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[학술저널]

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이민정(강원대학교)

DOI : 10.7465/jkdi.2021.32.1.135

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초록

경쟁위험자료에서 일부 연구대상들에 대해 사건 원인에 대한 정보가 결측되어 있을수 있다. 그런 경우 결측된 자료를 분석에서 제외하고 완벽히 관측된 자료만을 이용하여 분석하는 것은 편향된 추정치를 도출할 뿐만 아니라 잘못된 추론을 초래할 수 있다. 본 논문에서는 사건 원인이 결측된 경쟁위험 자료를 분석하는 방법에 관하여 연구하였다. 결측된 사건 원인을 처리하기 위해 다중대체 방법을 사용하였고, 경쟁위험모형을 적용하여 회귀모수 및 누적발생함수를 추정하였다. 미국 국립암연구소의 SEER 프로그램에서 제공하는 결장암 3기 자료에 다중대체 방법과 원인별 비례위험모형을 적용하여 암 사망 및 다른 원인 사망에 유의한 영향을 미치는 공변량의 효과를 추정하고 특정한 공변량 값을 가지는 결장암 3기 환자의 결장암 누적사망률과 다른 원인 누적사망률을 추정하였다.

In the analysis of competing risks data, the cause of failure may be unknown or missing for some subjects. In such cases, excluding subjects with missing causes of failure from the analysis may lead to biased estimates or misleading inferences. In this paper, we studied methods to analyze competing risks data with missing cause of failure. We used multiple imputation methods to deal with missing causes of failure and estimated the regression parameters and cumulative incidence functions through competing risks modeling. We applied the cause-specific proportional hazards model with the multiple imputation methods to stage III colon cancer data obtained from the Surveillance, Epidemiology, and End Results program of the National Cancer Institute and estimated the effects of covariates on the hazards for death from colon cancer and for death from other causes and the cumulative incidence functions for death from colon cancer and for death from other causes for a patient with specific covariate values under the cause-specific proportional hazards model.

목차

요약
1. 서론
2. 연구 방법
3. 모의실험
4. 결장암 3기 자료 분석
5. 결론
References
Abstract

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