환자-코호트 자료에서 가중치를 이용한 카플란-마이어 추정량 비교

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

A case-cohort study presents an economical advantage since it builds a sub-cohort and tracks events of interest only with a subset of the full-cohort. However, applying the existing survival analysis methodology using the partial likelihood function to the case-cohort design directly can yield biased results. Therefore, the case-cohort design should estimate the survival rate through the pseudo-likelihood function. The typical methods are Prentice, Self & Prentice, and Barlow weights. However, prior literatures on cohort study design have only focused on comparisons in weighted Cox regression analysis, and has not yet examined the comparison of the weighted Kaplan-Meier survival curves.
Thus, the current study compares the performance of the survival curves drawn based on 'weighted Kaplan-Meier estimator' through simulation. The results reveal no significant difference between the weights in the general situation except for Prentice method, however, Barlow's weight reflects the full-cohort most appropriately as the sub-cohort size is larger and event occurrence rate is lower. Moreover, in the paper, we suggest ‘a modified Barlow’ that simplifies the original Barlow method. In comparison with the original Barlow method, the modified Barlow method appropriately estimated the survival curve of the full-cohort when the sub-cohort size is small or the event rate is low as 3% or less. It is recommended that Barlow's weight is the most accurate method when drawing survival curves in case-cohort data.

국문 초록 (Abstract)

환자-코호트 연구는 부분-코호트(sub-cohort)를 구축하여 전체-코호트(full-cohort)의 일부에서만 관심 있는 사건을 추적 관찰하기 때문에 매우 경제적이다. 하지만 환자-코호트 설계에 부분우도함수(partial-likelihood)를 이용한 기존의 생존분석 방법론을 적용하면 치우친 결과를 얻을 수 있다. 따라서 환자-코호트 설계는 가중치가 적용된 유사우도함수(pseudo-likelihood)를 통해 생존율을 추정해야하며 대표적인 방법으로는 Prentice, Self & Prentice, Barlow의 가중치가 있다. 하지만 현재까지 제출된 논문은 가중치를 이용한 콕스회귀분석에서의 가중치 비교를 다루었을 뿐, weighted Kaplan-Meier 생존 곡선 비교에 대해서는 아직 소개된 바가 없다.
그러므로 본 연구에서는 모의실험을 통해 제안된 가중치를 바탕으로 그려지는 weighted Kaplan-Meier 생존곡선의 성능을 비교 분석했다. 그 결과, 일반적인 상황에서는 가중치 간의 큰 차이가 없지만, 부분-코호트 크기가 클수록 또한 사건 발생률이 작을수록 Barlow의 가중치가 전체-코호트를 가장 적절하게 반영하는 것으로 나타났다. 본 논문에서는 이러한 Barlow의 가중치를 단순화한 modified Barlow 방법을 제안한다. 모의실험을 통해 기존의 Barlow 방법과 비교했을 때, modified Barlow 방법은 부분-코호트 크기가 작거나 사건 발생률이 3% 이하로 낮은 경우에 전체-코호트의 생존곡선을 적절하게 추정했다. 따라서 환자-코호트 자료에서 카플란-마이어 추정량을 통해 생존곡선을 그릴 때, Barlow 혹은 modified Barlow 방법을 적용하는 것이 정확하다.