Survival analysis to estimate the association of long-term exposure to PM2.5 with mortality in elderly patients after ischemic heart disease
- 주제(키워드) 코호트 연구 , 초미세먼지 , 공변량
- 발행기관 고려대학교 정책대학원
- 지도교수 최상범
- 발행년도 2021
- 학위수여년월 2021. 8
- 학위구분 석사
- 학과 정책대학원 데이터통계학과
- 원문페이지 58 p
- UCI I804:11009-000000251204
- DOI 10.23186/korea.000000251204.11009.0001247
- 본문언어 영어
초록/요약
의학 분야에서 코호트 연구와 같은 종적 자료는 질병의 발생 또는 사망과 같이 관심 사건이 발생할 때까지의 생존 시간과 사건 발생 여부를 대상으로 노출의 효과, 치료 방법, 예후 인자 등을 추정하기 위해 생존 분석을 이용한다. 본 연구는 건강보험공단 맞춤형 코호트 자료를 이용하여 초미세먼지 장기 노출이 허혈성 심장질환 경험이 있는 노인환자의 퇴원 후 사망에 미치는 관련성을 평가하고자 했다. 사망 원인은 전체 원인, 특정 원인 (전체 심혈관, 뇌졸중, 허혈성 심장 질환)으로 구분하였다. 한 환자의 사망 원인 중 관심 사망 외 다른 원인 사망이 발생하는 경우, 다른 사망 원인을 포함한 경쟁 위험 분석을 고려할 필요가 있다. 일반적으로 사용되는 콕스 비례위험 모형은 모든 공변량이 시간에 따라 일정하게 영향을 미친다고 가정을 한다. 하지만 미세먼지 노출 자료는 시간이 경과함에 따라 변화하기 때문에 공변량의 효과가 일정하다는 가정은 제한적일 수 있다. 노출 요인이 시간이 지남에 따라 변할 수 있다는 점을 고려 할 때 기존의 콕스 모형을 확장한 형태의 시간 의존 콕스 모델을 고려할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 콕스 비례위험 모형(cox proportional hazard model), 경쟁위험모형(competing risk model), 시간 의존 콕스 모형(time-dependent cox model)을 이용하여 초미세먼지 장기 노출과 허혈성 심장질환 환자의 퇴원 후 사망률 사이의 연관성을 평가하였다.
more초록/요약
In medical research, longitudinal data, such as cohort studies, are using survival analysis to estimate the effectiveness, treatment methods, and predictors from the exposure to the time an event of interest, such as disease or death, occurs. This study aimed to evaluate whether long-term exposure to PM2.5 is related to mortality after hospital discharge of elderly patients with IHD using customized cohort data from the Korean National Health Insurance Service (NHIS). The causes of death were classified into all-cause mortality and cause-specific mortality (cardiovascular disease (CVD), stroke, IHD). If a patient's cause of death was due to some other reason, it is necessary to consider a competing risk analysis, including other causes of death. In general, the Cox proportional hazard model assumes that all covariates have a constant hazard ratio over time. However, because PM2.5 exposure data change over time, the assumption that the effect of covariates is constant may be limited. In such cases, we can consider a time-dependent Cox model in the form of extensions to the extended Cox model, given that exposure variables can change over time. Therefore, in this research, we assessed the association between long-term exposure to PM2.5 and post-discharge mortality in IHD patients using a Cox proportional hazard model, competing risk model, and time-dependent Cox model. Keywords: Cohort, competing risk, fine particulate matter, survival analysis, time-dependent cox model
more목차
Chapter 1 Introduction 1
1.1 Backgrounds 1
1.2 Objectives 4
Chapter 2 Methods 5
2.1 Data source 5
2.1.1 Ischemic heart disease elderly patients 5
2.1.2 PM2.5 exposure assessment 7
2.1.3 Covariates 10
2.2 Statistical analysis 12
2.2.1 Cox proportional hazard regression 12
2.2.2 Competing risk analysis 14
2.2.3 Time-dependent cox regression 17
2.2.4 Sensitivity analysis 18
Chapter 3 Results 19
3.1 Baseline population 19
3.2 Characteristics of exposure 21
3.3 Model results 22
3.4 Sensitivity analysis results 29
Chapter 4 Discussion 33
Chapter 5 Conclusion 35
References 37
Appendix 40
