중간 생존과 평균 생존 비교
의학 용어 "중간 생존 (median survival)"이란 무엇입니까? 여러분의 중앙 생존에 대한 정보를 언제, 왜 얻을 수 있는지, 어떻게이 통계가 "생존율"과 다른지, 그리고 예후에 불안감을 느끼면 무엇을 알아야하는지 알아 보겠습니다.
정의 : 중간 생존
중앙 생존율이란 특정 조건을 가진 사람들의 50 %가 아직 살아 있고 50 %가 사망 한 이후의 시간을 의미합니다.
예를 들어 생존 기간의 중앙값이 6 개월이면 6 개월 후 50 %의 사람이 살아 있고 50 %는 사망했을 것입니다.
용어 중간 생존을 사용할 수있을 때
사용한 중간 생존 기간을들을 수있는 여러 가지 방법이 있습니다.
- 치료의 이점에 대한 설명.
- 상태의 예후 예측. 예를 들어 중간 생존율은 생존율이 상당히 짧은 질병의 예후를 설명하는 데 사용될 수 있습니다. 사람들은 보통 얼마나 오래 살고 있습니까?
- 임상 시험 에서 엔드 포인트로서.
중앙 생존율을 다른 통계치와 비교 및 대조
암 생존율의 중앙값은 많은 암 치료법에 대해 이야기하는 데 사용됩니다. 사람들이 어떤 상태 나 치료에 반응하는 방식이 다양 할 때 평균 생존율 (예를 들어 누군가가 살고있는 평균 시간)보다 더 나은 추정 일 수 있습니다 .
다른 몇 가지 통계 용어로는 이 기사에서 정의 된 생존율, 무 진행 생존율 등 이 있습니다.
장점과 단점은 암으로 중간 생존을 사용하여
통계에 대한 논의에 참여하지 않고 모든 통계는 암의 예상 수명 또는 치료의 이점을 설명 할 때 단점을 가지고 있음을 유의해야합니다.
아래에 몇 가지 예가 나와 있습니다.
- 장점 : 수일 또는 수주 또는 수개월까지 생존을 연장하는 치료의 경우, 생존 기간의 중앙값이 치료 효과에 대한 더 나은 지표를 제공 할 수 있습니다. 예를 들어 가상의 치료로 생존 기간의 중앙값을 4 개월까지 늘릴 수 있습니다. 예를 들어, 치료를받은 사람의 12 개월이 아니라 16 개월 동안 살 수 있습니다. 대부분의 사람들은 장기간 생존하지 않을 것이기 때문에 5 년 생존율이나 2 년 생존율과 같은 추정치는 사람들에게 4 달의 여분의 (그리고 희망적으로 좋은) 개월을 살 수있는 치료의 잠재력을 밝히지는 못합니다.
- 단점 : 치료가 아주 좋은 장기 결과를 가져 오지만, 절반 이하의 사람들에게는 줄을서야 불이익이 생길 수 있습니다. 첫 2 년 동안 사망 한 사람의 절반 이상이 사망 한 경우 중간 생존 기간은 2 년 미만입니다. 이 경우 아마도 첫 번째 2 년 동안 용인 될 수 있다면 가설적인 치료로 인해 생존 기간이 길어질 수 있습니다. 이 가상의 예에서는 치료 후 5 년 동안 30 %의 사람들이 살았지 만 치료를받지 않고 오래 살았던 사람은 5 %에 불과했습니다. 이 경우 5 년 생존율은 중앙 생존율보다 치료 가능성에 대해 더 많이 말합니다.
중앙 생존의 통계적 vs 임상 적 의의
통계적 유의성과 임상 적 중요성이 동일한 것은 아니라는 것을 되풀이하는 것이 중요합니다. 통계적 유의성 (예를 들어, 흥분한 연구자가 연구 결과로부터 얻는 결과)은 연구의 신뢰성에 대한 정보를 제공하는 반면, 임상 적 중요성은 이것이 개인에게 얼마나 중요한지를 설명합니다. 중간 생존율의 변화 정도, 중간 생존율을 변화시키는 치료의 내약성, 독성과 같은 많은 변수가 고려되어야합니다.
인용 된 사례는 췌장암에 사용되는 몇 가지 표적 약물의 사례입니다.
조합이 중간 생존율을 5.91 개월에서 6.24 개월로 증가시킨 것으로 나타 났던 연구는 통계적으로 유의했지만 임상 적으로 그렇게 많지는 않았다. 이 예에서 임상 적 중요성은 사람들이 평균 10 일 더 살았으며 부작용과 치료 비용도 겪었습니다.
다른 경우에는 연구가 통계적으로 유의하지 않지만 임상 적으로 유의 한 차이가있을 수 있습니다. 사람들은 상당한 개선을 경험할 것입니다.
통계는 숫자가 아닌 사람들입니다.
모든 종류의 통계가 단순히 숫자라는 점에 유의하는 것이 매우 중요합니다. 사람들은 치료법에 반응하는 방식이 다양하며 다양한 치료법으로 얼마나 오래 살 수 있는지에 따라 다릅니다. 암으로 생존 할 기회를 늘리거나 줄일 수 있는 많은 요소가 있습니다.
암에 대해 듣는 모든 통계는 종종 몇 년 전부터 사용됩니다. 진행은 암 치료에서 이루어지고 있습니다. 폐암에 대한 인용 생존 통계는 5 세입니다. 즉, 2011 년 이전의 40 년 기간보다 2012 년에서 2017 년까지 폐암으로 승인 된 치료법이 더 많았습니다. 이것은 희망을 품을 많은 이유 중 하나 일뿐입니다.
예 :
잭은 3 기 폐암 환자 의 중간 생존율이 13 개월이라고합니다. 이것은 통계적으로 그가 13 개월 만에 그의 질병으로 살아남을 확률이 50 % 정도 였음을 의미합니다.
> 출처 :
> Chiba, Y. Kaplan-Meier Curves (생존자 효과) 임상 시험 . 2013. 10 (4) : 515-21.
> Ranganathan, P., Pramesh, C. 및 M. Buyse. 통계 분석의 Comon Pitfalls : 임상 대 통계적 의의 임상 연구의 전망 . 2015.6 (3) : 169-170.