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초록·키워드

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임상 시험 연구에서 종종 예후 인자의 값을 기준으로 환자들을 저위험군과 고위험군으로 나누곤 한다. 많은 추적 연구에서 환자들은 두 개 이상의 이벤트에 동시에 노출되곤 하는데 이와 같은 상황을 경쟁 위험이라 한다. 본 논문에서는 경쟁 위험 모형에서 환자들을 관심 이벤트의 발생 위험이 낮은 집단과 높은 집단으로 가장 잘 구분할 수 있는 예후 인자의 경계 값을 추정하는 방법을 제안하였다. 또한 관심 이벤트의 발생 시간과 예후 인자 간의 독립성을 검정하기 위해 근사 검정법과 순열 검정법을 각각 제안하였다. 제안한 방법을 서울삼성병원에서 수집한 간세포성 암종 자료와 미만성 거대 B-세포 림프종 자료에 적용하였다. 간세포성 암종 자료의 분석에서는 MELD 접수가 13 이하인 고위험군과 13을 초과하는 저위험군 간의 간세포성 암종의 재발 비율이 통계적으로 유의하게 다른 것으로 나타났으며, 미만성 거대 B-세포 림프종 자료의 분석에서도 릭투시맙-CHOP 항암 치료 시 환자의 연령이 68세 이하인 저위험군과 68세를 초과하는 고위험군 간의 열성 호중구 감소증의 발생 비율이 통계적으로 유의하게 다른 것으로 나타났다.

In clinical studies, patients are often classified into low- and high-risk groups based on prognostic factors. Moreover, patients may experience several different types of events during follow-up under the competing risks framework. We propose a cutoff estimator as the value that yields the maximum of the absolute of the standardized linear rank statistic and also propose a maximally selected linear rank statistic for testing independence of the event of interest and the prognostic factor. The proposed test statistic converges in distribution to that of the supremum of a standardized Brownian bridge. Further, to overcome the conservativeness of the test based on an approximation of the asymptotic distribution, we also propose a permutation test based on permuted samples. We illustrate the proposed methods with two real datasets collected from Seoul Samsung hospital.

목차

요약
1. 서론
2. 최대 선택 선형 순위 통계량의 순열 검정
3. 실제 자료 분석
4. 결론
References

참고문헌 (12)

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