)과 미국 식품의약국(FDA) 에서 카플란-마이어 그래프에 요구하는 사항입니다.
생존 탐험가 추가 기능을 실행하세요.
생존 탐험가 추가 기능은 JMP 활착 플랫폼을 사용하여 시간 경과에 따른 사건 발생 분석을 수행하고, 그래프 탐색기를 통해 위험군 수 표가 포함된 Kaplan-Meier 플롯을 생성합니다. 플롯을 수정하고 통계 검정 및 신뢰 구간을 추가하여 주석을 달 수 있는 옵션도 제공됩니다. 무엇보다 중요한 것은, 이 추가 기능을 통해 사용자는 함께 제공되는 데이터 필터 에 공변량을 추가하여 관심 있는 관측치로 부분집합을 추출함으로써 분석 결과가 어떻게 동적으로 변화하는지 파악할 수 있다는 점입니다.
Survival Explorer의 대화 상자는 그림 1에 나와 있습니다.
Figure 1. Dialog for Survival Explorer그림 1. 서바이벌 익스플로러 대화 상자
직무 설명:
- Y, 사건 발생 시간: 각 관측치에 대한 사건 발생 또는 관측 중단까지의 시간을 나타내는 숫자 열입니다.
- 그룹화: 그룹화 열의 각 레벨에 대해 별도의 이벤트 발생 시간 곡선을 생성하는 데 사용될 선택적 문자 열입니다.
- 검열 대상: 각 관측치에 대해 사건 또는 검열 결과가 발생했는지 여부를 나타내는 숫자 열입니다.
옵션은 다음과 같습니다.
- 검열 코드: 관측치가 검열되었는지 여부를 나타내는 검열 열의 값입니다. 다른 값은 해당 관측치에서 사건이 발생했음을 나타냅니다.
- 위험 발생 건수 간격: 위험 발생 건수 표는 이 간격에 따라 값이 출력되도록 생성됩니다. 예를 들어 간격이 25인 경우, 위험 발생 건수 표의 값은 25일마다 표시됩니다(시간 열의 단위가 해당 단위라고 가정). 간격이 모든 그룹화 수준에서 최대 시간을 초과하는 경우, 마지막 항목은 최대 시간에 표시됩니다.
- 그룹별 위험도 표 색상 지정 : 이 옵션을 선택하고 그룹화 열을 제공하면 위험도 표의 행 색상이 Kaplan-Meier 플롯의 선 색상과 일치하게 지정됩니다. 이 옵션을 선택하지 않거나 그룹화 열을 제공하지 않으면 위험도 표의 값은 검은색으로 표시됩니다. 이 옵션을 사용하려면 그룹화 열에 대해 값 색상에 대한 열 속성이 정의되어 있어야 합니다 .
- 위험군 수의 상대적 크기: 이 값은 카플란-마이어 도표에서 위험군 수의 크기를 조정합니다. 그룹화 단계 수가 많을 경우, 그림 하단에 단계 수를 표시할 충분한 공간을 확보하기 위해 이 값을 늘려야 합니다.
- 위험 수치 오프셋: 이 값은 위험 수치에 표시되는 데이터의 위치를 수정하여 시각적으로 더 보기 좋게 만듭니다.
본 논문에서는 Collett(2023)의 간 이식 수혜자 생존 데이터 세트를 사용하여 이 추가 기능의 사용법을 설명합니다. 이 데이터 세트에는 이식 실패까지의 시간(일), 실패 원인, 연령, 성별 및 원발 질환(ALD: 알코올성 간 질환, PSC: 원발성 경화성 담관염, PBC: 원발성 담즙성 담관염)에 대한 데이터가 있는 1,761명의 환자가 포함되어 있습니다.
그림 1에 나타난 대화 상자는 우리의 분석 결과를 보여줍니다. '실패' 열은 환자가 실패했는지 여부를 나타내므로, 검열 코드(Censor Code)는 0으로 설정됩니다. 최대 기간은 4,720일(거의 13년!)이므로 위험 환자 수 간격은 365로 설정됩니다. 나머지 옵션은 기본값이 사용됩니다.
그림 2는 데이터 필터 에 성별과 연령을 추가한 후 활착 플랫폼에서 수행한 분석 결과를 보여줍니다. '동시 간격 추가' 옵션이 활성화되어 있습니다.
Figure 2. Analysis of liver transplant data그림 2. 간 이식 데이터 분석
출력의 옵션 영역에 최대 4개의 버튼이 요약되어 표시됩니다. 버튼 이름은 선택에 따라 변경됩니다.
- 실패/생존: 이 옵션은 그래프 구성을 생존 구성에서 실패 구성으로 전환합니다. 생존 구성에서 Y축은 1에서 시작하여 시간이 지남에 따라 확률이 감소합니다. Y축은 생존한 관측치(즉, 실패를 경험 하지 않은 관측치)의 비율로 해석할 수 있습니다. 실패 구성에서 Y축은 0에서 시작하여 시간이 지남에 따라 확률이 증가합니다. Y축은 실패를 경험한 관측치(즉, 생존 하지 못한 관측치)의 비율로 해석할 수 있습니다.
- 구간 추가/구간 제거: 이 옵션은 각 곡선 주변의 점별 95% 신뢰 구간을 추가하거나 제거합니다.
- 동시 신뢰구간 추가/동시 신뢰구간 제거: 이 옵션은 각 곡선 주변의 95% 동시 신뢰구간을 추가하거나 제거합니다.
- 검정 추가/검정 제거: 이 옵션은 생존 곡선의 그룹화 수준 간 차이에 대한 로그 순위 검정 및 윌콕슨 검정의 p값을 추가하거나 제거합니다. 이 버튼은 그룹화 열이 선택된 경우에만 나타납니다.
출력의 그래프 영역에는 이식 실패까지의 시간을 요약한 세 줄이 표시됩니다. 세로 파이프 기호는 적어도 한 명의 환자가 중도 탈락된 시점을 나타냅니다. 위험 환자 수 표는 연구 시작 시 ALD, PBC, PSC 환자 수가 각각 933명, 469명, 359명이었음을 보여줍니다. 값은 365일 간격으로 표시되지만, 마지막 값 세트는 4,720일(4745(13 × 365)) 시점의 값입니다. 이는 최대 일수를 초과하기 때문입니다. 대화 상자 옵션으로 인해 위험 환자 수 표는 주요 질환 그룹 열의 선과 신뢰 구간 색상과 동일한 색상으로 표시됩니다.
'테스트 추가'를 클릭하면 로그 순위 검정과 윌콕슨 검정의 p값인 0.0004와 0.0014가 각각 추가됩니다.
데이터 필터를 성별 = 2로 부분집합화하면 그래프가 즉시 업데이트되어 그림 3에 제시된 결과가 나타납니다.
Figure 3. Analysis of liver transplant data for gender = 2그림 3. 성별=2에 대한 간 이식 데이터 분석
여기서 위험 환자 수 표는 ALD, PBC, PSC 환자 수가 각각 200명, 400명, 94명임을 나타냅니다. 이러한 표본 크기 변화에 따른 이식 실패까지의 시간은 유의미한 차이가 없는 것으로 나타났습니다(로그 순위 검정: 0.7094, 윌콕슨 검정: 0.8926).
그래프가 업데이트되는 속도는 나이와 같은 연속 변수를 사용하여 부분집합을 추출할 때 특히 두드러집니다. 아래 영상을 참조하세요.
참고 자료
Collett D. (2023). 의학 연구에서 생존 데이터 모델링, 제4판 . 보카 레이턴, 플로리다: CRC Press.
