통합 암치료 지지 - 환자 자료 통계 활용

효율적인 통합지지 케어를 위해서는 여러가지 자료(파일)에 대해서 다양한 패턴 분석을 수시로 해 볼 필요가 있다.

대상 자료들은 암환자 마스터, 생활습관 자료, 삶의질(FACT-G)자료, 혈액검사, 통증검사, 체성분 검사, 모발 미네랄 검사, 소변 유기산 검사, 증상/LASA 자료, 사상체질, 수면의질 평가, 영양평가, 건기식 평가 자료 등이다.

근거 기반의 임상 연구가 부족한 통합의학 영역에서 여러가지 편견(bias)을 피하기 위해서 필요한 부분이다.

 

별도의 통계 팩키지를 이용하지 않더라도, 변수의 종류에 따라 다음과 같이 몇가지 기술적 통계를 알아 볼 수 있다. 

1. 명목변수 ---> 빈도 분석

2. 명목변수 X 명목변수 ---> crosstab 

3. 명목변수 & 연속변수 ----> 평균치 분석

4. 다중 체크(multiple choice) 가능 변수 ---> 다중 체크 항목 빈도 분석

5. 레코드 필터링 기능을 활용하여 다양한 형태로 자료의 속성(패턴)을 실시간 알아 볼 수 있다. ---> Filtering

6. 나이/성별 그래프 - 분석 대상의 일반적 특성

7. 생존율 곡선 - 6개월, 1년, 3년, 5년, 10년

 

 

 

1. Frequency 빈도분석

 

 

 

2. Crosstab. 2개 항목 빈도 분석

* 상기 빈도 분석이 가능한 명목 변수들중 관련성을 알아보기 위해서 여러가지 형태로 crosstab을 돌려본다.

(결과 해석) 암종류와 사상체질 간의 분석으로 암환자에서는 소음인이 많다. (일반인에서는 태음인이 많다). 그런데 유방암에서는 그러한 현상이 더 뚜렷하고, 대장암에서는 오히려 태음인이 많다. 이러한 결과를 놓고 의료진들간의 다양한 토론이 가능하다. 기능의학적 해석과 한의학적 해석의 연관성을 유추해 볼 수 있는 결과이다.

 

 

 

3. Compare means 평균치 분석

연속성을 가지는 변수들의 평균치, 표준편차, 최소값, 최대값을 알아 볼 수 있다. 독립변수에 따른 평균치 비교를 해 볼 수 있고,  상관관계를 예측해 볼 수 있다.  상관관계가 관찰 될 경우 통계팩키지를 이용하여 분석/확인해 보아야 한다.

* (해석) 본원 자료에서는 암병기별 삶의질 관계는 크게 관련성이 없다. (타 논문에서는 관련성이 있다는 보고는 있다)

 

 

 

4. Multiple check variables 다중 체크 변수들에 대한 빈도 분석

Sx-LASA 설문지를 통한 불편증상들(24가지)을 살펴 볼 수 있다. 암환자 3대(Trid) 증상인 피로, 통증, 식욕부진 등과 정서적 문제(불안,우울감,불면증 등)와 지속되는 신체적 증상(저림, 집중력 저하 등) 등이 많다.

이러한 암치료 부작용/증상 들은  통합의학적 암치료의 중요한 대상이기도 하다.

 

 

 

5. Filtering 레코드 필터링

(예) 상기 화면에서 대장암이면서 3기인 환자를 대상으로 다양한 분석(빈도,평균치,crosstab 등)을 해볼 수 있다.

 

이 모든 기능은 하나의 자료를 입력하더라도 바로 실시간으로 분석해 볼 수 있는 기능이므로,  여러 진료진들이 공유하면서  분석/결과에 대한 토론의 계기가 되면서  또다른 새로운 연구 시도를 해 볼 수 있고,  추가 연구를 진행할 수 있는 기본적인 틀이 된다.

 

 

 

6. 나이/성별 그래프 ... 나이, 성별 변수가 충족되면 알아 볼 수 있다.

(해석) 그룹의 특성을 알아볼 수 있다. 본원 암환자의 평균 년령은 50대가 많고, 남자보다는 여자가 많다.

 

 

 

7. 누적 생존율 곡선

추적기간(최초 진단/치료 - 최후 추적일)과 추적상태(생존,사망,소실)를 알면, 그래프 패턴을 알아 볼 수 있다. 위의 예는 실제 위암 자료를 토대로 그려본 것임.(Life table method)