お知らせ
カプラン･マイヤー法を見るときに 気をつけたいポイント ［J-CLEAR通信（66）］
どうしてカプラン･マイヤー法（Kaplan-Meier method）を使うのか
高血圧患者を対象にして，新規の降圧薬（A群）が標準的降圧薬（C群）に比べて心血管死亡を抑えることを立証したいとしよう。このとき，1年以内の心血管死亡率を比較するだけでよいだろうか。「1年以内だけで十分だろうか」と気にすることもあるだろうが，それよりも気になることがある。たとえば，両群とも100例当たりの心血管死亡例が同じ10例ずつであったとしても，C群では10例すべてが半年以内に起きていて，A群では5例が半年以内で残る5例はその後に起きていたとしよう。このとき，両群が同じ効果と思うのは変であり，A群のほうが優れていると思うだろう。
この違いを明らかにするのが生存率解析（survival analysis）である。エンドポイントは心血管死亡で同じなのだが，「生存」と「死亡」という静的な二値情報ではなく，心血管死亡が生じるまでの時間データ（time to event data）を扱うのが生存率解析である1）（表1）。早期に起こるほうが危険だと感じるので，動的な，スピードを意識したリスク概念である。同じ心血管死亡リスクではあるが，前者はリスク（risk），後者はハザード（hazard）と区別することがある。
時間データは数値なのでt検定やウィルコクソン（Wilcoxon）検定で済むと思うかもしれないが，全員が1年以内に死亡しているとは限らない。つまり，心血管死亡が生じるまでの時間は不明というデータとなる。かといって完全に不明ではなく，1年目までに生じなかった場合は，1年超という中途半端なデータになる。途中で転勤して，その後のことは不明という者もいるだろう。その場合は転勤した時点で打ち切りとなる。時間軸の右側が打ち切られているため，右打ち切りデータ（right censored data）と呼ぶ。こうしたデータがあってもイベント率が算出できるような手法を，KaplanとMeierが1958年に提唱した2）。図1 3）はメラノーマでの事例である。生存率（縦軸）が50％の時点（横軸）を生存期間中央値（median survival time：MST），生存率の時間推移を示した曲線を生存率曲線（survival curves）あるいはカプラン･マイヤープロット（Kaplan-Meier plots）と呼ぶ。循環器領域などではイベント発現が少ないため，図2 4）のような持ち上がり型の曲線を描くことが多い。縦軸は累積ハザード（cumulative hazard）となっているが，イベント発現率のことである。
残り2,452文字あります
会員登録頂くことで利用範囲が広がります。 » 会員登録する
