生存時間分析の概要 | ライトストーン

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専門家によるStata講座～基礎から学ぶ生存時間解析～＆レジストリデータを活用した生存時間解析（応用編）

はじめに

生存時間分析は、時間が経過する中で特定の事象が発生するまでの時間を統計的に調査する手法です。患者の疾患発症までの期間や製品の故障までの時間を分析します。生存曲線を用いてイベント発生までの生存率を表現します。観察期間終了時にイベントが発生しなかった場合でも情報を有効に利用します。これにより、研究結果が偏らないように注意します。同時に、治療法や環境要因などのリスク要因が特定の事象発生までの時間に与える影響を評価します。統計的手法を用いて、これらの要因が生存時間に及ぼす影響を数値化し、リスクを明確に評価します。結果として、特定の要因がイベントの発生にどれだけ寄与するかを理解し、意思決定や予防策の策定に役立つ情報を提供します。

以下では、生存時間分析の概要についてご紹介します。

生存時間分析とは
生存時間分析に用いるデータ
生存時間分析の手順
生存時間分析に関する分析手法
まとめ

1.　生存時間分析とは

生存時間分析（Survival Time Analysis）は、個体や対象が死亡、故障、疾患の発症などのある特定のイベントが起きるまでにどれだけの時間がかかるかを調査し、その時間に影響を与えるさまざまな要因を統計的に分析します。医学、生態学、経済学、社会科学などのさまざまな分野で広く使用されています。

臨床試験における治療法の評価: 医薬品や治療法の効果を評価するために、患者が特定のイベント（死亡、疾患の進行、再発など）までにどれだけの時間がかかるかを調査します。生存時間分析は、異なる治療法の比較や特定の患者集団での治療効果の評価に活用されます。
がん研究: がんの研究において、患者の生存時間を分析することで、がんの進行や治療効果を評価します。特定の治療法ががん患者の生存時間に与える影響や、がんステージと生存時間の関連性などが調査されます。

臓器移植の評価: 臓器移植において、ドナーから臓器を受け取った患者の生存時間を評価します。異なるドナー源や移植プロトコルの影響を調査し、成功率や生存率を向上させるための情報を得るのに生存時間分析が役立ちます。
疾患の予後評価: 特定の疾患（例:心血管疾患、神経変性疾患など）において、患者の生存時間を分析して予後を評価します。これにより、治療方針の決定や患者への情報提供が向上します。
エピデミオロジー研究: 感染症の流行や新興病原体の調査において、感染から発症までの生存時間を分析して、疾患の進行パターンやリスク要因を理解するのに役立ちます。

企業の生存分析: 企業の経済的な活動において、事業の存続期間や倒産までの時間を分析することがあります。これにより、特定の産業や市場での競争力やビジネスサイクルの影響を理解し、事業戦略の策定やリスク管理に活かすことができます。
労働市場と雇用の継続時間分析: 労働市場において、従業員が特定の企業で働き続ける期間や雇用の安定性を評価します。雇用の継続時間分析を通じて、労働者の転職の要因や離職率の理解が可能となります。

商品やサービスの寿命分析: 特定の商品やサービスが市場でどれだけの期間生存し、需要や競争の変動にどのように対応するかを分析します。これにより、商品のライフサイクルを理解し、市場投入戦略や製品改良の計画を立てるのに生存時間分析が活用されます。
財政政策の効果の評価: 政府が実施する財政政策や経済政策の効果を評価する際に、生存時間分析を経済指標や雇用などの観点から用いることがあります。これにより、政策の持続可能性や経済への影響を評価する手段として利用されます。

2.　生存時間分析に用いるデータ

生存時間分析を行うためには、以下のようなデータが必要です。これらのデータは、研究や分析の対象によって異なる形式や特性を持つことがありますが、基本的な要素は共通しています。

生存時間: 生存時間分析では、各個体や対象が特定のイベント（例:死亡、故障、発症など）までにかかる時間の情報が必要です。この生存時間は、イベントが発生するか、もしくは観察が終了するまでの時間を表します。
イベント発生の有無: 各個体がイベントを経験したか否かを示す二値データ（0または1）です。このデータは、個体がイベントを経験した場合に1、そうでない場合に0となります。ある個体のイベントが観測されなかったとき、その個体の生存時間は打ち切り（censoring）となります。研究機関の終了や何らかの理由により対象の情報を得られなくなった場合に生じます。
共変量: 生存時間分析では、生存時間やイベント発生の確率に影響を与えると考えられる他の変数（共変量）も考慮されます。これらの共変量は、モデルの説明変数として使用され、例えば治療法、年齢、性別などが該当します。

3.　生存時間分析の流れ

生存時間分析の具体的な手順は、データの前処理、生存曲線の推定、統計モデリング、そして結果の解釈の4つの主要なステップに分かれます。以下に、それぞれのステップについて簡単に説明します。

データの前処理: データのクリーニングと整形を行います。欠損値の処理、異常値の確認、データの変換（例:カテゴリカルデータのエンコーディング）などが含まれます。また、観察の開始からイベントが発生するまでの時間や、観察が終了した場合の右側打ち切りデータを準備します。
生存曲線の推定: カプラン・マイヤー推定法やネルダーソン法を使用して、生存曲線を推定します。これにより、時間とともにイベントが発生する確率や生存確率を可視化できます。生存曲線は、イベントの発生が観察された点でステップ状に変動します。
統計モデリング: 生存時間データを分析するための統計モデルを選択し、パラメータを推定します。代表的なモデルには、コックス比例ハザードモデルがあります。このモデルでは、説明変数（例:年齢、性別、治療法など）と生存時間の関係を推定します。
結果の解釈: 推定されたモデルから得られたパラメータや統計的な検定結果を解釈し、特定の説明変数が生存時間に与える影響を評価します。また、異なる群間での生存時間の比較や、モデルの適合度の評価を行います。

4.　生存時間分析に関する分析手法

生存時間分析において用いられる代表的な分析手法をご紹介します。

カプラン・マイヤー推定法: カプラン・マイヤー推定法は、生存時間データから生存曲線を推定する非パラメトリックな手法です。特にイベントが発生するまでの時間が異なるグループ間で生存曲線を比較するのに利用されます。この方法は右側打ち切りデータにも対応できます。
ログランク検定: ログランク検定は、異なるグループ間で生存曲線が統計的に有意に異なるかどうかを検定するための非パラメトリックな統計検定法です。生存曲線の比較に使用され、異なるグループの生存時間が統計的に有意に異なるかどうかを判定します。
コックス比例ハザードモデル: コックス比例ハザードモデルは、生存時間データを分析するための半パラメトリックな手法です。複数の説明変数が生存時間に対するハザード比率にどのように影響するかを評価します。変数の影響を推定するだけでなく、異なる説明変数の値を持つ個体間での比較も可能です。
競合リスク回帰: 競合リスク回帰は、生存時間データの解析において、異なる種類のイベント（競合するリスク）が同時に発生する場合に利用される統計モデリング手法です。通常の生存時間分析では、1つのイベント（例: 死亡）が発生するまでの時間を扱いますが、競合リスク回帰は、異なるイベントが同時に発生する場合を考慮します。
比例ハザード仮定の検定: 比例ハザード仮定は、生存時間モデルにおいて重要な仮定の一つです。比例ハザード仮定が成り立つ場合、共変量（説明変数）の影響は時間に対して一定であり、ハザード比が一定であるといえます。つまり、ハザード（イベントの発生率）が時間によって変化しないことを示します。比例ハザード仮定が成り立っていない場合、対応する統計モデルの修正や、時間依存共変量の追加などを検討します。

5.　まとめ

生存時間分析は、イベントが発生するまでの時間を統計的に評価する手法で、適用分野は医学から経済学まで多岐にわたります。主に臨床研究や公衆衛生、金融、経済学の分野で利用され、治療法の効果評価、予後の予測、リスク評価、企業の生存期間評価などに応用されます。基本的な手法には、カプラン・マイヤー推定法やコックス比例ハザードモデルがあり、これらを用いて生存曲線の推定や異なる群間の比較が行われます。生存時間分析は将来の出来事までの時間をモデル化し、意思決定や戦略策定において重要な情報を提供します。