보건 통계학 수업- 로지스틱 회귀모형 Logistic regression model (univariable model, multivariable model) 을 사용한 논문 예시

지난 반년간 참 많이 바빴다..

보건통계학 수업을 들었는데 처음듣는 내용인데다 너무 생소하고 어려운걸 과제까지 하려니 머리가 너무 아팠던것 같다.

그래도 열심히 공부해서 제출했던 과제 소개를 해본다.

 

사례1. 로지스틱 회귀모형 기법을 사용한 논문예시

 

1. 논문제목

 

 

 

2. 연구의 목적

응급실 내원 노인 심정지 환자의 초기 동맥혈가스분석(ABGA) 결과가 자발순환회복(ROSC)에 미치는 영향력을 분석하기 위한 논문이다.

 

 

3. 연구의 방법

두 군 간의 기저 특성과 ABGA 차이를 단변량 분석으로 검정하고, 이들을 동시에 모형에 넣어 서로의 영향을 보정한 상태에서 자발순환 회복의 독립적인 예측인자와 오즈비(Odds Ratio)를 구해 실제 응급의료 현장에서 적용 가능한 객관적이고 신뢰도 높은 진단적 가이드라인을 제시하고자 함이다.

 

4. 통계기법

 

자발순환회복군, 비회복군 간의 비교를 위해 연속성 변수의 경우는 kolmogorov-smirnov test에서 정규분포를 보이는 경우는 t-검정(student t -test), 정규분포를 보이지 않는 경우는 Mann-Whitney U test를 시행하였고 범주형 변수의 경우는 카이제곱검정(chi-square teset) 또는 피셔의 정확검정(Fisher`s exact test)를 실시하였다.

동맥혈가스분석의 항목 중 유의한 차이를 보이는 연속형 변수의 경우 ROV curve를 이용하여 cut-off value를 정하였고 cut-off valve를 기준으로 범주화 한 후 카이제곱 검정을 실시하여 각 인자와 자발순환회복과의 관련성을 분석하였다.

단변량 분석에서 P값이 0.05 이하인 경우 통계학적으로 유의한 것으로 판단하였고, 단변량 분석에서 유의하다고 판단되는 인자에 대해서 다변량 로지스틱 회귀분석(multivariate logistic regression)을 시행하여 교차비(odds ratio)와 유의수준을 확인하였다.

통계프로그램은 IBM SPSS Statistics ver. 23(IBM Corp.,Armonk, NY, USA)을 사용하였고, 통계적 유의수준은 P<0.05 인 경우로 정의하였다.

 

5. Univariable model 이 사용된 테이블 해석방법

출처: 임현준 외 108페이지 테이블 3

 

** 원문표기는 univariate로 되어 있으나 종속변수가 1개이므로 univariable분석으로 해석하였다. **

 

1) Lactate ≤ 9.85 mmol/L (OR: 3.539, P<0.001) <밑줄: reference>

 - 젖산 수치가 9.85 이하인 환자는 그렇지 않은 환자 (9.85 초과) 에 비해 자발순환 회복(ROSC)에 성공할 오즈가 3.539배 높다.

   95% 신뢰구간은 2.051에서 최대 6.534배로 1을 포함하지 않아 신뢰할 수 있다.

2) pH ≥ 7.011 (OR: 2.000, P=0.015)

 - 혈액 산도가 7.011 이상인 경우, Ph 7.011 미만인 군에 비해 ROSC 성공 오즈가 2배 높다.

   95% 신뢰구간은 1.141에서 최대 3.506배로 1을 포함하지 않아 신뢰할 수 있다.

3) HCO₃ ≥ 17.15 mmol/L (OR: 2.255, P=0.004)

 - 중탄산염이 17.15 이상인 경우, 중탄산염이 17.15미만인 군에 비해 ROSC 성공 오즈가 2.255배 높다.

   95% 신뢰구간은 1.281에서 최대 3.971배로 1을 포함하지 않아 신뢰할 수 있다.

4) K ≤ 5.8 mmol/L (OR: 2.377, P=0.002)

 - 칼륨 수치가 5.8 이하인 경우, 5.8 초과인 군에 비해 ROSC 성공 오즈가 2.377배 높다.

   95% 신뢰구간은 1.354에서 최대 4.173배로 1을 포함하지 않아 신뢰할 수 있다.

 

* 다른 교란요소를 고려하지 않고 수치 하나만 단독으로 보면 모두 소생 확률을 유의미하게 올리는 강력한 인자가 맞다.

 

6. Multivariable model 이 사용된 테이블 해석 방법

 

출처: 임현준 외 108페이지 테이블 4

 

** 원문표기는 multivariate로 되어 있으나 종속변수가 1개이므로 multivariable분석으로 해석하였다.**

-Initial rhythm, Witness of arrest, pH, HCO3, K는  P-value가 0.05를 넘기며 통계적 유의성을 잃어버렸다. (교란변수)

-Lactate ≤ 9.85  P=0.003 으로  통계적으로 유의하다.

-최종 결론 (OR: 2.907) : 다른 모든 임상적 조건과 피검사 수치들을 똑같이 보정하더라도, 초기 젖산 수치가 높은 환자(reference)에 비해 9.85 이하로 낮은 환자들의 자발순환회복(ROSC)성공 오즈가 2.907배 유의하게 높았으며, 이때 95%신뢰구간은 1.432에서 5.902 로 1을 포함하지 않아 통계적으로 신뢰할 수 있다. 즉, 이 연구에서 가장 강력한 예후 예측 인자는 '젖산' 으로 결론지어진다.

 

단변수 분석 univariable 에서는 모든 ABGA 지표의 95% 신뢰구간이 1을 포함하지 않아 통계적으로 유의했으나 다변수 로지스틱 회귀분석 multivariable 을 통해 서로의 영향력을 보정하고 나니 "초기 혈중 젖산(Lactate) 수치 9.85 mmol/L 이하＂일 때 심 정지 환자의 자발순환 회복(ROSC) 성공 가능성을 예측하는 가장 독립적이고 신뢰할 만한 핵심 지표(Independent Predictor)임을 최종적으로 증명하였다.

 

 

출처. 대한응급의학회지 제 32권 제 2호 Volume 32, Number 2, April, 2021 노인 심정지의 초기 동맥혈가스분석에서 자발순환회복 예측 지표에 대한 연구(강원대학교병원 응급의학과, 강원대학교 의학전문대학원 응급의학교실, 강원대학교 의학전문대학원 영상의학교실, 임현준, 조준휘, 문중범, 박찬우, 신명철, 김가을, 박윤수, 양고은, 옥택근)

https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE10713678

노인 심정지의 초기 동맥혈가스분석에서 자발순환회복 예측 지표에 대한 연구 | DBpia

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