폐암 환자에서 뇌졸중 발생 여부에 따른 사망률 비교: 병원 OMOP-CDM 데이터를 이용한 IPTW 기반 랜드마크 분석

Abstract

폐암 환자에서 뇌졸중 발생 여부에 따른 사망률 비교 : 병원 OMOP-CDM 데이터를 이용한 IPTW 기반 랜드마크 분석 연구 배경 폐암은 국내 암 사망률 1위(2020년 22.7 %)이며 5년 상대생존율이 38.5 %로 다른 주요 암종보다 현저히 낮다. 뇌졸중은 폐암 환자에서 빈번히 발생해 예후를 악화시킬 수 있으나, 뇌졸중 발생 ‘시점’이 장기 생존에 미치는 인과적 영향은 충분히 규명되지 않았다. 본 연구는 폐암 환자에서 뇌졸중 발생 여부와 시점이 전체 사망 위험에 미치는 효과를 평가하고자 하였다. 연구 대상 및 방법 본 연구는 세브란스병원 OMOP-CDM 데이터를 활용한 후향적 코호트 연구로, 2006~2018년 폐암 진단 환자 20,696명을 분석에 포함하였다. 주요 관심 변수는 뇌졸중 발생 여부 및 시점이며, 종속 변수는 사망 여부와 생존 기간이다. 공변량은 연령, 성별, 고혈압·당뇨·고지혈증 진단 여부, 수술 및 방사선 치료 여부이다. 성향점수 기반 안정화된 역처리확률가중법(IPTW)을 적용한 후, Cox 비례위험모형, 시간 종속 Cox 회귀모형, IPTW 기반 주변구조모형(MSM), 2년 및 4년 랜드마크 분석을 수행하였다. 연구 결과 전체 연구대상자에 대해 IPTW를 적용하고 다양한 공변량을 고정 변수로 통제한 Cox 비례위험모형에서는, 뇌졸중 진단 여부와 사망 위험 간에 유의한 차이가 없었다(HR=1.13, 95% CI:0.97–1.31). 반면, 뇌졸중 발생 시점과 공변량의 시간 변화를 반영한 시간 종속 Cox 회귀모형에서는 사망 위험이 약 2.4배 높았고(HR=2.43, 95% CI:1.99–2.96), IPTW 기반 MSM 분석에서도 유사한 결과가 나타났다(HR=2.62, 95% CI:2.13–3.22). 극단 가중치를 절단한 민감도 분석에서도 결과는 일관되었다(HR=3.02–3.05). 또한, 2년 및 4년 이상 생존한 환자군을 대상으로 한 IPTW 기반 Cox 비례위험모형에서도, 뇌졸중 진단은 두 시점 모두에서 사망 위험 증가와 유의한 관련이 있었다(2년 HR=1.56, 4년 HR=1.89). 결론 본 연구는 세브란스병원 OMOP-CDM 데이터를 활용하여, 폐암 환자에서 뇌졸중 발생 여부 및 시점이 사망 위험에 미치는 영향을 평가하였다. IPTW를 적용한 Cox 비례위험모형에서는 유의한 차이가 없었으나, 시간 종속 Cox 회귀모형과 MSM에서는 뇌졸중이 사망 위험을 유의하게 증가시키는 요인으로 나타났다. 2년 및 4년 시점의 랜드마크 분석에서도 유사한 경향이 확인되었으며, 이는 시간 의존적 구조를 반영한 분석이 실제 위험을 정밀하게 추정하는 데 중요함을 시사한다. 키워드: 폐암, 뇌졸중, 사망 위험, OMOP-CDM, 랜드마크 분석, IPTW, MSM

Mortality Risk Associated with Stroke in Lung Cancer Patients: An IPTW-Weighted Landmark Analysis Using Hospital-Based OMOP-CDM Data Changjun Ko Department of Health Informatics & Biostatistics Graduate School of Public Health Yonsei University (Directed by Professor Sohee Park, PhD) Background Lung cancer remains the leading cause of cancer-related deaths in Korea (22.7% in 2020), with a 5-year relative survival rate of only 38.5%, significantly lower than that of other major cancers. Stroke frequently occurs in lung cancer patients and may worsen prognosis; however, the causal impact of stroke timing on long-term survival has not been sufficiently investigated. This study aimed to evaluate the effect of stroke occurrence and its timing on all-cause mortality in patients with lung cancer. Methods This retrospective cohort study utilized OMOP-CDM data from Severance Hospital. A total of 20,696 patients diagnosed with lung cancer between 2006 and 2018 were included. The primary exposure was the occurrence and timing of stroke, and the outcome was all-cause mortality and survival duration. Covariates included age, sex, diagnosis of hypertension, diabetes, and hyperlipidemia, as well as history of surgery and radiotherapy. To adjust for confounding, stabilized inverse probability of treatment weighting (IPTW) based on propensity scores was applied. Subsequently, Cox proportional hazards models, time-dependent Cox regression, IPTW-based marginal structural models (MSM), and landmark analyses at 2- and 4-year timepoints were performed. Results In the Cox proportional hazards model adjusted with IPTW and fixed covariates, stroke diagnosis was not significantly associated with mortality risk (HR=1.13, 95% CI: 0.97–1.31). However, in the time-dependent Cox model accounting for the timing of stroke and changes in covariates over time, the mortality risk increased by approximately 2.4 times (HR=2.43, 95% CI: 1.99–2.96). The IPTW-based MSM yielded similar results (HR=2.62, 95% CI: 2.13–3.22). Sensitivity analyses using truncated weights (1%, 5%, 10%) also showed consistent findings (HR=3.02–3.05). In the landmark analyses of patients who survived ≥2 or ≥4 years after diagnosis, stroke diagnosis remained significantly associated with increased mortality risk (2-year HR=1.56; 4-year HR=1.89). Conclusion This study used OMOP-CDM data from Severance Hospital to assess the impact of stroke occurrence and timing on mortality in patients with lung cancer. While the IPTW-adjusted Cox model showed no significant association, both the time-dependent Cox model and MSM revealed a significantly increased risk of death following stroke. Consistent patterns were also observed in the 2- and 4-year landmark analyses, highlighting the importance of incorporating time-dependent structures in survival analysis to more accurately estimate clinical risks. Keywords: Lung cancer, Stroke, Mortality risk, OMOP-CDM, Landmark analysis, Inverse Probability of Treatment Weighting (IPTW), Marginal Structural Model (MSM)