골육종의 예후인자

골육종의 예후인자

2020 01 14

1.대상논문

1)제목: 골육종의 예후인자 2)저자: 전대근 외 4인 3)게재지: 대한골관절종양학회지 Vol3.No1.1997

  1. 활용데이터

1)건수: 육종암 레지스트리 전체 데이터 중, 성별 및 나이가 밝혀진 데이터, 361건

2)테이블: 육종암 대상자(SARC_PT_TRGT) 등

본 논문은 골육종 환자들의 예후인자를 대상으로 인자간의 상관관계 및 현황에 대해 분석한 논문이다.

본 시각화에서는 데이터 부재 및 추출 등의 제한적 요소로 인해, 골육종이 아닌 육종암 전체 데이터 대상으로 분석하였으며, 논문에서 예시로 든 인자들 중, 절단여부, 나이, 성별, 세 요소에 대해 시각화를 진행하였다.

육종암 환자의 수술적 치료 방법

논문에서는 육종암 환자의 수술적 치료의 사례를 분석했을 때, 연구 대상 환자군 중 절단술이 10례, 사지보존술이 101례로 절단술이 전체 10%미만으로 나타났다.(논문 P.3) 이에 착안하여, 육종암 레지스트리 데이터 대상, 치료법의 구분으로 어느정도 현황을 보일지 확인하고자 하였다.

## 시각화 코드

ggplot(sarc1.2, aes(x="", y=..count.., fill= sur_method)) + geom_bar(stat="count", width = 1.0, color="white") + coord_polar(theta = "y", start = 0) + scale_fill_manual(values= c("#33FFCC","red")) + geom_text(mapping=aes(label=paste0(round(..count../sum(..count..)*100),"%")),stat ="count",vjust=-1.3, hjust=0.5, face="bold", size=5, position = position_stack(vjust = 0.5),color="black", face="bold") + ggtitle("육종암 환자의 수술적 치료 방법(절단/보존)" )+ theme(plot.title = element_text(size=15, face="bold", hjust = 0.5)) + labs(x="", y="", fill = "절단 여부") 건

수술적 치료법이 밝혀진 분석 대상 데이터 69 건 중, 절단 방법을 거친 환자는 단 1건으로 논문의 수치와는 큰 차이가 있는 것으로 드러났다. 이는 골육종만을 다룬 논문과는 달리, 육종암 전체 데이터를 다뤘기 때문에 위와 같은 결과가 나타났으리라 추측할 수 있다.

연령 및 성별로 확인한 육종암 환자의 특성

논문에서는 성별 및 평균 연령 등의 환자 기본정보를 통해서 예후인자를 설명하고자 하였다. (논문 P.3) 이에, 육종암 환자 레지스트리 데이터를 활용하여 성별 및 평균 연령 추이는 어떻게 다를지 시각화를 통해 확인하고자 하였다.

## 시각화 코드

sarc_graph <-

ggplot(sarc1.1, aes(x=age, y= ..count.., fill=sex)) + geom_area(stat = "bin", alpha=0.6)+ geom_vline(aes(xintercept=mean(age)), color="blue", linetype="dashed", size=1) + scale_x_continuous(breaks = seq(0,90,10))+ scale_fill_brewer(palette="Dark2") + ggtitle("육종암 환자의 성별 별 연령 추이") + theme_classic() + labs(x="연령", y="환자수", fill="성별")

sarc_graph + theme(legend.position = "bottom", plot.title = element_text(family = "serif",size=15, face="bold", hjust = 0.5))

평균 연령은 약 41세로 나타났다. 이는 논문에서 언급한 평균연령, 17.2세와는 큰 차이가 있었으나, 10~20세 연령군에서 가장 많은 환자수를 나타내는 것으로 보아, 타 암종 대비 젊은 연령대에서 호발하는 특징이 있는 것을 확인해볼 수 있다. 또한 남성이 여성대비 1.5배이상 많은 것으로 드러나, 논문 내 환자의 성별비 인 69:42와 흡사하게 나타났다.

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