生存時間解析のチュートリアル論文を読む（その3）

3. SIMPLE DESCRIPTION OF OUTCOMES AT A FIXED TIME INTERVAL

  • 一番わかりやすいやり方は、あるイベントの後、ある一定期間の間に結果が「起こった／起こらなかった」というものだ
    • 例えば、「手術後の早期死亡率」みないなのがわかりやすい

3.1. Analysis specification

3.1.1. Inclusion criteria

  • こうした分析の対象者として含めるには、次のような条件が必要だ
    • 患者が、該当するイベント（手術とか）を経験していること
    • 一定期間の間追跡されていること
  • 本文の例だと、少なくとも1年はfollow-upされていてる、とか、手術を受けている、とかだね

3.1.2. Outcomes (also known as events, responses or dependent variables)

  • 死だったり、あるいはdefinitive surgeryのような中間的なイベントだったり
  • 本文の例だと、死とか、発病後1年以内の死とか

3.2. Worked example: proportion dying within one year of presentation

  • 具体例として、複雑性肺動脈閉鎖の発病から1年以内に死んだ人の割合を見てみよう
  • p = (死んだ患者数 / 総患者数) は0から1の値を取るよ
  • オッズで表現すると p / (1 - p) = (死んだ患者数 / 生き残った患者数)
    • これは見慣れない表現かも知れないけど、オッズは後で説明するように、複数の説明変数を同時に扱う時の基礎になるんだ
  • この例だと、真の死亡率の95%信頼区間は標準正規分布への近似で p ± 1.96√{p(1-p)/n で計算できる
    • もっとも、これだけnが小さい時には他の推定法の方が適切だけどね

3.3. Caveats and inferences

  • こうしたシンプルな分析結果を一般化できるかどうかは、コホートがどれだけ母集団（？）を代表しているかにかかってるよ
    • 例えば、こんな素朴なやり方で出した死亡率を、後で話すような調整手法も使わずに病院間の比較に使ったりするのはだめよ