Comparison of survival analysis methods for binary time –dependent covariates and their implementation in R
Abstract
생존분석에서 치료 반응과 같은 시간가변 공변량을 기저시점에 고정하여 분석하면 보장기간 편향 (guarantee-time bias)이 발생한다. 본 연구는 랜드마크 (landmark) 분석, Mantel-Byar 방법, Simon-Makuch 곡선, 시간가변 Cox 모형을 카운팅 프로세스 기반 start-stop 자료 구조로 통합한 R 워크프로를 제시한다. 랜드마크 분석은 구현과 해석이 직관적이나 정보 손실과 시점 선택 민감도가 존재하며, 시간가변 Cox 모형은 전체 추적 정보를 활용하는 대신 비례위험 가정 검증이 요구된다. 본 연구는 자료 전처리, 모형 적합, 진단, 시각화에 대한 단계별 지침을 제공하고, 이를 Stanford 심장이식 자료 (jasa)와 MGUS 자료 (mgus)에 재현 가능한 예제로 적용하여 방법 간 해석 차이를 비교한다. 모든 구현 코드는 surv.btv 패키지 코드 저장소 (https://github.com/hilee25/surv.btv)를 통해 공개되어있다.
Fields of Study & Subjects
Statistical Methods and Inference
Probability and Statistical Research
Statistical Distribution Estimation and Applications
Publication details
- Journal / source
- Journal of the Korean Data and Information Science Society
- Volume
- 37
- Issue
- 1
- Pages
- 87–100
- Publication date
- 31 January 2026
- Language
- EN