Name: establishing a competing risk regression nomogram model for survival data
Uploaded: 2020-10-23T13:00:00
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この研究は、浙江省自然科学財団(助成番号LY19H160020)の一般プログラムと、金華市科学技術局(助成番号2016-3-005、2018-3-001d、2019-3-013)の主要プログラムからの助成金によって支えられました。

研究議定書は、浙江大学医学部金華病院倫理委員会によって承認された。この実験では、サーベイランス、疫学、および終了結果(SEER)データベースから症例を得た。SEERは、18の人口ベースのがん登録からの人口統計、発生率および生存データを含むオープンアクセスデータベースです。当社は、SEERウェブサイトに登録し、研究データを取得するための保証書に署名しました(12296-Nov2018)。
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	<li>Fine, J. P., Gray, R. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+proportional+hazards+model+for+the+subdistribution+of+a+competing+risk.">A proportional hazards model for the subdistribution of a competing risk.</a> Journal of the American Statistical Association. 94 (446), 496-509 (1999).</li><li>Fu, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Real-world+impact+of+non-breast+cancer-specific+death+on+overall+survival+in+resectable+breast+cancer.">Real-world impact of non-breast cancer-specific death on overall survival in resectable breast cancer.</a> Cancer. 123 (13), 2432-2443 (2017).</li><li>Kim, H. 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A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Nomogram+Predicting+Prostate+Cancer-specific+Mortality+for+Men+with+Biochemical+Recurrence+After+Radical+Prostatectomy.">Nomogram Predicting Prostate Cancer-specific Mortality for Men with Biochemical Recurrence After Radical Prostatectomy.</a> European Urology. 67 (6), 1160-1167 (2015).</li><li>Zhou, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Nomogram+to+Predict+Cause-Specific+Mortality+in+Patients+With+Surgically+Resected+Stage+I+Non-Small-Cell+Lung+Cancer:+A+Competing+Risk+Analysis.">Nomogram to Predict Cause-Specific Mortality in Patients With Surgically Resected Stage I Non-Small-Cell Lung Cancer: A Competing Risk Analysis.</a> Clinical Lung Cancer. 19 (2), 195-203 (2018).</li><li>Fu, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=De-escalating+chemotherapy+for+stage+II+colon+cancer.">De-escalating chemotherapy for stage II colon cancer.</a> Therapeutic Advances in Gastroenterology. 12, 1756284819867553 (2019).</li><li>Chen, D., Li, J., Chong, J. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Hazards+regression+for+freemium+products+and+services:+a+competing+risks+approach.">Hazards regression for freemium products and services: a competing risks approach.</a> Journal of Statistical Computation and Simulation. 87 (9), 1863-1876 (2017).</li><li>. rms: Regression Modeling Strategies. R package version 5.1-2 Available from: <a target="_blank" href="https://CRAN.R-project.org/package=rms">https://CRAN.R-project.org/package=rms</a> (2018)</li><li>. cmprsk: Subdistribution Analysis of Competing Risks. 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A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Performing+Survival+Analyses+in+the+Presence+of+Competing+Risks:+A+Clinical+Example+in+Older+Breast+Cancer+Patients.">Performing Survival Analyses in the Presence of Competing Risks: A Clinical Example in Older Breast Cancer Patients.</a> Journal of the National Cancer Institute. 108 (5), (2016).</li></ol>

現在の研究の全体的な目標は、現実世界の病気を記述できる特定の競合するリスクノモグラムを確立し、臨床医が治療の決定にアプローチするための便利な個々の評価モデルを開発することです。ここでは、Cox回帰モデルと競合するリスク回帰モデルに基づいてノモグラムを確立し、さらにサブグループ分析を実行するためのステップバイステップチュートリアルを提供します。Zhangら<sup cla...

イベント生存解析の時間は、臨床試験で非常に一般的です。生存データは、開始時刻から対象イベントの発生までの時間を測定しますが、関心のあるイベントの発生は別のイベントによって排除されることがよくあります。複数のタイプのエンド ポイントが存在する場合、それらは競合するリスクの終了点と呼ばれます。この場合、標準ハザード分析(すなわち、Cox比例原因特異的ハザードモデル)は、別のタイプの事象を経験している個人が検閲されるため、しばしばうまく機能しない。競合するイベントを経験する個人は、通常、競合するリスクが独立していないため、リスクセットに残ることが多いです。したがって、Fine と Gray1 は、競合するリスクのサブ分布の回帰モデル推定を調査しました。競合するリスク設定では、3 種類のイベントを識別できます。
1つは、疾患に対する新しい治療法から直接的な臨床的利益を示すことによって、全生存期間(OS)を測定する。OSは、生年月日(すなわち、診断または治療の時間)から死亡時まで、死因の絶対的なリスクを一般に評価し、それにより死因(例えば、癌特異的死(CSD)または非癌特異的死(非CSD))を区別できない。したがって、OS は最も重要なエンドポイントと見なされます。関心のある事象はしばしば癌に関連し、心臓病、交通事故、その他の無関係な原因を含む非癌特異的事象は競合する事象とみなされる。より長く生き残ることが期待される良好な予後を有する悪性患者は、しばしば非CSDのリスクが高い。つまり、OSは他の死因によって希釈され、臨床治療の実際の有効性を正しく解釈することができません。したがって、OSは疾患3の結果にアクセスするための最適な尺度ではないかもしれません。このようなバイアスは、競合するリスク回帰モデルによって修正できます。
競合するリスク データには、原因固有の危険モデル (Cox モデル) とサブディストリビューションハザード モデル (競合モデル) の 2 つの主要な方法があります。以下のプロトコルでは、原因特異的ハザードモデルとサブ分布ハザードモデルに基づいてノモグラムを生成する2つの方法を提示する。原因固有のハザード モデルは、競合イベントが発生した時点で、競合するイベントを経験する対象を検閲として扱う Cox 比例ハザード モデルに適合するようにできます。1999年にFineとGray1 によって導入されたサブディストリビューションハザードモデルでは、3種類のイベントを差別することができ、競合するイベントを経験する個人は永遠に危険にさらされたままです。
ノモグラムは、3つ以上の変数4の関係を数学的に表したものです。医学のノモグラムは、生物学的および臨床的事象を変数(例えば、腫瘍グレードおよび患者年齢)と考え、特定の個人の統計的予後モデルとしてグラフィカルに描かれた臨床事象(例えば、癌の再発または死亡)の確率を生成する。一般に、ノモグラムはCox,比例ハザードモデル5、6、7、8、9、106,の結果に基づいて策定,8,9される。5710
ただし、競合するリスクが存在する場合、Cox モデルに基づくノモグラムがうまく機能しない場合があります。いくつかの以前の研究11,,12,,13,,14 CSD の確率を推定するために競合するリスクノモグラムを適用しているが、いくつかの研究は、競合するリスク回帰モデルに基づいてノモグラムを確立する方法を説明しており、これを達成するために利用可能な既存のパッケージはありません。したがって、以下に示す方法は、競合するリスク回帰モデルに基づいて特定の競合リスクノモグラムを確立するためのステップバイステップのプロトコルと、治療意思決定における臨床医を支援するためのリスクスコア推定を提供する。

establishing a competing risk regression nomogram model for survival data

カプラン-マイヤー法とCox比例ハザード回帰モデルは、生存フレームワークの中で最も一般的な分析です。これらは比較的簡単に適用および解釈でき、視覚的に描写することができます。しかし、競合する事象(例えば、心血管事故や脳血管事故、治療関連死、交通事故)が存在する場合、標準的な生存方法は慎重に適用する必要があり、実際のデータは正しく解釈できません。失敗を引き起こし、分析で異なる方法で処理するさまざまな種類のイベントを区別することが望ましい場合があります。ここでは、競合する回帰モデルを使用して、競合する事象が存在する場合に有意な予後因子または危険因子を特定する方法に焦点を当てています。さらに、比例ハザード回帰モデルと競合する回帰モデルに基づくノモグラムが確立され、臨床医が個々の評価とリスク階層化を行い、論争の的となっている要因が予後に及ぼす影響を説明するのに役立ちます。

例コホートの生存特性 例コホートでは、合計8,550人の適格な患者が分析に含まれ、中央値のフォローアップ時間は88ヶ月(範囲、1〜95ヶ月)であった。合計679 (7.94%)患者は40歳未満、7,871人(92.06%)であった患者は40歳以上であった。裁判の終わりに、7,483 (87.52%)患者はまだ生きていた、662(7.74%)乳癌で死亡し、405人(4.74%)患者は他の原因(競合するリスク)のために死亡した。
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Establishing a Competing Risk Regression Nomogram Model for Survival Data

ここで提示されるプロトコルは、Cox比例ハザード回帰モデルと競合するリスク回帰モデルに基づいてノモグラムを構築するためのプロトコルです。競合する方法は、生存解析に競合する事象が存在する場合に適用する、より合理的な方法です。

生存データの競合リスク回帰ノモグラムモデルの確立

The Kaplan&#8211;Meier method and Cox proportional hazards regression model are the most common analyses in the survival framework. These are relatively ...

これは、交通事故などの競合する事象が生存解析で通過する場合に適用するより合理的な方法である競合するリスク回帰モデルに基づいて、通常の認可に対処するためのプロトコルです。私たちの競合するイベントを経験した個人は、多くの場合、競合するリスクは通常独立していないというリスクを思い出させています。競合する通常の許可は、分析中の個人のイベントをテストする確率を評価する方が適切です。RMSと競合するリスクRパッケージをインストールした後、それらをロードし、コホートデータをインポートコックス比例ハザード回帰モデルを確立するには、CPH関数を使用してモデルをデータに適合させ、Cox回帰ノモグラムを開発し、2年間の予測生存率を例として取ります。R のメタ パッケージを使用して、リスク スコアを計算し、フォレスト プロットを描画します。Rパッケージをインストールしてロードした後、グループリスクスコア、またはGRSを取得し、コホートを3つのサブグループに分割します。次に森林プロットを描き、CRR関数を用いて危険度を低くする能力間隔と上限信頼区間を求める。競合するリスク回帰モデルを確立するには、まず予後変数をマトリックスに配置します。Cbind 関数を使用して、変数を列ごとに連結し、モデルに収めます。次に、ノモグラム関数を使用して Cox Nome を構築します。ベースライン累積インシデント関数(CIF)を取得し、競合するリスク回帰モデルのXベータとXポイントを置き換えます。Xリールの合計X点を交換し、Xスコアを計算して、ノモグラムをプロットします。X スコアと X レール関係の方程式は、競合するモデルの本質的な帰属に従って計算できます。CIFゼロは、予測CRR関数によって計算されるベースラインCIFを意味します。例では、合計8人のコホートで、550人の適格な患者が分析に含まれ、中央値のフォローアップ時間は88ヶ月であった。腫瘍死亡の累積発生率と腫瘍死亡なしおよび競合する事象は、それぞれカプランマイヤー法と競合するリスク回帰機能によるものであった。カプランマイヤー法で計算された腫瘍死亡と腫瘍死亡の累積発生率の合計は、競合する方法を使用した場合の癌特異的死亡の累積インシデントに等しい、すべての死因の推定値の合計よりも高かった。ノモグラムは、婚姻状況、人種、組織学的タイプ、差別化グレード、T分類、N分類を含む有意な要因に基づいてCox比例回帰モデルを使用して構築された。また、競合するリスク回帰モデルを使用してノモグラムを構築しました。リスクスコアに基づいて、コホートは3つのサブグループに分類されました:低リスク、中リスク、および高リスク。森林プロットは、グループリスクスコアと特定の要因との相互作用を明確に示すために使用されました。年齢を考えると、低リスク群だけが若い女性に対して悪い予後を示し、若い年齢が中および高リスク群の予後の保護因子として作用する可能性があることを示した。このプロトコルを試みるとき、イベント分析の10の異なる生存モデルを完全に理解することが重要であり、ツールは個別のガイダンスのために適切に習得されます。モデルの性能は、差別と口径の配給性能の観点から評価されます。この手順に従って、較正曲線と同じギャップは、競合する通常の交付の効率を検証するパフォーマンスになります。

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