可逆性イベントの生存解析

このページでは、可逆性イベント（寛解と再燃を繰り返すなど）を考慮した生存解析の機能を提供します。 通常のKaplan-Meier法では、一度でもイベント（再燃など）が発生した時点で「失敗」として扱われますが、可逆性イベント解析では、再度良い状態（寛解など）に戻った場合も評価に含めることができます。

可逆性イベントとは、発生しても後に消失する可能性があるイベントのことです。

• 典型例: 白血病における寛解と再燃
  • 患者は治療により寛解（イベント消失）→ 再燃（イベント発生）→ 再寛解（イベント消失）を繰り返す可能性があります
• 従来法の問題点: 通常のKaplan-Meier法では、最初の再燃時点で「失敗」とみなされ、その後の寛解は評価されません

• CLFS (Current Leukemia-Free Survival): 「現在寛解状態にある」かつ「生存している」確率
  • 再燃しても再度寛解すれば「良い状態」としてカウントされます
  • 可逆性イベントを考慮した生存率の指標です
  • Leukemia となっていますが、白血病以外にも適用可能です
• CCI (Current Cumulative Incidence): 「現在イベント状態（再燃など）にある」累積発生率
  • 競合リスク（死亡など）を考慮します
  • CLFSの補完的指標として解釈できます（≒ 1 - CLFS）

比較のため、通常のKaplan-Meier法による指標も同時に表示できます：

• LFS (Leukemia-Free Survival): 「最初の寛解を維持している」かつ「生存している」確率
  • 一度でも再燃したらその時点で「失敗」とみなされます
• CI (Cumulative Incidence): 通常の累積発生率
  • 競合リスクを考慮した従来の方法による累積発生率です

群間比較は、Klein et al. (2007) の手法に基づき、固定時点での生存率の差を検定します。

• 各時点（例: 12ヶ月、24ヶ月）での群間の生存率に統計的に有意な差があるかを評価します
• Kaplan-MeierのLogrank検定とは異なり、「観察期間全体」ではなく「特定時点」での比較となります
• 臨床的には「1年生存率に差があるか」「2年生存率に差があるか」という具体的な時点での評価が可能です

群間比較は、必要最小限のデータをクラウドに送信し、R にて解析を行います。

• 観察期間の変数: イベント発生または打ち切りまでの時間
  • 単位は「日」で入力してください
  • 結果は選択した単位（日・週・月・年）で表示されます
  • 日付データを観察期間として使用する場合は、「データ処理」メニューの「日付・時刻計算」機能にて事前に差分を日数に変換してください
• イベント変数: 終点イベント（死亡など）の有無を示す変数
  • ユーザーは任意の値をイベント発生・打ち切りとして設定できます
  • デフォルトでは “1” がイベント発生、“0” が打ち切りを意味します
  • どちらか片方だけを指定し、もう片方は「それ以外」にできますので、必ずしも二値変数でなくとも構いません
• 状態変化時点の変数: 患者の状態が変化した時点を示す変数（単位は日）
  • 状態が変化した時点を順番に指定します
  • 例（白血病の場合）:
    • 1. 消失 = 最初の寛解時点
    • 2. 発生 = 最初の再燃時点
    • 2. 消失 = 2回目の寛解時点
    • 3. 発生 = 2回目の再燃時点
    • …
  • 空欄・NAは「その時点まで到達していない」として扱われます
• 群別する変数: 異なるグループや治療法に基づいてデータを分類します（オプション）
  • 群間比較を行う場合に指定します
• 表示する曲線:
  • CLFS: 可逆性イベントを考慮した生存率（推奨）
  • CCI: 可逆性イベントを考慮した累積発生率
  • LFS: 通常のKaplan-Meier法による生存率（比較用）
  • CI: 通常の累積発生率（比較用）
• 表示設定:
  • 横軸の単位: 日・週・月・年から選択
  • 95%信頼区間: 塗りつぶしまたは点線で表示
  • 線の太さ: 1〜10ピクセル
  • X軸の目盛間隔: 任意の間隔を設定可能