• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.197-201
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• 2002

The healthy worker effect is an important issue in occupational epidemiology. We proposed a new statistical method to test the relationship between exposure and time to death in the presence of the healthy worker effect. In this study, we considered the healthy worker hire effect to operate as a confounder and the healthy worker survival effect to operate as a confounder and an intermediate variable. The basic idea of the proposed method reflects the length bias-sampling caused by changing one's employment status. Simulation studies were also carried out to compare the proposed method with the Cox proportional hazards models. According to our simulation studies, both the proposed test and the test based on the Cox model having the change of the employment status as a time-dependent covariate seem to be satisfactory at an upper 5% significance level. The Cox models, however, are inadequate with the change, if any, of the employment status as time-independent covariate. The proposed test is superior in power to the test based on the Cox model including the time-dependent employment status.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권4호
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• pp.877-883
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• 2013

The quadratic inference functions (QIF) method proposed by Qu et al. (2000) and the generalized method of moments (GMM) for marginal regression analysis of longitudinal data with time-dependent covariates proposed by Lai and Small (2007) both are the methods based on generalized method of moment (GMM) introduced by Hansen (1982) and both use generalized estimating equations (GEE). Lai and Small (2007) divided time-dependent covariates into three types such as: Type I, Type II and Type III. In this paper, we compared these methods in the case of Type II and Type III in which full covariates conditional mean assumption (FCCM) is violated and interested in whether they can improve the results of GEE with independence working correlation. We show that in the marginal regression model with Type II time-dependent covariates, GMM Type II of Lai and Small (2007) provides more ecient result than QIF and for the Type III time-dependent covariates, QIF with independence working correlation and GMM Type III methods provide the same results. Our simulation study showed the same results.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제8권1호
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• pp.127-135
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• 2001

In this paper, we consider a simple method for testing the assumption of independent censoring on the basis of a Cox proportional hazards regression model with a time-dependent covariate. This method involves a two-stage sampling in which a random subset of censored observations is selected and followed-up until their true survival times are observed. Lee and Wolfe(1998) proposed an adjusted estimate of the survivor function for the dependent censoring under a proportional hazards alternative. This paper extends their result to obtain a bootstrap confidence interval for the adjusted survivor function under the dependent censoring. The proposed procedure is illustrated with an example of a clinical trial for lung cancer analysed in Lee and Wolfe(1998).

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권6호
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• pp.445-455
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• 2009

본 논문에서는 연구대상 지역의 150 mm 주철 상수관로의 첫 번째 파손으로부터 일곱 번째 파손사건에 대한 비례 위험모형을 구축하였다. 모형의 구축과정에서 공변수의 위험률에 대한 비례위험 가정을 검사하여 이를 위배할 경우 시간종속형 공변수로 모형화하였다. 그 결과 첫 번째 파손에 대해서는 관로의 제원 및 연결 방식과 급수인구가, 그리고 두 번째 파손 사건에 대해서는 급수인구의 영향이 시간에 따라 변하는 것으로 나타났다. 각 생존시간군의 기저위험률에 대한 분석으로부터 첫 번째와 두 번째 파손에 대해서는 대체적으로 파손 위험률이 시간에 따라 계속해서 증가하는 것으로 나타났으며, 세 번째 파손으로부터 일곱번째 파손사건에 대해서는 파손 위험률이 감소하다가 시간이 지나면 증가하는 욕조 모양으로 추정되었다. 또한 시간과 파손횟수에 따른 기저위험률의 변화 및 각 생존시간군의 중간생존시간으로부터 연구대상 상수관로들은 파손횟수가 증가할수록 전반적인 관로의 상태가 악화되는 것으로 판단된다. 추정된 공변수의 회귀계수와 위험비율을 이용하여 관로파손에 미치는 인자와 그 시간적 영향에 대하여 분석하였으며, 구축된 모형의 이탈잔차를 이용하여 모형의 적합도를 검증하였다.

• Journal of Gastric Cancer
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• 제15권4호
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• pp.238-245
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• 2015

Purpose: This study aimed to identify time-dependent prognostic factors and demonstrate the time-dependent effects of important prognostic factors in patients with advanced gastric cancer (AGC). Materials and Methods: We retrospectively evaluated 3,653 patients with AGC who underwent curative standard gastrectomy between 1991 and 2005 at the Korea Cancer Center Hospital. Multivariate survival analysis with Cox proportional hazards regression was used in the analysis. A non-proportionality test based on the Schoenfeld residuals (also known as partial residuals) was performed, and scaled Schoenfeld residuals were plotted over time for each covariate. Results: The multivariate analysis revealed that sex, depth of invasion, metastatic lymph node (LN) ratio, tumor size, and chemotherapy were time-dependent covariates violating the proportional hazards assumption. The prognostic effects (i.e., log of hazard ratio [LHR]) of the time-dependent covariates changed over time during follow-up, and the effects generally diminished with low slope (e.g., depth of invasion and tumor size), with gentle slope (e.g., metastatic LN ratio), or with steep slope (e.g., chemotherapy). Meanwhile, the LHR functions of some covariates (e.g., sex) crossed the zero reference line from positive (i.e., bad prognosis) to negative (i.e., good prognosis). Conclusions: The time-dependent effects of the prognostic factors of AGC are clearly demonstrated in this study. We can suggest that time-dependent effects are not an uncommon phenomenon among prognostic factors of AGC.

• 응용통계연구
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• 제36권5호
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• pp.415-445
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• 2023

생존 자료에서 Hade 등 (2020) 은 시간-의존 교란 변수가 환자의 처치 시점에 영향을 미칠 때, 해당 효과를 보정하여 treatment delay effect를 올바르게 추정하기 위해 성향 점수 매칭 방법을 이용하였다. 이 때, treatment delay effect란 환자가 관심 있는 지연 시점만큼 늦게 처치를 받는 경우 제 때 받는 경우에 비해 사건 발생 위험에 미치는 영향을 의미한다. 본 연구에서는 또 다른 성향 점수 기반 모형인 Cox-MSM 모형 또한 해당 효과를 올바르게 추정할 수 있는지 모의 실험을 통해 확인 및 기존 매칭 모형과 비교하였다. 모의실험 결과, 세 가지 모형 모두 다양한 시나리오 내에서 treatment delay effect를 올바르게 추정함을 확인하였다. 특히 모든 시나리오 내에서 Cox-MSM의 제곱근평균제곱오차의 값이 가장 낮았으며, restricted Cox matching 모형에서 가장 큰 값을 가지는 것으로 나타났다. 결론적으로, 성향 점수에 기반하나 매칭이 아닌 방법 또한 treatment delay effect 적용이 가능하다는 결과를 제공한다. 추후 G-formula과 같이 성향 점수 기반이 아닌 모형에서도 적용이 가능한지에 대한 상세 연구가 필요하다고 사료된다.

• 대한교통학회지
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• 제29권4호
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• pp.29-41
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• 2011

본 연구에서는 개인의 활동시간배분 행태 중 출근통행시간에 미치는 요인을 분석하였다. 출근통행시간은 개인의 거주지를 결정하고 교통수단을 선택하는 중요한 지표가 된다. 수도권(서울, 인천, 경기)에 거주하며, 동시에 수도권으로 출근하는 단순연계 통행(집-직장-집)을 한 사람들을 대상으로 분석하였다. 종속변수가 연속변수일 경우, 어떤 분포를 가정하지 않고 적용할 수 있는 Cox Hazard Proportional 방법론을 이용하였으며, 공변량(covariate)으로는 출근지의 공간변수와 교통수단 변수의 교호작용(interaction effect)을 모델에 도입하였다. 출근통행시간은 수도권 전체를 대상으로 한 경우와 서울, 인천, 경기도의 거주지별로 나누어 추정하였는데, 그 결과, 개인속성변수, 가구속성변수, 통행특성변수가 출근통행시간에 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, 교통수단별 이용행태에서도 영향을 미치는 것으로 나타났다(p<0.01). 본 연구를 통해 Cox Hazard Proportional모델의 유용성을 확인하였다. 본 연구는 2006년 수도권 가구통행실태조사 자료를 이용하였는데 현재 진행 중인 2010년 조사 자료를 이용하여 시대적 변화를 고려한 행태 변화에 대한 연구를 향후과제로 제안하였다.