소개
그것은 일반적인 관행을 보고할 때 결과 암의 임상 시험을 표현하는 생존 혜택에 따라 위험 비율(HR)에서 생존 분석으로”감소에서의 위험을,죽음에”동일한 금액으로 100×(1−HR)%. 는,예를 들어,”약 X 의 위험을 감소 죽어가는 40%,”에 따라 관찰된 생존 HR 의 0.60,전형적인 방법으로 통신의 생존 혜택입니다., 사건의”위험”의 감소는 특정하고 제한된 의미에서만 위험의 감소를 의미하기 때문에 그러한 진술을 해석하는 데 특별한주의가 필요합니다. 이 논문은 상대 위험과 상대 위험의 차이를 명확히 할 것이다. 확대에 대한 간략한 설명에서 제공되,우리의 중요성을 강조하고 이러한 차이점을 설명 실용적인 측면에서는 1 마이너스 인사하지 않아야 될 것으로 해석,위험 감소에서 일반적으로 이해하는 용어의 의미., 이 문서의 목적을 따라서 육성의 더 나은 이해한 유형의 위험을 감소하는 위험 비율을 의미함으로써 명확히 하는 목적에서 커뮤니케이션 실무자들과 연구원과 설치는 정확하고 사실적인 기초와의 통신을 위한 가장 중요한 내깃돈 보관자—는 환자.,
경우 자격이 없는”감소”위험의 이벤트를 전달하는 묵시적의 내구성을 효과를 의미에서는 하이라고 믿게된 일부분에 대한의 인구의 치료에서 질문을 제거 할 수있는 기회는 이벤트의 발생합니다. 이할 수 있는 정확한 방법을 요약하는 생존에서 혜택을 심각한 위험을 설정하에서 적절한 랜드마크는 시점을 넘어서는 심각한 위험이 있으로 극복 할 수 있습니다., 따라서,공부에서 결과에서 심한 패혈증,예를 들어,적절하다고 생존을 평가하는 혜택과 비교하여 사망의 비율에서 실험적이고 컨트롤 암 28 일 post‐랜덤에 집중치료실 계산하는 진정한 관계되는 위험 또는 위험 감소입니다. 이 설정의 생존 곡선은 쌍태이며 고원에서 급격히 떨어진 후입니다., 암시적 가정으로 인해 사망률 급성 sepsis 이벤트 28 일 후에 비해 매우 낮은 초기 4 주간 창고는 28 일이라는 합리적인 시점을 평가하는 튼튼한의 이익을입니다.
그러나,설정에서 같이 말기 암 전이성,는 질병 관련(고 모든 너무 자주 proximate)죽음에 대한 현실이 대부분의 환자들의 개념을 감소에서 사망의 위험으로 위에서 설명 적용되지 않습니다., 오히려 사망 위험과 특정 치료로 인한 상대적 위험 감소(HR 을 뺀 1 로 측정)가 더욱 관련성이 높아집니다. “위험”은 누적되는 위험과 반대로 순간적입니다. 에 놓는 조건은,위험의 이벤트 시간에 점 t 것처럼 생각할 수 있습의 기회는 이벤트 발생 시간을 주어,이벤트‐무료 생존하 t(참조 설명,). 이는 위험은 작은 어떤 매우 짧은 시간 간격지만,중요한 누적적 효과 시간에 효율적으로 그것에 대해 설명합 이벤트 평가., 사망 위험(비율)의 감소는 생존이 연장된다는 것을 의미하지만 사망 위험이 회피 된 것은 아닙니다. 예를 들어,특정 질병 진단이 하루에 1%의 사망 위험을 수반한다고 가정합니다. 이것은이 진단으로 1 일 생존 가능성이 99%라는 것을 의미합니다. 다음 날은이 위험 가정을 감안할 때 동일한 생존 기회를 전달하므로 2 일 생존 가능성은 0.99×0.99=0.98 입니다. 매일 99%의 생존 확률을 지니고 있으면 2 주 생존 가능성은 0.9914=0 입니다.,87,그리고 6 개월 및 1 년 생존 기회는 각각 0.16 및 0.03 으로 표시 될 수 있습니다. 는 경우에 효과적인 치료를 감소의 위험에 의해 죽음을 40%(즉,결과 HR 의 0.60),위험은 단지 0.6%의 일을 의미의 생존 가능성 1 일 이 진단은 99.4%,기회의 살아난 2 일 0.994×0.994=0.988,등등. 이러한 확률을 계속 곱하면 6 개월 및 1 년 생존 기회는 0.33 및 0.11 로 표시 될 수 있습니다. 따라서 40%의 위험 감소(HR=0.,60)는 의심 할 여지없이 인상적인 치료 효과,생존 가능성을 넘어 1 년은 호리호리 모두에서 치료를 팔 이 예제에서,그리고 어떤 시점에서 다음과 같은 환자의 상대적인 감소에서 사망의 위험 평등을 40%. 이 예제의 의미를 명확히하는보다 공식적인 그림은 다음 섹션에서 제공됩니다.
를 들어에 따라 지수 생존
계획에서 종양학 시험으로 생존의 끝점을 지수 이벤트 시간은 일반적으로 추측하고 자주 합리적인 근사치,특히 전체 생존이다., 이 프레임워크 내에서,고려한 가상의 제어 집단으로 평균 전반적인 생존의 6 개월와 비교 환자의 그룹을 그 처리 결과에 40%감소에서 위험의 죽음은,HR=0.60. 그림 Figure11 은 각각 se(x)및 SC(x)로 표시된 실험(a)및 대조군(b)그룹에 대한 결과 생존 분포를 보여줍니다. 의 상대적인 감소에서 사망의 위험을 어떤 시점 x 에 의해 주어진 1-환자의 비율은 사망까지 시간 x 에서 치료를 팔 대 제어 arm., 이것은 시간 x=SE(x)−SC(x)1−SC(x)에서
실험용 암(a)및 대조군 암(b)에 대한 지수 생존 분포. 분배 양식 SE(x)=exp(−rθx)위(a)와 SC(x)=exp(−θx)는(b)가정,위험 평가 θ=0.116 컨트롤 팔이(산출 중간 생존의 6 개월)과 위험 비율 r=0.60. 절대 생존 이익은 x=(1/θ)(logr/(r−1))에서 최대화됩니다.,
이 표시될 수 있는 위험 감소 is less than1−r 에서 모든 포스트 기준을 관찰 포인트는 모든 위험 비율 r<1(부록 참조). 즉,사망 위험의 상대적 감소는 항상 위험 비율이 암시하는 것보다 적습니다. 또한 평가되는 시간 지점의 감소 함수입니다. 예를 들어,그림 그림 1,1 의 예에서 40%의 위험 감소는 각각 1 년 및 2 년 사망률에서 25%및 14%의 위험 감소를 의미합니다.,
의 대체 방법을 평가하는 처리는 유익을 고려하는 것이 상대적 생존에서 특정 시점에,로 표현되는 비율의 생존율에 팔을 제어하는 실험 arm. 이것은 너무 때로는 가로 연결와 함께 위험 비율이지만,그것은 측정하의 상대적 생존 기회(제어와 실험적인 치료)보다는 측정의 상대적 위험의 죽음(실험적인 대 제어 치료)., 의 장점이 이러한 관점은 다음과 같이 자연적으로 에서 고려의 생존에 분포 및 필요하지 않은”반전을 계산하는”사망률. 그러나 위험 비율과 상대 생존율 사이의 연결도 약하다. 지수 생존의 가정하에,상대 생존(대조군 대 실험 암의 비율)이 위험 비율과 동일한 사후 기준점 x 가 하나뿐입니다. 이것은 xr=1θ(logrr−1)의 경우 인 것으로 보여 질 수 있는데,여기서 θ 는 대조군 생존 분포의 위험 비율이다., 의 흥미로운 기능이 지수 생존하는 xr 은 또한 포인트에서는 생존에 절대적인 차이가 실험 및 제어 배포판은 확대(부록 참조). 이 시점에서의 가장 큰 분리에 의하여,일부 회계 가장 유리한 지점을 평가하는 생존 혜택,상대적 생존율과 같은 위험 비율 r,그러나 상대적으로 위험의 죽음(실험적인 대 control)은 상당히 큰 것보다는 r,즉,위험 감소보다 훨씬 작은 1−r. 예제에서의 그림 Figure11r=0.,60,절대 생존 혜택은 xr=11 개월에 최대화되며,이 시점에서 사망 위험 감소는 26%입니다.
있음을 보여 상대적 위험 감소는 어떤 점 x 은 감소하는 기능의 x 로 최대 값을 1 시간 만에서 x=0,또한 상대적 생존(제어와 실험 arm)같 HR 에서 단 하나의 특정 post‐기준점,그것은 또한 중요한 공정한 균형을 지적하는 상대적 증가에서 생존(비율의 실험 대 제어 arm)까지 점 x 증가 기능의 x, 최소 1.0x=0., 이것의 의미 있는 시간에 포인트에서 먼 기준,지만 상대적인 감소에서 사망의 위험은 매우 작은 본질적으로 기능의 작은 비율의 생존에서 환자 모두에 팔고,상대적 증가에서 생존은 매우 크다. 예제에서의 그림 그림 1 과 같이,1,상대적으로 감소에서 사망의 위험에서 2 년 동안은 14%,그러나 생존의 가능성을 실험 팔을 통해 세상에서 제어 arm(19%versus6%).
