Survival Manual for Statistical Analysis
(통계분석 생존지침서)


by Byung Gil Choi, MD, PhD.
SPSS Kaplan-Meier method (Kaplan-Meier법, Survival analysis by Kaplan-Meier method)
Log rank test
개념
1. 상태를 나타내는 이분된 비연속변수 (event vs. censored)

2. 기간을 나타내는 변수 (survival time)

3. 기타 (group, stage.. 등 비연속변수)

각군의 자료가 50개 이하인 경우

Event발생때 마다 자동으로 생존율이 계산되며,

그래프에 censored data가 나타난다.
예제
Lung ca.로 항암치료를 받은 환자들의 mean, median survival time은 얼마인가? (방법1, 결과해석1 참조)

Lung ca. stage를 I, II, III, IV로 구분하는 경우 각각의 mean, median survival time은 얼마이고, 4 군간의 survival rate에는 유의한 차이가 있는가?
(방법 2, 결과해석 2 참조) ... Log rank test

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방법1

1. Data 입력

stage (Lung ca. Stage, Stage I = 1, Stage II = 2, Stage III = 3, Stage IV = 4)

status (Survival Status, Event = 0, Censored = 1)

time (Survival Time, 환자가 살아있는 기간, month)

2. 선택

[MENU]-[Analyze]-[Survival]-[Kaplan-Meier]

3. 설정

[Time]에 Survival Time넣는다.

[Status]에 Survival Status를 넣고,

[Define Event]를 누른다.



4. [Define Event]

[Single value]에 0을 입력하고 [Continue]-[Option]를 누른다.

0의 의미는 status [Event=0, Censored=1]에서 event 즉, death를 의미한다.

예) 만일 status를 치료 전 사망 = 0, 치료 중 사망 = 1, 치료 후 사망 = 2, censored = 3
으로 나누어 입력하였고. 이들 중에 event로 간주하고 싶은 것은 0 - 2 사이 이다.

이런 경우는 [Range of values]에 0과 2를 입력한다.

5. [Options]

[Survival table], [Mean and median survival], [Survival]을 선택한다.

[Continue]-[OK]를 누른다.
결과해석1
요약 정보

전체 환자수는 83
사망한 환자(Event)는 45
Censored data는 38

Cummulative Proportion Surviving at the Time에 해당하는 숫자들이 해당 기간의 생존율이다.

2.6 개월에는 0.988 (98.8%),

2.7 개월에는 0.976 (97.6%),

5.4 개월에는 0.963 (96.3%),

7.5 개월에는 0.951 (95.1%) ...

Life table method의 경우는 분석자가 정해준 시간마다의 생존율이 계산되지만, 이 방법의 경우는 event가 발생할 때 마다의 시점을 기준으로 생존율을 자동으로 계산해 준다.


Mean survival time = 40.478개월

Median survuval time = 34.400 개월
전체 환자의 생존율을 그래프로 보여 주며,

[+] 표시는 censored data의 발생을 의미한다.
방법2

1. Data 입력

stage (Lung ca. Stage, Stage I = 1, Stage II = 2, Stage III = 3, Stage IV = 4)

status (Survival Status, Event = 0, Censored = 1)

time (Survival Time, 환자가 살아있는 기간, month)

2. 선택

[MENU]-[Analyze]-[Survival]-[Kaplan-Meier]

3. 설정

[Time]에 Survival Time넣는다.

[Status]에 Survival Status를 넣고,

[Define Event]를 누른다.



4. [Define Event]

[Single value]에 0을 입력하고 [Continue]-[Option]를 누른다.

0의 의미는 status [Event=0, Censored=1]에서 event 즉, death를 의미한다.

예) 만일 status를 치료 전 사망 = 0, 치료 중 사망 = 1, 치료 후 사망 = 2, censored = 3
으로 나누어 입력하였고. 이들 중에 event로 간주하고 싶은 것은 0 - 2 사이 이다.

이런 경우는 [Range of values]에 0과 2를 입력한다.

5. [Options]

[Survival table], [Mean and median survival], [Survival]을 선택한다.

[Continue]-[OK]를 누른다.

6. 설정

[Factor]에 stage를 넣고, [Compare Factor]를 누른다.

* [Strata]: [Factor]에서 군을 나눈 것을 다시 다른 군으로 나누고자 하는 경우 이용한다.

7. [Compare Factor]

[Log rank], [Pairwise over strata]를 선택한다.

[Continue]-[OK]를 누른다.
결과해석2
stage에 따른 환자수, Event 수, consored수를 보여준다.
Cummulative Proportion Surviving at the Time에 해당하는 숫자들이 해당 기간의 생존율이다.

Stage별로 생존율을 나타낸다.

Stage I : 42.1 개월에는 0.800 (80.0%),

Stage I : 63.6 개월에는 0.533 (53.3%),

Stage II : 11.5 개월에는 0.958 (95.8%),

Stage II : 13.6 개월에는 0.917 (91.7%),

Stage II : 16.9 개월에는 0.873 (87.3%) ...




각 stage별로 Mean survival timeMedian survuval time을 보여준다.

** 대상의 50% 이상에서 event가 발생하지 않는 경우 Median 값을 계산하지 못한다. 그러므로 이때는 mean survival time를 이용하면 된다.


Log rank test 에서 각 stage에 따른 차이점을 보여준다.
Stage I vs II : p=0.286 .. 유의한 차이가 없다. Stage II vs III : p=0.008 .. 유의한 차이가 있다. Stage III vs IV : p=0.094 .. 유의한 차이가 없다.
Stage I vs III : p=0.002 .. 유의한 차이가 있다. Stage II vs IV : p=0.000 .. 유의한 차이가 있다.
Stage I vs IV : p=0.000 .. 유의한 차이가 있다.

stage 별로 생존율을 그래프로 보여준다.

[+] 표시는 censored data의 발생을 의미한다.
유의사항
Censored data (불확실한 자료)로 처리하여야 하는 경우

1. loss to follow up: 환자의 추적이 불가능한 경우 (이사)

2. drop out: 환자의 치료 거부 또는 중단 (민간요법으로 전환)

3. termination of study: 환자가 사망하기 전에 연구가 종료되는 경우

4. death from unrelated cause: 관련이 없는 이유로 사망한 경우 (교통사고로 사망)

예를 들면 연구에 대상이 되는 질병으로 사망한 경우만을 event로 처리한다.

조사하고자 하는 것과 무관하게 Event가 일어난 경우는 모두 Censored data로 처리 하여야 함.
by Byung Gil Choi, MD, PhD.   cbg@catholic.ac.kr  Department of Radiology, College of Medicine, The Catholic University of Korea.