昭和大学病院のデータの件
ｎの減少の件、フトヒラメキました。SANZOKUさんの見解が正しいと思います。
きっと２０１２年の投稿用に、このグラフを作成するときに、
時系列を逆に、直近から過去へ入力したため、ｎ数が削減される度、
あたかも「センサー」が発生したかのよう、「ヒゲ」が付いたと思われますね。
いくらなんでも、４３件の試料数で、これほど多くの「センサー」が発生する事は考えられませんからね。
時系列的にデータを打ち込めば、この「ヒゲ」は発生しないと思われますので、
意図的に、「ヒゲ」を付けておくことで、何月頃にデータとして取り込んだかが分かるように、
「ヒゲ」を付けたとも考えられますね。良く分かりません。
それと、５年後の非再発率９１．１％の件ですが、当方も最初そう思いましたが、
ここで言っています「生化学的非再発生存率（５年）」とは、単なる非再発率ではなく、
当方が作成しました表のうち、生存関数に当たる「累積非再発率」８９．３％が、
「生化学的非再発生存率（５年）」９１．１％にあたると思います。
当方も良く分からないのが、このデータは、
２００５年から２０１２年（メディカル朝日掲載２０１２．１２月号）までのデータと思いますが、
「２年以上経過した４３例」となれば、２００３年に最初の７例が実施されたことになるので、
どう考えても、つじつまがあいませんね。 良く分かりません。
ということで、カプラン・マイヤーの生存曲線？のまとめとしましては、
① いずれにしましても、ひげの父さんの仰る通り、時系列通りにデータを積み重ねた場合、
長期にわたるデータ程、追跡不能やその他の「センサー」が増えるため、信頼性が低下する。
② 長期のデータ程、再発や「センサー」発生で、分母が減少するため、
同じ人数の再発数でも、計算上の再発率が大きくなり、
非発生率を掛け合わせて計算される、「生化学的非再発生存率」のステップ・ダウンが大きくなる。
で、長期部分のガックと落ち込む部分は、あまり気にしない。 と言うことになりますね。
...(続きを読む)
ｎの減少の件、フトヒラメキました。SANZOKUさんの見解が正しいと思います。
きっと２０１２年の投稿用に、このグラフを作成するときに、
時系列を逆に、直近から過去へ入力したため、ｎ数が削減される度、
あたかも「センサー」が発生したかのよう、「ヒゲ」が付いたと思われますね。
いくらなんでも、４３件の試料数で、これほど多くの「センサー」が発生する事は考えられませんからね。
時系列的にデータを打ち込めば、この「ヒゲ」は発生しないと思われますので、
意図的に、「ヒゲ」を付けておくことで、何月頃にデータとして取り込んだかが分かるように、
「ヒゲ」を付けたとも考えられますね。良く分かりません。
それと、５年後の非再発率９１．１％の件ですが、当方も最初そう思いましたが、
ここで言っています「生化学的非再発生存率（５年）」とは、単なる非再発率ではなく、
当方が作成しました表のうち、生存関数に当たる「累積非再発率」８９．３％が、
「生化学的非再発生存率（５年）」９１．１％にあたると思います。
当方も良く分からないのが、このデータは、
２００５年から２０１２年（メディカル朝日掲載２０１２．１２月号）までのデータと思いますが、
「２年以上経過した４３例」となれば、２００３年に最初の７例が実施されたことになるので、
どう考えても、つじつまがあいませんね。 良く分かりません。
ということで、カプラン・マイヤーの生存曲線？のまとめとしましては、
① いずれにしましても、ひげの父さんの仰る通り、時系列通りにデータを積み重ねた場合、
長期にわたるデータ程、追跡不能やその他の「センサー」が増えるため、信頼性が低下する。
② 長期のデータ程、再発や「センサー」発生で、分母が減少するため、
同じ人数の再発数でも、計算上の再発率が大きくなり、
非発生率を掛け合わせて計算される、「生化学的非再発生存率」のステップ・ダウンが大きくなる。
で、長期部分のガックと落ち込む部分は、あまり気にしない。 と言うことになりますね。
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