生存曲線の記述と群間の比較 (Logrank検定, Logrank trend検定)

このページでは、Kaplan-Meier法による生存曲線の描画と、Logrank検定、Logrank trend検定を用いた生存データの群間比較の機能を提供します。

生存率とは、特定の時間内に特定のイベント（例えば、死亡や疾病の再発）が発生しない確率を指します。 この確率は、時間の経過とともに変化し、それを視覚的に表現するのが生存曲線です。

• Kaplan-Meier法: この方法は、時間の経過とともに生存率がどのように変化するかを示す生存曲線を提供します。
  • 各時点での生存率は、その時点までの生存者とイベント（例えば、死亡）の数に基づいて計算されます。これにより、時間とともに生存率がどのように変化するかを確認できます。

• Logrank検定: 二つ以上のグループ間で生存時間に統計的に有意な差があるかどうかを評価する手法です。
• Logrank trend検定: 複数のグループ間で生存時間に一定の傾向（例えばリスクの増加や減少）があるかを評価します。
• 一般化Wilcoxon検定 (Peto-Peto法): 生存時間の早期差異を重視した検定で、観察期間の早い段階でのグループ差を捉えるのに適しています。Logrank検定と比較して、早期イベントに対する検出力が高くなります。

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。

Nelson-Aalen推定量は、累積ハザード関数を推定する手法です。Kaplan-Meier法が生存率を推定するのに対し、Nelson-Aalen推定量はハザード（単位時間あたりのイベント発生率）の累積値を推定します。

• 小サンプルサイズでの推定精度が高い特性があります。
• 累積ハザードの増加パターンから、ハザードが時間とともに増加・減少・一定のいずれかを視覚的に確認できます。

RMST (Restricted Mean Survival Time) は、指定した時点 (τ: tau) までの平均生存時間を表します。生存曲線下の面積として解釈でき、比例ハザード性の仮定が成立しない場合でも有効な要約統計量です。

• 2群比較のみ対応しています。
• τ (制限時間) は、各群のイベント最大時刻のうち小さい方を自動設定します（`survRM2` の推奨に準拠）。
• 出力には各群のRMST、群間差、群間比とその95%信頼区間・p値が含まれます。

• 観察期間: 観察開始から、観察打ち切りもしくはイベント発生までの期間です。
  • 日数を年に変換するなどの機能がありますので、事前の変換処理は不要です。
  • 日付や時刻の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」機能にて事前に変換処理を行ってください。
• イベント (二値変数): 例えば「死亡」などのイベントの有無を設定します。
  • ユーザーは任意の値をイベントとして設定できますが、デフォルトでは “1” がイベントの発生、“0” が観察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。
• 群分類 (カテゴリカル変数): 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。
  • 順序: ドラッグ＆ドロップで群の順序を変更できます。
    • グラフにおける凡例の順序が変わるだけでなく、Logrank trend 検定における順序の前提となります。
• 描画設定:
  • ライン設定: 線の種類（実線、点線、破線）、太さ、色を選択できます。
  • マーカー設定: 生存曲線上のイベントを示すマーカーの形状と色を選択できます。
  • 95%信頼区間の表示: 生存曲線に95%信頼区間を表示できます。
    • ラインの色を半透明にして塗りつぶす形の表示となります。
  • 生存率のパーセンテージ表示: 生存率をパーセンテージで表示します。
  • Number at riskの表示: 各時間点での有効症例を表示します。
    • これは、その時点でイベントのリスクがある個体の数を意味します。

生存分析シミュレーター では、カプラン・マイヤー曲線の描画や、ログランク検定による2群の比較が可能です。「打ち切り」がデータにどう反映されるかを視覚的に確認できます。