간세포암 환자들의 연령군 별 임상학적 특성
간세포암 환자들의 연령군 별 임상학적 특성
대상 논문
제목: 간 절제술을 시행한 간세포암 환자의 연령군 별 임상적 특성 및 치료성적 비교
저자: 조옥구 외 4인
게재지: 대한암학회지 제 29 권 제 5 호
활용 데이터
건수: 간암 레지스트리 데이터 2599건
테이블: 간암 환자건강정보(LVER_MR_HLTH), 방광암 기본정보(LVER_PT_TRGT), B형간염 관련 약제 투약정보(LVER_PE_PMED)
본 논문에서 대상환자를 나눈 Grouping 기준인 저연령군(40세 이하), 호발연령군 (41~60세), 고연령군(61세 이상), 총 세 집단을 구현하기 위해 환자 나이정보를 이용하여 데이터 조작을 실시하였다. 진단 시 나이 기준, 데이터 건수는 각 고연령군-841명 / 저연령군 158명 / 호발연령군 1600명으로 나타났다.
또한, 본 논문에서 임상적 특성 도출을 위해 활용한 모든 지표에 대한 시각화를 실시하지 않고, 논문 P.827 내에서 유의하다고(P-value<0.05) 판단한 두 지표인 HBs Ag(B형간염 항원), Family History(가족력)에 대해서만 실시하였다.
연령군 별 가족력 유무 여부와 간암 발병과의 상관관계
본 논문에선 고연령군 대비 저연령군과 호발연령군의 가족력이, 암 발병과 더 유의하게 상관 있음에 주목한다.(P.827 결과, P.828 Table1)
이에 대해, 각 연령군으로 분류한 데이터 2599 건 중 환자의 일가 부모 및 형제가 암가족력이 있는 경우에 한정하여 데이터를 분류한 뒤, 시각화를 실시하였다.
전체 데이터 건수 대비 비율로 보았을 때, 고연령군은 가족력 유무 대비 4.3:1, 저연령군은 5:1, 호발연령군은 3.8:1 로 나타났다. 수치적인 결과로만 미루어 보았을 때,가족력은 호발연령군에게 가장 관계 있다고 말할 수 있다.
다만 논문에서 결론지었던 것과 같이, 고연령군보다 저연령군의 암 발병에 가족력이 더 관계 있다는 사실은 수치로는 확인할 수 없었다.
ggplot(LVER1,mapping=aes(x=진단시.나이, y=..count.., fill=가족력.여부)) + geom_bar(stat="count") + scale_fill_brewer(palette=1) + ggtitle("연령군 별 가족력 여부", )+ geom_text(mapping=aes(label=paste0(round(..count../sum(..count..)*100),"%")),stat ="count", vjust=1.5, hjust=0.5, position = "stack") + theme(plot.title = element_text(size=15, face="bold", hjust = 0.5)) + labs(y="환자수")
연령군 별 B형간염 보균 여부와 간암 발병과의 상관관계
마찬가지로, 본 논문에선 고연령군 대비 저연령군 및 호발연령군의 B형간염 항원 보유 여부(HBs Ag)와 간암 발병률 또한 유의하게 상관 있다고 결론 내렸 다.(P.827 결과, P.828 Table1)
분석 결과, 이는 분석 대상 레지스트리 데이터에도 해당하는 사실임이 드러났다. 고연령군은 B형간염 항원 유무 대비 3:1, 저연령군은 1:1, 호발연령군은 1.3:1 로, 저연령군, 호발연령군, 고연령군 순으로 보균자가 많은 것으로 보여졌다.
본 분석에 활용한 샘플 데이터 수가 논문에서의 실험 대상 환자 수 대비 많음에도 불구하고 이와 같은 큰 격차가 나타난 바, 저연령군과 호발연령군의 간암 발병에는 B형간염 보균 여부가 큰 영향을 끼침을 증명한다.
summary(LVER1$B형간염.여부)
## N Y ## 1615 984
ggplot(LVER1,mapping=aes(x=진단시.나이, y=..count.., fill=B형간염.여부)) + geom_bar(stat="count") + scale_fill_brewer(palette=2) + ggtitle("연령군 별 B형간염 항원 보유 여부", )+ geom_text(mapping=aes(label=paste0(round(..count../sum(..count..)*100),"%")),stat ="count", vjust=1.5, hjust=0.5, position = "stack") + theme(plot.title = element_text(size=15, face="bold", hjust = 0.5)) + labs(y="환자수")
Last updated
