상악암은 비교적 진행되어서야 발견되는 수가 많지만 경부 임파절 전이나 원격 전이는 다른 두경부 암에 비해 흔하지 않기 때문에 종양의 국소 억제가 치료의 성패를 좌우하게 된다. 그러나, 상악동은 안와나 두개저에 접하고 있어서 다른 악성 종양처럼 충분하게 안전한 절제연을 두고 제거하는 것이 불가능한 수가 많다. 한편 대부분의 시설에서 수술과 방사선요법을 단독 또는 병행요법으로 시행하고 있는데 그 치료성적이 보고자에 따라 다양하며 비교적 좋지 못한 형편이다. 저자들은 88년 t월부터 91년 12월까지 상악암으로 진단받고 동맥내 항암제 주입요법, 방사선 치료및 수술을 포함한 집합적 치료를 시행하였던 16례(전례 편평상피암, T2 1례, T3 6례, T4 9례, 평균 연령 57.2세)에 대하여 그 결과를 후향적으로 검토하였다. Kaplan-Meier법에 의한 5년 생존률은 51.95%였으며 안구나 구개, 안면 피부등을 일부 보존할 수 있었고 기능적으로도 만족할 만하였다.
In recent years, there has been a growing recognition of the important role that long non-coding RNAs (lncRNAs) play in the immunological process of hepatocellular carcinoma (LIHC). An increasing number of studies have shown that certain lncRNAs hold great potential as viable options for diagnosis and treatment in clinical practice. The primary objective of our investigation was to devise an immune lncRNA profile to explore the significance of immune-associated lncRNAs in the accurate diagnosis and prognosis of LIHC. Gene expression profiles of LIHC samples obtained from TCGA database were screened for immune-related genes. The optimal immune-related lncRNA signature was built via correlational analysis, univariate and multivariate Cox analysis. Then, the Kaplan-Meier plot, ROC curve, clinical analysis, gene set enrichment analysis, and principal component analysis were performed to evaluate the capability of the immune lncRNA signature as a prognostic indicator. Six long non-coding RNAs were identified via correlation analysis and Cox regression analysis considering their interactions with immune genes. Subsequently, tumor samples were categorized into two distinct risk groups based on different clinical outcomes. Stratification analysis indicated that the prognostic ability of this signature acted as an independent factor. The Kaplan-Meier method was employed to conduct survival analysis, results showed a significant difference between the two risk groups. The predictive performance of this signature was validated by principal component analysis (PCA). Additionally, data obtained from gene set enrichment analysis (GSEA) revealed several potential biological processes in which these biomarkers may be involved. To summarize, this study demonstrated that this six-lncRNA signature could be identified as a potential factor that can independently predict the prognosis of LIHC patients.
In this paper we propose a logistic regression method to estimate the survival function and the median survival time in interval-censored data. The proposed method is motivated by the data augmentation technique with no sacrifice in augmenting data. In addition, we develop a cross validation criterion to determine the size of data augmentation. We compare the proposed estimator with other existing methods such as the parametric method, the single point imputation method, and the nonparametric maximum likelihood estimator through extensive numerical studies to show that the proposed estimator performs better than others in the sense of the mean squared error. An illustrative example based on a real data set is given.
In medical follow-up, equipment lifetesting, various military situations, and other fields, one often desires to calculate survival probability as a function of time, p(t). If the observer is able to record the time of occurrence of the event of interest (called a 'death'), then an empirical, non-parametric estimate may simply by obtained from the fraction of survivors after various elapsed times. The estimation is more complicated when the data are truncated, i.e., when the observer loses track of some individuals before death occurs. The product-limit method of Kaplan and Meier is one way of estimating p(t) when the mechanism causing truncation is independent of the mechanism causing death. This paper proposes jackknife estimators of logistic trans-formation and compares it to the product-limit method. A computer simulation is used to generate the times of death and truncation from a variety of assumed distributions.
Background: This study used Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) pancreatic cancer data to identify predictive models and potential socio-economic disparities in pancreatic cancer outcome. Materials and Methods: For risk modeling, Kaplan Meier method was used for cause specific survival analysis. The Kolmogorov-Smirnov's test was used to compare survival curves. The Cox proportional hazard method was applied for multivariate analysis. The area under the ROC curve was computed for predictors of absolute risk of death, optimized to improve efficiency. Results: This study included 58,747 patients. The mean follow up time (S.D.) was 7.6 (10.6) months. SEER stage and grade were strongly predictive univariates. Sex, race, and three socio-economic factors (county level family income, rural-urban residence status, and county level education attainment) were independent multivariate predictors. Racial and socio-economic factors were associated with about 2% difference in absolute cause specific survival. Conclusions: This study s found significant effects of socio-economic factors on pancreas cancer outcome. These data may generate hypotheses for trials to eliminate these outcome disparities.
Background: This study analyzed Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) data to assess if socio-economic factors (SEFs) impact on endometrial cancer survival. Materials and Methods: Endometrial cancer patients treated from 2004-2007 were included in this study. SEER cause specific survival (CSS) data were used as end points. The areas under the receiver operating characteristic (ROC) curve were computed for predictors. Time to event data were analyzed with Kaplan-Meier method. Univariate and multivariate analyses were used to identify independent risk factors. Results: This study included 64,710 patients. The mean follow up time (S.D.) was 28.2 (20.8) months. SEER staging (ROC area of 0.81) was the best pretreatment predictor of CSS. Histology, grade, race/ethnicity and county level family income were also significant pretreatment predictors. African American race and low income neighborhoods decreased the CSS by 20% and 3% respectively at 5 years. Conclusions: This study has found significant endometrial survival disparities due to SEFs. Future studies should focus on eliminating socio-economic barriers to good outcomes.
The recent stream to reliability prediction is that it is totally inclusive in depth to consider even the operating and environmental condition at the level of finished goods as well as component itselves. In this study, firstly we present the reliability prediction methods by entire failure rate model which failure rate at the system level is added to the failure rate model at the component level. Secondly we build up the improved bases of reliability demonstration through a, pp.ication of Kaplan-Meier, Cumulative hazard, Johnson's methods as non-parametric and Maximum Likelihood Estimator under exponential & Weibull distribution as parametric. And also present the methods of curve fitting to piecewise failure rate under Weibull distribution, PRST (Probability Ratio Sequential Test), curve fitting to S-shaped reliability growth curve, computer programs of each methods. Lastly we show the practical for determination of optimal burn-in time as a method of reliability enhancement, and also verify the practical usefulness of the above study through the a, pp.ication of failure and test data during 1 year.
오염이 있는 생존자료에서 여러 가지 회귀뎁스(regression depth)를 비교 연구하였다. 중도절단 자료에서 회귀뎁스에 대한 정의는 Park과 Hwang(2003)의 반공간회귀뎁스(halfspace regression depth)와 Park(2003)의 심플리셜 회귀뎁스(simplicial regression depth)가 있다. 본 논문은 Hubert 등(2001)이 제안한 사영회귀뎁스(projection regression depth)를 생존자료에서 사용하는 방법을 제시하고 이 방법과 기존의 뎁스기반 회귀모형과의 비교를 다양한 오염 상황에서 실시하였다.
In this paper, the Time-varying Failure Rates(TFR) of power distribution system components are extracted from the recorded failure data of KEPCO(Korea Electric Power Corporation) and the reliability of power distribution system is evaluated using Mean Failure Rate(MFR) and TFR. The TFR is approximated to bathtub curve using the exponential and Weibull distribution function. In addition, Kaplan-Meier estimation is applied to TFR extraction because of incomplete failure data of KEPCO. Also the reliability of the real power distribution system of Korea is evaluated using the MFR and TFR extracted from real failure data, respectively and the results of each case are compared with each other. As a result, it is proved that the reliability evaluation using the TFR is more realistic than MFR. In addition, it is presented that the application method at power distribution system maintenance and repair using the result of TFR.
배경: 완전 절제된 IB 비소세포암에서 항암요법의 반드시 필요한가에 대한 여러 보고가 있다. 그래서 본 연구는 완전 절제된 IB 비소세포암 환자에서 재발에 관여하는 예후인자를 찾고 항암요법의 필요성을 알아보았다. 대상 및 방법: 1997년부터 2006년까지 모두 48명의 환자를 후향적으로 조사하였다. 전체생존율과 무병생존율을 위해 Kaplan-Meier method를 사용하였고 단변량 분석은 log rank, 다변량 분석은 Cox 회귀모형을 사용하였다. 결과: 추적중앙값은 48개월, 5년 전체생존율은 55.9%, 5년 무병생존율은 48.6%였다. 단변량 분석에서 장측늑막과 임파혈관 침범이 재발에 유의한 인자였고, 다변량분석에서는 장측늑막침범이 예후인자였다. 또한 장측늑막, 임파혈관 침범 중 한 개 이상의 경우, 없는 경우와 비교하여 전체 생존율에서 의미 있는 차이가 있었다. 결론: 장측늑막침범은 재발 및 생존에 관여하는 불량한 예후인자이며, 항암요법이 필요한 환자를 선택할 때 도움 되는 인자로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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