의료, 보건, 역학 분야에서 생산되는 준경쟁적 위험자료를 분석하기 위한 통계적 모형의 개발과 임상분석시스템 구축을 위한 연구

• Published in: Ŭngyong tʻonggye yŏnʼgu Vol. 33; no. 4; pp. 379 - 393
• Main Authors: 김진흠, Jinheum Kim
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국통계학회 2020
• Subjects: EM algorithm; EM 알고리즘; illness-death model; interval censoring; normal frailty; semi-competing risks data; 구간중도절단; 정규 프레일티; 준경쟁위험 자료; 질병-사망 모형; 통계학; semi-competing risks data; interval censoring; normal frailty; 구간중도절단; illness-death model; EM algorithm; EM 알고리즘; 질병-사망 모형; 정규 프레일티; 준경쟁위험 자료; EM; -
• ISSN: 1225-066X; 2383-5818

사망과 같은 종말 사건은 중간 사건을 중도절단 시킬 수 있지만 재발과 같은 중간 사건은 종말 사건을 중도절단 시킬 수 없는 자료를 준경쟁위험 자료라고 하는데 의학 및 보건, 역학 분야에서는 이와 같은 자료를 자주 접하게 된다. 본 논문에서는 질병-사망 모형에 포함된 세 가지 전이 시간이 모두 구간중도절단된 준경쟁위험 자료를 분석하기 위해 정규 프레일티를 가진 와이블 회귀모형을 제안하였다. 각 개체는 중간 사건과 종말 사건의 발생 여부에 따라 다섯 가지 유형으로 구분되는데 유형별로 조건부 우도함수를 유도하였다. 조정중요표본추출법을 써서 주변 우도함수를 유도한 후 반복의사뉴톤 알고리즘을 써서 최적 추정량을 얻었다. 제안한 추정 방법의 소표본 성질을 살펴보기 위해 모의실험을 수행하였으며 또한 제안한 추정 방법을 Personnes Ag´ees Quid (PAQUID) 자료에 적용하였다. A terminal event such as death may censor an intermediate event such as relapse, but not vice versa in semicompeting risks data, which is often seen in medicine, public health, and epidemiology. We propose a Weibull regression model with a normal frailty to analyze semi-competing risks data when all three transition times of the illness-death model are possibly interval-censored. We construct the conditional likelihood separately depending on the types of subjects: still alive with or without the intermediate event, dead with or without the intermediate event, and dead with the intermediate event missing. Optimal parameter estimates are obtained from the iterative quasi-Newton algorithm after the marginalization of the full likelihood using the adaptive importance sampling. We illustrate the proposed method with extensive simulation studies and PAQUID (Personnes Ag´ees Quid) data.