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[SAS 활용 노하우] Kaplan-Meier Method

Started ‎08-27-2023 by
Modified ‎08-27-2023 by
Views 2,210

 

카플란 마이어 생존분석법은 카플란 마이어가 1958년에 제안한 방법으로 중도절단 데이터 (즉, 사건이 아직 발생하지 않은 데이터)를 고려해서 생존율을 산출하는 방법이다.

 

Kaplan-Meier Estimation 을 통해 생존 함수를 추정할 수 있습니다.

여기서 말하는 생존함수(Survival Function)란, '특정 시기보다 더 오래 생존할 확률'을 의미합니다.

생존함수와 추가적으로 알아야할 함수가 위험함수(Hazard Function)인데, 이는 '특정 시기에 사건이 발생할 확률'을 추정합니다.

 

 

AmeeKang_0-1693120475048.png

 

 

 

 

위의 식은 생존확률을 추정하는 방법으로, 생존 함수를 계산할 수 있다.

ti , tj: 시점

ni : 시점 ti 직전의 생존 수

di : 시점 ti 의 사건 발생자 수

p1: 첫번째 구간의 생존 비율

p2: 두번째 구간의 생존 비율

 

 

 

# SAS 코드 및 예시

sashelp 에 BMT 데이터가 있습니다.

BMT 데이터는 'Bone Marrow Transplation" 로 골수 이식과 관련된 의학 데이터 입니다.

BMT 데이터의 주요변수는 아래와 같습니다.

 

 

 image (1).png

 

 

 

* BMT 데이터의 일부

  1. Group: 질병 분류(Disease group _ 3Group)

  2. T : 환자의 생존 시간 (Disease-Free Survival Time; Numeric)

  3. Status: 생존 여부(1: 사망 / 0: 생존)

 

 

 

 

proc freq data=sashelp.BMT; 
tables group; run;
 
 
image (2).png

  

 

 

BMT 데이터 Group변수는 ALL, AML-High Risk, AML-Low Risk 가 있다.

AML 은 급성 골수성 백혈병이라는 질병의 종류로, AML High Risk 를 백혈병이 나타날 확률이 높은 그룹으로 해석할 수 있습니다.

 

 

 

proc lifetest data=sashelp.bmt plots=survival;
   time T *Status(0);
   strata Group;
run;


ods graphics on;

 

 

 

생존분석은 PROC LIFETEST statement 를 사용합니다.

여기서 Time 에서 (0)은 이벤트 발생하는 시간에 0을 할당하라는 의미입니다.

'plots=survival'는 생존 곡선을 그래프로 출력하고'ods graphic on'으로 생존 곡선 그래프를 출력하는 것 입니다.

 

 

 

# 결과

 
1 (1).png

 

 

 

 

# 해석

 

 

위의 plot을 해석하면 아래와 같습니다.

1) T(환자의 생존시간;월)는 x축이고, Survival Probability(생존확률)은 y축 입니다.

2) 관찰시점부터 관찰 종료시점까지 누적 생존율은 어떠한 그룹이나 떨어지는 것을 알 수 있지만, AML-Low Risk 그룹이 3개의 그룹 중 가장 높은 생존율을 가지고 있습니다.

3) 250개월이 지난 시점에서 AML-Low Risk 그룹이 가장 높은 0.8이상의 생존율을 추정하고, 그 다음으로 ALL group , 가장 낮은 AML-High Risk 그룹은 약 0.4에서 0.5 사이의 생존율을 추정하고 있습니다.

 

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Last update:
‎08-27-2023 03:22 AM
Updated by:
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