期待在院日数比解析のための生存時間分布

概要

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入院リスクを正確に評価するためには,入院発生率とともに,在院日数の期待値を推定する必要がある。入院発生率は,入院イベント発生の有無のみを問題とするため,モデル化は,死亡率と同じ要領で比較的容易である。在院日数は継続時間を解析するので,死亡率のアナロジーとしての解析手法は採用できない。在院日数分布は,入院状態にあるものが,退院イベントを発生するまでの期間を,確率変数とする確率分布と考えることができる。そこで在院日数は,生存時間解析の枠組みでのアプローチが有効である。医学分野における生存時間解析では,コックス比例ハザードモデルが有名であるが,セミパラメトリックな手法であるため在院日数の期待値は推定されない。生存時間に分布を仮定したパラメトリックな手法は,期待在院日数が計算できるので有用な手法である。パラメトリックな解析では,モデルに採用した分布が実際の在院日数をいかに適切に表現しているかが,重要なポイントとなってくる。今回いくつかの分布のAIC(赤池情報量規準)を比較したところ,対数ロジスティック分布が,在院日数をもっとも適切に表現していた。またリスク因子を層別化して求めた在院日数の観測平均とモデル平均,標準誤差および変動係数からも,対数ロジスティック分布は,在院日数のパラメトリックな分布モデルとして,充分な精度があり,期待在院日数解析ひいては相対入院リスク解析に有用であると考えられた。
2010-03-17

期待在院日数比解析のための生存時間分布

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