생존모형을 이용한 유방암의 위험률 추정

국문 초록 (Abstract)

유방암은 국내 여성암 발병률 2위를 차지하고 있으며 십여 년 전부터 매년 발병률이 증가하고 있는 추세이다. 또한 발병률 대비 사망률이 낮은 암임에도 불구하고 우리나라 유방암 환자의 사망률이 빠르게 증가하고 있다. 기존의 유방암 연구에서는 유방암 발생에 영향을 미치는 위험요인들을 고려한 실태분석 또는 로지스틱 회귀분석을 위주로 모형화 하는 것에 초점이 맞추어져 있었으며 사망위험에 영향을 미치는 요인에 대한 연구는 부족한 실정이다.
본 연구에서는 유방암 발생과 관련된 위험요인을 반영해 유방암 진단 환자들의 사망 위험률을 추정하는 것이다. 생존모형 중 지수 회귀 모형과 와이블 회귀모형 그리고 Cox 비례위험 모형을 이용하여 최적모형을 결정하였다. 분석 결과 유방암 사망 위험률에 영향을 미치는 주요 변수로는 연령, 가족력, 장애 유무, 과거력이 있으며 환경적인 요인보다는 주로 유전적인 영향이 높은 것으로 나타났다. 이를 토대로 추후 위험률을 감소시키는 예방대책을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Breast cancer, which has been increased from the past ten years, records second largest number of incidences out of female cancers in Korea. Despite the low level of mortality against the number of incidences, local patients with breast cancer have shown an incremental steep slope of a death rate. Existing breast cancer studies are mostly concentrated in analytic studies of influential variables, triggering breast cancer or leveraging the logistic regression models, which concerns the lack of research on factors dedicated to the mortality risks.
This paper is, therefore, to estimate the potential mortality level of patients with breast cancer by implementing the causes of the disease. Among those survival models, Exponential regression, Weibull regression and Cox proportional hazard models are applied to derive the most optimized model. The result of analysis reveals that primary variables that affect mortality risks of breast cancer are age, family history, disabilities and individual history of diseases and the genetic factors are more relevant to the very issue than the environmental ones. The wishful thought is made for this study can be contributed in establishing such counterplan to let the mortality risks be on the decrease.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서 론 1
• Ⅱ. 모수적 생존모형 3
• 2.1 위험함수 3
• 2.2 가속실패시간모형 5
• 2.3 지수 회귀모형 7
• 2.3.1 지수회귀모형 7
• 2.3.2 지수회귀모형의 모수 추정 및 검정 8
• 2.4 와이블 회귀모형 10
• 2.4.1 와이블 회귀모형 10
• 2.4.2 와이블 회귀모형의 모수 추정 및 검정 11
• Ⅲ. 비례위험모형 12
• 3.1 Cox의 비례위험모형 12
• 3.1.1 Cox의 비례위험모형 12
• 3.1.2 비례위험모형의 모수 추정 및 검정 13
• 3.2 비례성 가정에 대한 검토 15
• 3.2.1 그래프를 이용한 비례성 가정의 검토 15
• 3.2.2 시간 가변 공변량을 이용한 비례성 가정의 검토 16
• 3.3 모형 진단 16
• 3.3.1 마팅게일 잔차 16
• 3.3.2 이탈도 잔차 17
• Ⅳ. 실증분석 18
• Ⅴ. 결 론 29
• 참고문헌 30