대만의 코호트 효과를 추정하기 위해 가중 회귀 모델을 사용한 간세포 암종 사망률 예측(Forecasting Hepatocellular Carcinoma Mortality using a Weighted Regression Model to Estimate Cohort Effects in Taiwan)

I-Shiang Tzeng; Chan-Yen Kuo; Chia-Chi Wang

doi:10.3791/62253

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방법 논문

대만의 코호트 효과를 추정하기 위해 가중 회귀 모델을 사용한 간세포 암종 사망률 예측(Forecasting Hepatocellular Carcinoma Mortality using a Weighted Regression Model to Estimate Cohort Effects in Taiwan)

815 조회수

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DOI:

10.3791/62253

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2021년 8월 6일

I-Shiang Tzeng^*¹ , Chan-Yen Kuo¹ , Chia-Chi Wang^*²

¹Department of Research, Taipei Tzu Chi Hospital, Buddhist Tzu Chi Medical Foundation, ²Department of Gastroenterology, Taipei Tzu Chi Hospital, Buddhist Tzu Chi Medical Foundation and School of Medicine, Tzu Chi University

^* These authors contributed equally

이 논문에서

요약

연령 데이터로 코호트 효과를 측정하는 다단계 방법을 묘사하여 데이터 품질을 희생하지 않고 많은 상황에서 데이터를 제거할 수 있습니다. 이 프로토콜은 전략을 보여주고 간세포 암종 데이터를 분석하기 위한 가중 회귀 모델을 제공합니다.

초록

연령 주기 분할표 데이터에서 연령과 기간의 영향을 제거하기 위해 다단계 방법을 채택하여 코호트 효과를 평가했습니다. 간에서 가장 흔한 원발성 악성종양은 간세포암종(HCC)이다. 간세포암은 간경변과 알코올 및 바이러스 병인과 관련이 있습니다. 역학에서는 간암 사망률의 장기 추세를 연령-기간-코호트(APC) 모델을 사용하여 기술(또는 예측)했습니다. 간세포암 사망률은 가중 영향도에 따라 각 코호트에 대해 결정되었다. 가중 평균의 신뢰 구간(CI)은 (동일 가중 추정치와 비교하여) 상당히 좁습니다. CI가 상당히 좁고 불확실성이 적기 때문에 가중 평균 추정이 예측 수단으로 사용되었습니다. 다단계 방법을 사용하는 경우, 회귀 모델을 기반으로 한 가중 평균 추정을 사용하여 연령-기간 분할표 데이터의 코호트 효과를 평가하는 것이 좋습니다.

서론

간에서 가장 흔한 원발성 악성 종양은 간세포암종(HCC)입니다. 사망률은 전 세계 모든 악성 종 ^{양 중 남성} 에서 5위, 여성에서 8위(남성 6%, 여성 3%)1입니다. 대만에서는 남성에게 가장 흔한 암이며 여성에게 두 번째로 흔한 암이다(남성 21.8%, 여성 14.2 ^%)2. 2000년 이후 전 세계적으로 연간 진단된 간세포암 환자 수는 564,000명으로 추산되며, 이 중 남성은 398,000명, 여성은 166,000명이다 ³. 역학에서 연령, 기간 및 코호트(APC) 변수 간의 관계를 설명하는 가장 일반적인 방법은 연령과 기간이 서로 영향을 미쳐 조사된 질병 추세에 대한 고유한 세대 경험을 생성한다는 것입니다.

이 개념화는 여전히 연령 + 코호트 = 기간의 정확한 선형 연결을 가지고 있지만, 노출(예측 변수)은 출생 코호트의 고유한 요소가 아닙니다. 대신, 우리는 변화가 질병의 다른 분포를 야기할 때 코호트 효과가 있다고 제안합니다. 그럼에도 불구하고 연령 + 코호트 = 기간이므로 이 세 변수는 선형적으로 관련되어 있습니다. 다른 제한이 적용되는 경....