임상시험중에는 소아암연구에서와 같이 환자 중의 상당수에서 사망 또는 재발이 오랜 기간 일어나지 않고 완치된 것으로 보이는 경우가 있다. 이 경우 연구자는 생존함수의 전반적인 비교보다는 치료율의 비교에 더 관심이 있을 것이다. 본고에서는 치료율의 비교를 위한 여러 모수적, 비모수적 방법들을 소개하고, 생존분포, 치료율, 중도절단을 등을 다양하게 설정한 모의실험을 통하여 각 방법들의 검정력과 유의수준을 비교하였다.
본 연구는 고혈압 약물치료율의 지역 간 변이요인을 규명하고 이를 지역별 맞춤형 고혈압 환자 관리 사업계획을 수립할 수 있는 기초자료로 활용하기 위해 수행되었다. 자료는 지역사회건강조사 자료, 통계청 자료, 국민건강보험공단 자료를 수집하였으며 지리적 가중 회귀분석 기법을 이용하여 분석하였다. 고혈압 약물치료율의 지역 간 변이요인을 분석한 결과 지역 간 고혈압 약물치료율에 영향을 미치는 요인은 지역의 양호한 주관적 건강수준 인지율, 의료급여자의 비율, 인구10만명당 보건기관 수로 나타났다. 지리적 가중 회귀모형에 따라 고혈압 약물치료율에 영향을 미치는 주요 변수로 구성된 총 230개의 지역별 회귀모형이 산출되었다. 그럼에도 불구하고 모형의 설명력이 높지 않는 등 연구의 제한점이 있었다. 따라서 고혈압 환자의 실제 투약순응도를 반영한 후속연구가 필요할 것이다.
치유율 모형(cure rate model)은 위험 그룹의 단조 감소에 대한 가정이 부적절한 경우에 적용될 수 있다. 예를 들어, 생존 분석에서 위험 그룹은 시간이 경과함에 따라 점점 감소하여 무한대의 시간대에는 영으로 수렴하며 이는 곧 생존 함수가 영으로 수렴함을 의미한다. 하지만 이러한 가정이 적합하지 못한 자료가 의약학, 사회학, 경제학 등에서 종종 발생된다. 즉, 어느 시점에 이르러 더 이상의 생존함수는 감소하지 않고 평행선을 보여주는 경우에 로그 순위검정(log rank test)과 Cox's 비례위험모형(proportional hazard model)의 적용은 바람직하지 못한 결론을 가져오게 된다. 이러한 자료에 대해 치유율 모형(cure rate model)에서는 사건 발생 취약 그룹(susceptible group)과 비취약 그룹(insusceptible group)으로 나누어 취약그룹에 대해서만 일반적인 생존 분석 방법을 적용하는 혼합 모형(mixture model)을 적용해왔다 (Berkson과 Gage, 1952). 본 연구에서는 이러한 치유율 모형을 군집화 구간 중도 절단 자료(clustered interval censored data)에 적용해 보고자 한다. 최근에 Kim과 Jhun (2008)은 구간 중도 절단자료에 대해 치유율 모형을 적용하였으며 본 연구에서는 그들의 방법을 군집화 자료로 확장할 것이다. 실제 자료 분석의 예로 금연자료를 분석할 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제7권1호
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pp.145-159
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1996
다변량 발병시간자료는 각 개개 환자에게 있어 합병증이 발생되거나 혹은 유사 환자군(집락) 내의 발병시간이 상관되어진 생의학자료에서 흔히 볼 수 있다. HMULCOX는 그런 자료를 분석하기 위한 한글 통계 패키지 가운데 하나이다. 이 프로그램은 관련된 발병시간들이 독립이 아닐때에도 COX 비례 위험 모형의 주변확률분포를 계산해 준다. 주어진 조건으로는 주변확률모형의 기본위험율은 일정한 상수, 흑은 변수라도 관계없다. 또한 치료실패율의 치료변수들(공변량)의 효과에 대해 다양한 통계적 추론이 가능하다. 기본적으로 주변확률분포접근법으로 설계되었지만 HMULCOX는 여러 가지 추론 방법을 선택하는 데 일반적으로 충분하다. 이 프로그램으로 2개의 예를 들어 실행하겠다.
본 연구의 목적은 코로나19에서 고혈압 치료율의 지역 간 변이요인을 분석하는 것이다. 이를 위해 생태학적 분석에 적합한 데이터를 2020년 질병관리청 지역건강통계, 각 지자체 코로나19 확진자 현황 자료, 국민건강보험공단, 건강보험심사평가원의 건강보험통계, 한국사회보장정보원의 복지통계, 한국교통연구원의 교통접근성 지표 자료를 수집하였다. 고혈압 치료율의 지역 간 변이와 관련 요인을 SPSS Statistics 23을 활용하여 기술통계, 상관분석을 실시하였으며, 지역 간 변이 요인을 Arc GIS를 이용하여 지리적 가중회귀분석을 실시하였다. 연구결과로 지리적 가중회귀모형의 전반적인 설명력은 27.6%였으며, 지역별로는 23.1%에서 33.4%까지 분포하는 것으로 나타났고, 고혈압 치료율에 영향을 미치는 요인으로 기초생활보장 의료급여 수급자 비율, 당뇨병 치료율, 인구10만 명당 보건기관 수가 높을수록 고혈압 치료율이 높았으며, 코로나19 확진자수, 코로나19 유행으로 감소된 신체활동 비율, 코로나19 유행으로 감소된 음주 비율이 낮을수록 고혈압 치료율이 높은 것으로 분석되었다. 이러한 결과를 기반으로 코로나19에서 고혈압 치료율의 지역 간 변이요인 분석은 효과적인 고혈압 치료율 관리 사업을 기대할 수 있을 것이며, 더 나아가 지역사회 중심의 건강증진 정책 수립에 활용될 것으로 기대된다.
목적 항암 치료를 진행하는 위암 간전이 환자에서 종양의 길이를 이용한 반응 평가와 비교하여 종양의 부피를 이용한 반응 평가가 환자의 생존율을 더 잘 예측할 수 있는지 알아보는 연구이다. 대상과 방법 항암 치료를 진행하는 위암 간전이 환자 43명을 연구에 포함하였다. 간전이 종양의 부피를 정량적으로 계산한 기준과 Response Evaluation Criteria in Solid Tumors 기준을 비교하였다. 카플란-마이어, 콕스비례위험 모형을 사용하여 일변량분석과 다변량분석을 통해 환자 생존율 및 연관된 인자를 알아보았다. 결과 저자들은 간전이 종양의 부피를 정량적으로 계산한 기준을 이용했을 때, 질환 반응군(23.6개월; 95% 신뢰구간, 8.63~38.57)과 질환 비반응군(7.6개월; 95% 신뢰구간, 3.78~11.42)간 생존율에 통계학적 유의한 차이를 확인하였다(p = 0.039). 질환 안정군과 질환 진행군을 부피를 이용한 반응 평가와 길이를 이용한 반응 평가로 구분할 경우 양군은 생존기간과 위험비에서 의미 있는 차이를 보였으나 두 반응 평가 방법 간 차이는 없었다(카플란-마이어 모형: p = 0.006; 콕스비례위험 모형: 위험비, 2.437, p = 0.008). 결론 항암 치료를 진행하는 위암 간전이 환자들에서 간전이의 부피 반응 평가는 환자들의 생존율을 예측하는 데 도움을 줄 수 있다.
본 연구는 코로나19 확산에 대응한 최적 방역정책이 국내 거시경제에 미치는 동태적 효과를 분석하였다. 백신, 치료제, 사회적 거리두기의 다양한 조치가 취해지는 상황에서 감염병 예방노력의 도덕적 부주의를 결합한 거시-역학 모형을 제시하였다. Eichenbaum, Rebelo and Trabandt(2020)의 거시-역학 모형에 도덕적 부주의 상황을 추가하였으며, 확산모형을 이용하여 국내의 코로나19 감염율을 추정하였다. 사회적 후생을 극대화하는 램지 문제의 동태적 분석결과는 사람들의 일상 중 생활속 거리두기 준수가 정부의 방역정책과 치료제, 백신 도입이 효과를 발휘하는 데 매우 중요한 역할을 한다는 점을 시사한다. 도덕적 부주의가 있는 경우의 최적 방역정책은 2배 더 강화되어야 하며, 총소비는 7% 하락하고, 회복하는 데 저점부터 12주가 소요된다. 백신과 치료제 개발에 성공하는 데 평균 13주 소요되는 경우에 총소비는 2% 하락하는 것으로 도출되었다.
목적 : 서울대학교 의과대학 치료방사선과학교실에서는 생체내(in vivo) 선량측정시 방사선 조사 조건으로부터 투과 선량을 예측하는데 필요한 투과선량 계산 알고리즘을 개발한 바 있으며 조사면 내에 조직의 일부가 결손된 경우에도 적용할 수 있도록 보정 알고리즘을 개발하고자 하였다. 재료 및 방법 : 알고리즘을 개발하기 위한 기본 자료를 마련하기 위하여 측정을 시행하였다. 측정에는 선형가속기의 6 MV 및 10 MV X선을 이용하였고 측정기 및 전위계를 사용하였다. 측정조건은 조사면의 크기는 $10\times10\;cm^2,\;20\times20\;m^2$ 및 $30\times30\;cm^2$으로 하였고, 팬톰 두께는 20 cm, PCD는 10 cm, 30 cm 및 50 cm로 하였다. 이때 팬톰이 조사면의 일부에서 결손되도록 하였으며 결손 범위를 0 내지 $100\%$로 하였다. 또한 조직 결손 및 불규칙한 윤곽선을 가진 경우에 알고리즘의 정확도를 평가하기 위하여 조직 결손이 가장 심한 경우에 해당하는 유방암 환자를 모델로 팬톰 모형을 만들어 투과선량을 측정하였다. 결과 : 조사면의 일부에 존재하는 조직 결손이 투과 선량에 미치는 영향을 보정하기 위한 알고리즘을 물리학적 이론을 이용하여 개발하였으며 알고리즘은 다양한 측정조건들에서 측정값과 대부분 ${\pm}1.0\%$이내의 오차를 보였다. 유방암환자의 모형을 이용한 측정값과는 ${\pm}3\%$ 이내의 오차를 나타내었다. 결론 : 투과선량 계산 알고리즘은 조직이 일부 결손된 경우의 대부분에서 ${\pm}1.0\%$ 이하의 오차 범위로 정확히 투과선량을 계산할 수 있었고 임상적으로 극단적인 조건에서도 ${\pm}3.0\%$ 이내의 오차를 보이므로 임상적용이 충분히 가능함을 알 수 있었다.,\;76\%,\;75\%$였다. 결론 : 국한성 두경부 대세포성 림프종에서 항암화학방사선 병용요법 시 종양의 크기가 5 cm 미만인 경우에는 30Gy의 방사선 조사선량으로도 국소제어를 할 수 있다. 따라서 방사선치료에 따르는 구강건조증을 최소화시킬 수 있을 것이다. 5 cm 이상의 종양에서는 30 Gy 이상의 방사선 조사 선량이 필요하리라 생각된다.있었다. 또한 전산화단층촬영영상을 얻음으로써 중요정상조직인 안구, 척수 등을 정확하게 설정할 수 있었고, 조사면 결정과 차폐의 정확성을 증진시킬 수 있었다. 환자 자세 오차는 디지털화재구성사진과 치료 시마다 얻은 포트필름에서 치료중심점과 척수 사이의 거리를 측정하여 3 mm 이내의 정확성을 얻을 수 있었다. 결론 : 전산화단층촬영모의치료장치로 체적영상을 얻고 가상현실모의치료계획으로 배와위 두개척수 방사선치료계획을 정확하고 용이하게 실현할 수 있었다. 따라서 배와위 두개척수 방사선치료는 복와위를 취할 수 없어서 치료가 힘든 소아환자, 전신상태가 좋지 않거나 기관절개술이 시행되어 있는 환자에서 유용한 방법임을 알 수 있었다.in 이하의 저혈류량 분포가 감소하였고, 평균 혈류량은 $23.5\%$ 증가되었다(p=0.0004). 결론 : GBE는 방사선 일회 조사시 뿐만 아니라 분할조사시에도 방사선치료의 효과를 유의하게 증가시켰다. 또한 정상근육에 비하여 종양의 혈류량을 선택적으로 증가시킴이 확인되었다.높았다.는 다변량 분석을 시행한 결과 N 병기, 수술 여부, 나이였고 국소종양 제어율에 영향을 미치는 유의한 인자는 N 병기, 수술 여부, ECOG 활동도였다. 방사선 단독치료군에서 다변량 분석결과 생존율과 국소종양제어율 모두에 유의한 인자는 방사선치료 후 종양반응과 N 병기였다. 결론 : 조기 병기의 성문상부암에서는 통상적인 방사선단독치료로 후두기능을 보존하면서 수술군과 대등한 종양제어율을 보여주었다. 그러나 진행된
본 연구에서는 가속기에서 발생하는 치료방사선을 방사선원으로 사용하여 다이오드 치료방사선 검출센서의 특성을 조사하였다. 방사선량에 따른 선형성, 재현성, 오차율, 에너지의존성, 방사선조사후의 감도변화량, 다이오드의 숫자에 따른 출력값 측정 및 Portal 영상을 위한 가능성 검사를 위해서 핵계측기를 이용한 펄스 성형(成形)을 시도하였다. 제작된 시스템의 효율성을 검증하기 위하여 구성된 다이오드 센서로 조사야(照射野)별 심부량(深部量)를 백분율을 기존의 측정장치인 기체 전리함을 이용한 값과 상호 비교하여 보았다. 또한 다이오드의 선량측정회로를 다채널로 구성하여 A/D 변환후 컴퓨터 상에서 치료영역의 범위를 읽을 수 있었다. 모형인체(模型人體)를 치료대 위에 놓고 읽은 출력값과 모형인체(模型人體)없이 직접 읽은 출력값을 비교하여 Portal 영상을 위한 가능성을 제시하여 보았다.
본 연구의 목적은 데이터마이닝을 이용하여 여성 관절염의 지역 간 변이요인을 확인하는 것이다. 이를 위해 2012년 지역사회건강조사 자료의 249개 시 군 구를 기준으로 하여 여성 관절염의 지역 간 유병률의 변이에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 인구사회환경, 건강행태 및 건강수준, 유병상태 등의 주요 지표를 전통적인 선형회귀분석과 융복합적 분석을 위한 의사결정나무를 이용하여 변이모형을 도출하였다. 지역 간 여성 관절염 유병률의 변이요인으로 농림어업 종사자의 비율, 임금근로자 비율, 고졸이상 비율, 필요의료 미치료율 및 경제적 사유로 인한 미치료율, 비만율, 고위험음주율, 저작불편율, 우울증 및 스트레스 경험율, 고혈압 및 협심증 진단율이 도출되었으며, 의사결정 나무 모형은 249개 시군구를 10개 지역으로 분류하였다. 관절염의 사회적 질병 부담을 줄이기 위해서는 국가 전체적 접근 방식 또는 환자 개별적 접근 방식을 전환하여 소규모 지역 단위로 특성을 파악하여 위험 요인을 분석하고 환경을 개선해 나가야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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