Time-dependent ROC 곡선의 AUC 추정방법 비교

Abstract

ROC 곡선은 진단방법에 대한 예측력을 평가하고자 할 때 많이 쓰이고 있다. 하지만 기존 로지스틱 회귀분석방법에 기초한 ROC 곡선은 시간에 따라 변화하는 질병상태를 고려하지 못하기 때문에 생존 자료에 대한 예측력 평가 도구로는 적절하지 않다. 본 연구의 목적은 생존 자료에서 시간에 따라 변화하는 질병상태를 고려한 time-dependent ROC 곡선의 AUC 추정방법들을 비교하는데 있다. 기존 방법으로 Kaplan-Meier time-dependent ROC 곡선 추정방법(Heagerty et al, 2000), nearest neighbor time-dependent ROC 곡선 추정방법(Heagerty et al, 2000) 그리고 고정된 시점에서의 AUC 추정방법(D''Agostino와 Nam, 2004)들을 비교하였다. 생존함수가 지수분포를 따르는 경우, 사건발생률과 예측하고자 하는 시점을 변화시켜가며 time-dependent AUC 값과 신뢰구간 폭을 비교하였다. 생존함수가 와이블분포를 따르는 경우, 척도모수와 예측하고자 하는 시점을 변화시켜가며 time-dependent AUC 값과 신뢰구간 폭을 비교하였다. 그 결과, 생존함수가 지수분포를 따르고 시점이 10년일 때, 예측변수의 위험비율이 6.5인 경우는 Heagerty의 NN방법, 위험비율이 1.4인 경우는 D''Agostino와 Nam 방법이 가장 낮은 AUC 값을 추정하였다. 시점이 뒤로 갈수록, NN방법이 KM 방법보다 낮은 AUC 값을 추정하였다. 와이블분포를 따르는 경우는 척도모수가 0.5, 1.5일 때 모두 D''Agostino와 Nam 방법이 낮은 AUC 값을 추정하였다. 신뢰구간은 생존함수가 지수분포와 와이블분포를 따르는 경우 모두 KM 방법이 넓은 폭을 가져 정도가 떨어졌다. 시점이 10년일 때, 정도는 D''Agostino와 Nam 방법, NN방법, KM방법 순으로 정도가 높게 얻어졌다.