Journal of Hospice and Palliative Care
- Volume 5 Issue 2
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- Pages.111-124
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- 2002
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- 2765-3072(pISSN)
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- 2765-3080(eISSN)
Prediction of Life Expectancy for Terminally Ill Cancer Patients Based on Clinical Parameters
말기 암 환자에서 임상변수를 이용한 생존 기간 예측
- Yeom, Chang-Hwan (Department of Family Medicine, National Health Insurance Corporation Ilsan Hospital) ;
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Choi, Youn-Seon
(Department of Family Medicine, Korea University Guro Hospital) ;
- Hong, Young-Seon (Department of Medical Oncology, St. Mary Hospital, College of Medicine, Catholic University of Korea) ;
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Park, Yong-Gyu
(Department of Biostatistics, College of Medicine, Catholic University of Korea) ;
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Lee, Hye-Ree
(Department of Family Medicine, Yong-dong Severance Hospital, Yonsei University College of Medicine)
- 염창환 (국민건강보험공단 일산병원 가정의학과) ;
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최윤선
(고려의대 구로병원 가정의학과) ;
- 홍영선 (가톨릭의대 성모병원 종양내과) ;
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박용규
(가톨릭의대 통계학과) ;
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이혜리
(연세의대 영동세브란스병원 가정의학과)
- Published : 2002.11.30
Abstract
Purpose : Although the average life expectancy has increased due to advances in medicine, mortality due to cancer is on an increasing trend. Consequently, the number of terminally ill cancer patients is also on the rise. Predicting the survival period is an important issue in the treatment of terminally ill cancer patients since the choice of treatment would vary significantly by the patents, their families, and physicians according to the expected survival. Therefore, we investigated the prognostic factors for increased mortality risk in terminally ill cancer patients to help treat these patients by predicting the survival period. Methods : We investigated 31 clinical parameters in 157 terminally ill cancer patients admitted to in the Department of Family Medicine, National Health Insurance Corporation Ilsan Hospital between July 1, 2000 and August 31, 2001. We confirmed the patients' survival as of October 31, 2001 based on medical records and personal data. The survival rates and median survival times were estimated by the Kaplan-Meier method and Log-rank test was used to compare the differences between the survival rates according to each clinical parameter. Cox's proportional hazard model was used to determine the most predictive subset from the prognostic factors among many clinical parameters which affect the risk of death. We predicted the mean, median, the first quartile value and third quartile value of the expected lifetimes by Weibull proportional hazard regression model. Results : Out of 157 patients, 79 were male (50.3%). The mean age was
목적 : 의학의 발달로 인간의 생존 기간이 길어졌지만, 암 발생율과 사망율은 오히려 증가하고 있어 그로 인해 말기 암 환자는 계속 늘어나고 있는 실정이다. 말기 암 환자를 진료하는 데 있어서 환자의 생존 기간을 예측하는 것은 중요한 문제로 만약 환자의 생존 기간을 예측할 수 있다면 남은 시간에 따라 환자, 가족, 의료진은 치료의 선택에 큰 차이를 보일 것이다. 이에 저자 등은 말기 암 환자에서 사망 위험도를 높이는 예후 인자를 알아내고 이들 예후 인자의 개수에 따른 생존 기간을 예측하여 말기 암 환자의 진료에 도움이 되고자 하였다. 방법 : 2000년 7월 1일부터 2001년 8월 31일 사이에 국민건강보험공단 일산병원 가정의학과에 말기 암으로 입원한 환자 157명을 대상으로 입원당시 환자의 임상변수 31가지를 조사하였다. 그리고 환자의 의무기록과 조사된 환자의 신상기록을 가지고 2001년 10월 31일까지의 환자의 생존 여부를 확인하였다. Kaplan-Meier 방법과 로그순위 검정(log-rank test)을 이용하여 임상변수에 따른 생존 기간에 차이가 있는지를 알아보았다. Cox의 비례위험함수 모형(Cox's proportional hazard model)을 이용하여 임상변수 중 사망 위험도를 높이는 유의한 변수를 얻은 후 이를 예후 인자로 삼고, 이것을 와이블 비례위험함수 모형(Weibull proportional hazard function model)을 이용하여 예후 인자들의 유무에 따른 생존 기간의 평균, 중앙값 제 1사분위수 그리고 제 3사분위수를 계산하여 생존기간을 예측하였다. 결과 : 말기 암 환자 157명 중 성별은 남자가 79명(50.3%), 여자가 78명(49.7%)이었고, 평균 연령은 남자가