TNM 병기에 따른 연도별 유방암 발생 통계
TNM 병기에 따른 연도별 유방암 발생 통계
2019 12 17
건수: 2010년부터 2014년까지 축적된 유방암 환자 암 병기 데이터 중, TNM 병기가 밝혀지지 않았거나 극히 소수인 병기를 가진 환자데이터를 제한 8158 건
활용 속성: SERIAL, DBYEAR, AJCC6_T, JCC6_N, AJCC6_m
연도 별 유방암 환자의 T병기
“암병기 활용 아이디어”문서에 따라, 유방암의 TNM 병기에 따른 연도별 별 발생에 대한 시각화를 진행하였다.
전체적으로, 모든 지표상(T병기, N병기, M병기)에서 암의 진행이 적게 된 낮은 병기의 환자 수가 가장 많은 것을 확인할 수 있었다.
또한 TNM 병기의 각 지표의 데이터가 2012년도에 가장 많은 것으로 볼 때, 2012년에 본원을 내원한 환자들이 많았다고 추측할 수 있다.
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연도 별 유방암 환자의 N병기
ggplot(brstCS, aes(x=DBYEAR, y=..count.., color= AJCC6_N, linetype=AJCC6_N, group=factor(AJCC6_N))) + geom_line(stat="count", size=0.75) + geom_point(stat="count", size=1.3) + ggtitle("초진년도에 따른 유방암 환자의 N병기 ")+ theme(plot.title = element_text(family="serif", size=18, face="bold", hjust = 0.5), legend.position = "bottom") + labs(x="연도", y="환자수", color="N병기", linetype="N병기")
연도 별 유방암 환자의 M병기
전이 여부를 확인하는 M병기의 경우, 전이가 된 암환자(M1)보다 전이가 되지 않은 암환자가 모든 연도에 대해 압도적으로 높았다.
ggplot(brstCS, aes(x=DBYEAR, y=..count.., color= AJCC6_M, linetype=AJCC6_M, group=factor(AJCC6_M))) + geom_line(stat="count", size=0.75) + geom_point(stat="count", size=1.3) + ggtitle("초진년도에 따른 유방암 환자의 M병기 ")+ theme(plot.title = element_text(family="serif", size=18, face="bold", hjust = 0.5), legend.position = "bottom") + labs(x="연도", y="환자수", color="M병기", linetype="M병기")
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