R によるランドマーク解析: X 線と内視鏡検診による胃癌生存率

井口豊（生物科学研究所，長野県岡谷市）
最終更新： 2024 年 7 月 7 日

1. はじめに

医療論文を読んでいて，気になった生存解析があった。以下の論文である。

萩原廣明・茂木文孝・山下由起子・小板橋毅・八木茂・関口利和 (2016)
直接Ｘ線との対比による内視鏡胃がん検診の有用性
日本消化器がん検診学会雑誌 54(4): 518-527.

X 線と内視鏡診断による胃癌生存率を，カプラン・マイヤー（Kaplan-Meier）分析したグラフが， p.523 の図 8 と 9 に描かれている。

これは，ランドマーク解析（landmark analysis）しても良かったのではないかと考え， R を用いて改めて分析してみた。ここでは，とりあえず，図 8 のデータを分析した。

2. R によるランドマーク解析

ランドマーク解析には， R のパッケージ jskm の中の jskm 関数を利用した。これは，Kaplan-Meier 曲線を ggplot2 で描く。

生存率データは，図 8 グラフから読み取り，さらに，グラフ下に書かれた対象症例数の人数データも利用した。検診別のデータ（radiograph と endoscope）は， screening.dat としてダウンロードできる。カットオフ時点は，3 年とした。そのデータを含めたスクリプトは以下のとおりである。

# 入力データ
df<- read.table("screening.dat", header=T)
df # データフレーム確認

# 利用パッケージ
library(survival)
library(jskm)

### 生存率解析
fit<- survfit(Surv(time, event) ~ exam, data = df)

# 全体のカプラン・マイヤー曲線とログランク検定
jskm(
  fit, cumhaz = F, mark = F,
  xlims = c(0, 7),
  surv.scale = "percent",
  pval.testname = T, pval = T, table = T,
  cut.landmark = NULL, 
  showpercent = T, timeby = 1, data = df,
  legendposition = c(0.8, 0.2),
  pval.coord = c(2, 0.2)
)

# ランドマーク解析（3 年カットオフ）
jskm(
  fit, cumhaz = F, mark = F,
  xlims = c(0, 7),
  surv.scale = "percent",
  pval.testname = T, pval = T, table = T,
  cut.landmark = 3,
  showpercent = T, timeby = 1, data = df,
  legendposition = c(0.8, 0.4),
  pval.coord = c(1.5, 0.2)
)

### 終了

3. 結果

まず全体の カプラン・マイヤー曲線とログランク（log-rank）検定で，以下のようなグラフで表される。

このデータの範囲内の最終的な生存率（5 年生存率に相当）が，論文では，内視鏡検診 86.8%，直接 X 線検診 68.4% であり，上記の再現データの分析では，内視鏡検診 86.7%，直接 X 線検診 64.8％ であったので，元データをほぼ復元した分析だと言える。ログランク検定の結果も，どちらも 1% 水準で有意差あり，だった。

次に， 3 年でカットオフしたランドマーク解析の結果を図 2 に示す。

直接 X 線と内視鏡による胃がん検診で，生存率は， 3 年未満では 1% 水準で有意差が見られるが，3年以上では有意差が見られないことが分かる。

もちろん，生データを分析しないと正確なことは言えないが，ランドマーク解析もしてほしかった事例である。

関連サイト

• ログランク検定の統計量の計算