카플란-마이어 생존분석 (Kaplan-Meier Survival Analysis)
쉽게 풀면
임상시험에서는 참여자마다 관찰이 끝나는 시점이 다르고, 어떤 사람은 사건이 일어나기 전에 연구가 끝나버리거나 중도에 추적이 끊기기도 합니다(중도절단). 카플란-마이어 방법은 이런 불완전한 자료를 최대한 활용해서, 시간이 지날수록 사건을 겪지 않고 살아남는 비율이 어떻게 변하는지를 계단 모양의 그래프로 보여줍니다. 두 그룹의 곡선을 나란히 그리면 어느 치료가 생존율을 더 오래 유지시키는지 한눈에 비교할 수 있습니다. 암 연구를 비롯해 시간에 따른 사건 발생을 다루는 거의 모든 임상연구에서 사용됩니다.
왜 중요한가
카플란-마이어 생존분석은 중도절단이 불가피한 임상연구 자료를 손실 없이 활용할 수 있어, 신약이나 새로운 치료법의 효과를 시간 축에서 평가하는 임상시험, 종양학, 역학 연구의 핵심 방법론으로 자리잡고 있습니다. 규제기관 심사자료나 진료지침의 근거로 제시되는 생존율 수치 대부분이 이 방법으로 산출되며, 위험비나 콕스 비례위험모형 같은 다변량 분석의 출발점이 되기도 합니다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
계단형 생존곡선을 이용해 5년 뒤 살아있을 확률을 두 그룹에서 각각 추정하고 통계적으로 비교했다는 뜻이다.
종양학 연구에서 사망이 아닌 재발이나 진행과 같은 다른 사건을 기준으로 생존곡선을 그릴 때 쓰이는 표현이다.
이식의학, 면역학 연구에서 사망 외의 임상적 사건을 대상으로 생존분석을 적용하는 예문이다.
조금 더 깊게 보면
카플란-마이어 방법은 사망뿐 아니라 재발, 진행, 합병증 발생 등 다양한 "사건"을 기준으로 적용할 수 있으며, 이때 얻어지는 곡선은 각각 전체생존, 무재발생존, 무진행생존처럼 다르게 명명됩니다. 관심 사건 외에 다른 원인으로 인한 사건(예: 다른 질환으로 인한 사망)이 함께 발생할 수 있는 상황에서는 이를 별도로 다루는 경쟁위험분석이 더 적절할 수 있습니다. 여러 임상결과를 하나로 묶은 복합결과지표를 사건으로 정의해 생존분석을 수행하는 경우도 흔히 볼 수 있습니다.
주의할 점
카플란-마이어 곡선은 중도절단된 자료를 활용하는 방법이므로, 중도절단이 사건 발생과 무관하게 무작위로 일어난다는 가정이 깨지면 추정치가 왜곡될 수 있다.