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多地点合同メディカル・カンファレンス[2018-第4回]

更新・確認日:2018年04月20日 [ 履歴 ]
履歴
2018年04月20日 ビデオを掲載しました。
2018年02月07日 抄録を更新しました。
2017年12月12日 抄録を掲載しました。

日時 2018年03月08日(木) 17:30~19:00
テーマ 臨床医に必要な生物統計学の基本-生存時間解析-
(国立がん研究センター中央病院発信)
司会・講師 国立がん研究センター 研究支援センター 生物統計部 研究員 水澤 純基
タイトル:「がん臨床試験を解釈するために知っておくべき生物統計学の基礎知識-生存時間解析-」
(ビデオを見る)
(iPhone、iPadで見る)

普段、各診療科で実施されている抄読会で、論文の結果の解釈に疑問を抱いたことはないだろうか。また、研究結果を学会発表・論文化する際に、統計的観点からの指摘に苦労した経験をお持ちの方も少なくないだろう。本カンファレンスでは、講義形式により臨床研究の結果の解釈に必要な生物統計学について実例を踏まえて解説する。
本講義はがん臨床試験の解釈に必須の知識である「生存時間解析」について説明する。
まず、生存曲線の見方について説明する。生存曲線とは縦軸に集団が生存(無イベント)の割合をとり、横軸に起算日からの時間をとって、プロットしたものである。その特徴、および記号の意味などについて説明したい。また、生存曲線を描くための方法として代表的な「Kaplan-Meier法」の説明も行う。普段、統計解析ソフトウェアで簡単に描けるものであるが、自分でKaplan-Meier法による生存曲線を描くことで、より理解が深まることを期待している。
また、論文や学会発表時に記載が求められる「リスク集合(patients at risk)」、「観察期間中央値」などについても説明する予定である。それぞれ、その指標をどのように解釈すれば良いか、実例と共に紹介したい。
次に、2群の生存曲線を比較するための方法として一般的に用いられる「ログランク検定」の説明を行う。しばしば「ログランク検定は5年時点の差を検定している」、「生存期間中央値が出ていないのにログランク検定がされているのはおかしい」という意見がある。このように思っていた方は、今回の講義を通して、正しい解釈を身につけてほしい。
最後に、2群の生存曲線の治療効果(ハザード比)を推定するための手法である「Coxの比例ハザードモデル」について説明する。「そもそもハザードとはどのような概念か?」、「ハザード比とは何か?」、「比例ハザード性とは?」、このような疑問を持たれた方は是非講義に参加して頂きたい。


用語集
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