打ち切り・カプラン・マイヤー・リスク集合

このトピックを完了すると

生存データにおいて事象発生時間と打ち切りの違いを区別し、特定の時点におけるリスク集合の意味を説明できるようになります。カプラン・マイヤー推定量を生存関数の要約として解釈し、観察の終了が必ずしも事象の発生を意味しないことをデータ構造とコードに反映させることができます。

事象が観察されないことの意義

生存分析の行には、観察開始から事象発生または観察終了までの時間と、事象が発生したかどうかの情報が含まれます。事象が観察された場合event_observed=1、または事象を観察せずに研究が終了したりフォローアップを失ったりした場合、右打ち切りとしてマークされることがあります。打ち切りは、事象が発生しなかった観察と同一ではありません。

duration: 관찰된 시간
event_observed: 사건 관찰 여부
entry: 관찰에 들어온 시점(사용하는 경우)

リスク集合

時点 t におけるリスク集合は、事象をまだ経験しておらず、その時点直前まで観察可能な単位（対象）の集合です。時間が経過するにつれて、事象を経験した単位や打ち切りとなった単位はリスク集合から除外されます。したがって、フォローアップ期間全体を通じて全員が同じ分母に残っていると仮定してはいけません。

カプラン・マイヤーとPython

from lifelines import KaplanMeierFitter

km = KaplanMeierFitter(label="synthetic")
km.fit(durations, event_observed=event_observed)
survival = km.survival_function_
ci = km.confidence_interval_
print(survival.head())

このコードはlifelines==0.29.0生存オーバーレイ上で実行検証されました。公式の lifelines APIKaplanMeierFitter.fitは、期間と事象観察ステータスを受け取り、結果オブジェクトに生存関数と信頼区間を提供します。出力される生存関数は合成データからの推定値であり、実際の研究における臨床予後を意味するものではありません。

解釈のための研究質問への回帰

カプラン・マイヤー曲線は、時間経過に伴う事象未発生の割合の推定軌跡を示します。場合によっては中央生存期間を計算できないため、リスク集合のサイズとともに打ち切りの数とタイミングを確認する必要があります。曲線が高いからといって、因果関係や治療効果を確定させてはいけません。

一般的な落とし穴

• 打ち切りを事象なしとしてコード化しない。
• すべての単位が最後まで観察されたと仮定しない。
• 期間の開始点と単位を隠さない。
• 因果関係の推論や臨床勧告を行うために生存曲線を延長しない。

重要なポイント

• 期間と事象インジケーターは別のフィールドです。
• リスク集合は時間とともに変化します。
• カプラン・マイヤーは、打ち切りを考慮した生存関数推定手法です。

次のトピック

次のセクションでは、ハザード比とcoxモデルの比例ハザード仮定について扱います。

参考文献

• lifelines KaplanMeierFitter: https://lifelines.readthedocs.io/en/stable/fitters/univariate/KaplanMeierFitter.html
• lifelines Quickstart: https://lifelines.readthedocs.io/en/stable/Quickstart.html

このセクションの期間と事象の例は、BioStatPyが独自に作成した合成の教育用例です。