Purpose: The purpose of this study was to identify the performance status and quality of life (QOL) of patients after hematopoietic stem cell transplantation (HSCT) according to period of survival. Methods: Participants consists of 83 HSCT patients who were being treated regularly at out-patient clinic in two general hospitals in D city. Data were collected using questionnaires that were modified by Functional Assessment of Cancer Therapy-Bone Marrow Transplabtation (FACT-BMT) scale and Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG). Results: The unrelated HSCT group's survival period was significantly worse than related HSCT group and autologous HSCT group. Performance status of the group with more than 3 years survival was significantly higher than that of the group with less than a year survival. The mean score of total QOL of HSCT patients was 2.69 out of 4. Total QOL was not significantly different among period of survival less than 1 year, 1-3 years, and more than 3 years. But BMT QOL was shown that the group with more than 3 years survival was higher than the groups with less than a year survival. Conclusion: Performance status and BMT QOL of the group with less than 1 year survival was significantly lowered than the groups with more than 3 years survival.
Kim, Hyunsuk;Park, Taesung;Jang, Jinyoung;Lee, Seungyeoun
Genomics & Informatics
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v.20
no.2
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pp.23.1-23.9
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2022
A survival prediction model has recently been developed to evaluate the prognosis of resected nonmetastatic pancreatic ductal adenocarcinoma based on a Cox model using two nationwide databases: Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) and Korea Tumor Registry System-Biliary Pancreas (KOTUS-BP). In this study, we applied two machine learning methods-random survival forests (RSF) and support vector machines (SVM)-for survival analysis and compared their prediction performance using the SEER and KOTUS-BP datasets. Three schemes were used for model development and evaluation. First, we utilized data from SEER for model development and used data from KOTUS-BP for external evaluation. Second, these two datasets were swapped by taking data from KOTUS-BP for model development and data from SEER for external evaluation. Finally, we mixed these two datasets half and half and utilized the mixed datasets for model development and validation. We used 9,624 patients from SEER and 3,281 patients from KOTUS-BP to construct a prediction model with seven covariates: age, sex, histologic differentiation, adjuvant treatment, resection margin status, and the American Joint Committee on Cancer 8th edition T-stage and N-stage. Comparing the three schemes, the performance of the Cox model, RSF, and SVM was better when using the mixed datasets than when using the unmixed datasets. When using the mixed datasets, the C-index, 1-year, 2-year, and 3-year time-dependent areas under the curve for the Cox model were 0.644, 0.698, 0.680, and 0.687, respectively. The Cox model performed slightly better than RSF and SVM.
Purpose: The purpose of this study was to assess the long term survival rates of the most posterior single tooth implant and to evaluate the influence of implant characteristics on implant survival. Material and Methods: This retrospective report presents findings on 37 patients with 43 implants replacing single molars. The inclusion criteria were having implants replacing a molar of the most posterior region and follow-up data over at least 6 months. Data were recorded regarding the incidence of complications and survival rates of these implants. Results: The range of follow-up was from 9 to 66 months(mean: 40.2 months). The cumulative survival rate of total implants was 93.0% which reflects the loss of three implants: one had broken neck, one implant failed because of infection, one implant showed failed osseointegration. Abutment- screws loosening occurred in five implants(11.6%). Conclusion: Within the limits of this study, a single tooth-implant can serve as a good long-term and predictable treatment modality to replace the most posterior teeth with low complication and failure rates.
Ibrahim, Nor Idawaty;Dahlui, M.;Aina, E.N.;Al-Sadat, N.
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.13
no.5
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pp.2213-2218
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2012
Introduction: Worldwide, breast cancer is the commonest cause of cancer death in women. However, the survival rate varies across regions at averages of 73%and 57% in the developed and developing countries, respectively. Objective: This study aimed to determine the survival rate of breast cancer among the women of Malaysia and characteristics of the survivors. Method: A retrospective cohort study was conducted on secondary data obtained from the Breast Cancer Registry and medical records of breast cancer patients admitted to Hospital Kuala Lumpur from 2005 to 2009. Survival data were validated with National Birth and Death Registry. Statistical analysis applied logistic regression, the Cox proportional hazard model, the Kaplan-Meier method and log rank test. Results: A total of 868 women were diagnosed with breast cancer between January 2005 and December 2009, comprising 58%, 25% and 17% Malays, Chinese and Indians, respectively. The overall survival rate was 43.5% (CI 0.573-0.597), with Chinese, Indians and Malays having 5 year survival rates of 48.2% (CI 0.444-0.520), 47.2% (CI 0.432-0.512) and 39.7% (CI 0.373-0.421), respectively (p<0.05). The survival rate was lower as the stages increased, with the late stages were mostly seen among the Malays (46%), followed by Chinese (36%) and Indians (34%). Size of tumor>3.0cm; lymph node involvement, ERPR, and HER 2 status, delayed presentation and involvement of both breasts were among other factors that were associated with poor survival. Conclusions: The overall survival rate of Malaysian women with breast cancer was lower than the western figures with Malays having the lowest because they presented at late stage, after a long duration of symptoms, had larger tumor size, and had more lymph nodes affected. There is an urgent need to conduct studies on why there is delay in diagnosis and treatment of breast cancer women in Malaysia.
Objective: This study was conducted to know the survival probability of the patients with cerebrovascular disease. Method: 1,341 patients who were suspected of having cerebrovascular disease clinically were investigated by telephone and NHIC (National Health Insurance Corporation) data. Conclusion: 1. The study population was grouped as 'Negative Brain CT findings' (11.8%), 'Hemorrhage' (12.4%) and 'Infarction' (75.7%). 2. The survival probabilities calculated by the Life Table method were statistically significant among brain CT finding groups (P<0.01). 3. The mean survival time calculated by the Kaplan-Meier method were also statistically significant among brain CT finding groups (P<0.01). 4. The result of Cox regression model was that sex (OR=0.7), age (OR=1.07), diabetes mellitus (OR=1.38), and heart disease (OR=1.69) affected the survival of the patients with cerebrovascular disease.
In this paper we propose a local smoothing of the Nelson type estimator for the survival function based on an approximation by the Weibull distribution function. It appears that Mean Square Error and Bias of the smoothed estimator of the Nelson type survival function estimator is significantly smaller then that of the smoothed estimator of the Kaplan-Meier survival function estimator.
On the purpose to analyze the survival rate of startup companies since their establishment, the companies' survival rate was investigated by surviving period. The average and coefficient of variation(C.V.) of the startup companies' survival rate were examined with the comparison of urban and rural areas, and primary, secondary, and tertiary industries. In this study, the variation of total numbers of new-established companies, from 1998 to 2012, were analyzed with micro-data of the Statistics Korea, 'The Census on Establishments'. The results show that the survival rate of primary industry companies largely fluctuate and don't be stabled during the whole surviving periods, whereas secondary and tertiary industry companies show stabilized survival rate after fifth year from their establishment. Especially, the startup companies of primary industry located at urban areas show the largest fluctuation and the most vulnerable stability of survival rate. It is concluded that the surviving period of primary industry companies don't guarantee their survival, while survival rate of secondary and tertiary industry company became stable after five years from their establishment.
Graphical and numerical methods for checking the assumption of proportional hazards of Cox model for censored survival data are discussed. The strenths and weaknessess of several goodness of fit tests for the propotional hazards for the two-sample problem are evaluated with Monte Carlo simulations, and the tests of Schoenfeld (1980), Andersen (1982), Wei (1984), and Gill and Schumacher (1987) are considered. The goodness of fit methods are illustrated with the survival data of patients who had chronic liver disease and had been treated with the endoscopy injection sclerotheraphy. Two other examples of data known to have nonpropotional hazards are also used in the illustration.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.24
no.2
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pp.115-127
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2017
This paper proposes a Bayesian test for the equivalence of survival functions in multiple groups. Proposed Bayesian test use the model of Cox's regression with time-varying coefficients. B-spline expansions are used for the time-varying coefficients, and the proposed test use only the partial likelihood, which provides easier computations. Various simulations of the proposed test and typical tests such as log-rank and Fleming and Harrington tests were conducted. This result shows that the proposed test is consistent as data size increase. Specifically, the power of the proposed test is high despite the existence of crossing hazards. The proposed test is based on a Bayesian approach, which is more flexible when used in multiple tests. The proposed test can therefore perform various tests simultaneously. Real data analysis of Larynx Cancer Data was conducted to assess applicability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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