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환자-코호트 자료에서 가중치를 이용한 카플란-마이어 추정량 비교

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dc.contributor.author김선민-
dc.date.accessioned2018-06-28T07:16:24Z-
dc.date.available2018-06-28T07:16:24Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.urihttps://ir.ymlib.yonsei.ac.kr/handle/22282913/159904-
dc.description의학전산통계학협동과정-
dc.description.abstract환자-코호트 연구는 부분-코호트(sub-cohort)를 구축하여 전체-코호트(full-cohort)의 일부에서만 관심 있는 사건을 추적 관찰하기 때문에 매우 경제적이다. 하지만 환자-코호트 설계에 부분우도함수(partial-likelihood)를 이용한 기존의 생존분석 방법론을 적용하면 치우친 결과를 얻을 수 있다. 따라서 환자-코호트 설계는 가중치가 적용된 유사우도함수(pseudo-likelihood)를 통해 생존율을 추정해야하며 대표적인 방법으로는 Prentice, Self & Prentice, Barlow의 가중치가 있다. 하지만 현재까지 제출된 논문은 가중치를 이용한 콕스회귀분석에서의 가중치 비교를 다루었을 뿐, weighted Kaplan-Meier 생존 곡선 비교에 대해서는 아직 소개된 바가 없다. 그러므로 본 연구에서는 모의실험을 통해 제안된 가중치를 바탕으로 그려지는 weighted Kaplan-Meier 생존곡선의 성능을 비교 분석했다. 그 결과, 일반적인 상황에서는 가중치 간의 큰 차이가 없지만, 부분-코호트 크기가 클수록 또한 사건 발생률이 작을수록 Barlow의 가중치가 전체-코호트를 가장 적절하게 반영하는 것으로 나타났다. 본 논문에서는 이러한 Barlow의 가중치를 단순화한 modified Barlow 방법을 제안한다. 모의실험을 통해 기존의 Barlow 방법과 비교했을 때, modified Barlow 방법은 부분-코호트 크기가 작거나 사건 발생률이 3% 이하로 낮은 경우에 전체-코호트의 생존곡선을 적절하게 추정했다. 따라서 환자-코호트 자료에서 카플란-마이어 추정량을 통해 생존곡선을 그릴 때, Barlow 혹은 modified Barlow 방법을 적용하는 것이 정확하다.-
dc.description.statementOfResponsibilityopen-
dc.publisher연세대학교 대학원-
dc.rightsCC BY-NC-ND 2.0 KR-
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.0/kr/-
dc.title환자-코호트 자료에서 가중치를 이용한 카플란-마이어 추정량 비교-
dc.title.alternativeComparison of weighted Kaplan-Meier estimator in case-cohort study-
dc.typeThesis-
dc.description.degree석사-
dc.contributor.alternativeNameKim, Sun Min-
dc.type.localThesis-
Appears in Collections:
1. College of Medicine (의과대학) > Others (기타) > 2. Thesis

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