15.4: 보험계리적 접근법

원래 생명 보험 위험 평가를 위해 개발된 통계 방법인 보험 통계 접근법은 임상 및 인구 연구에서 생존율을 계산하는 데 널리 사용됩니다. 이 방법은 후속 조치를 취하지 못한 참가자 또는 연구와 관련이 없는 원인으로 사망한 참가자를 고려하여 생존 확률을 보다 정확하게 표현할 수 있습니다.

초기 사망률이 높은 고위험 수술 절차의 예를 생각해 보십시오. 2년간의 임상 연구가 수행되며, 중요한 첫 해에 초점을 맞춥니다. 참가자는 두 그룹으로 나뉘는데, 한 그룹은 1년 동안, 다른 그룹은 2년 동안 따릅니다. 생존율은 보험 수리법(또는 생명표) 방법을 사용하여 추정하며, 이는 연구 기간을 간격(일반적으로 1년)으로 나눕니다.

예를 들어, 첫 번째 그룹이 1,000명의 환자로 시작하고, 그 중 240명이 1년 이내에 사망한다고 가정하자. 두 번째 그룹도 1,000명의 환자로 시작하며, 첫 해에 200명, 두 번째 해에 16명이 사망했다. 1년 생존율은 초기 코호트 크기에서 총 사망자 수를 빼고 결과를 시작 모집단으로 나누어 계산합니다.

1년 생존율 = (2000−240−200)/2000=0.78 또는 78%

이 접근법은 수년에 걸친 암 치료의 효능 평가와 같은 장기 결과 연구에도 적용될 수 있습니다. 보험계리적 방법은 후속 조치를 취하지 못하거나 관련 없는 원인으로 사망한 환자를 수용하여 장기적인 영향에 대한 강력한 분석을 가능하게 합니다.

2년 생존율의 경우 계산이 더 미묘해집니다. 조건부 확률을 사용하며, 2년 동안 관찰되고 1년 동안 생존한 개체만 고려합니다. 2년 생존율은 1년 생존율을 초과할 수 없으며, 첫 번째 해의 생존 확률에 두 번째 해의 생존 확률을 곱하여 결정되며, 첫 번째 해의 생존을 조건으로 합니다.

2년 생존율=0.78×0.98=0.7644 또는 76.44%

이 정교한 방법은 강력하지만 불완전한 후속 데이터 및 정확한 사망 기록과 같은 문제에 직면해 있습니다. 이러한 한계에도 불구하고 개별 참가자를 추적하는 것이 비현실적인 대규모 인구 연구에서 특히 효과적입니다. 중도절단 및 구간 기반 생존 확률을 고려함으로써 보험계리적 접근 방식은 다양한 연구 맥락에서 생존 분석을 위한 신뢰할 수 있는 프레임워크를 제공합니다.