การเปรียบเทียบตัวแบบการถดถอยค็อกซ์และตัวแบบพาราเมตริก สำหรับการรอดชีพของผู้ป่วยมะเร็งเต้านมที่มีีการแพร่กระจายไปยังต่อมน้ำเหลือง 1-3 ต่อม

Abstract

          การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพระหว่างตัวแบบการถดถอยค็อกซ์และตัวแบบพาราเมตริก ภายใต้การแจกแจงไวบูลและการแจกแจงล็อกลอจิสติก โดยประยุกต์ใช้กับข้อมูลผู้ป่วยมะเร็งเต้านมที่มีการแพร่กระจายไปยังต่อมน้ำเหลือง 1-3 ต่อม จำนวนทั้งหมด 90 ราย ที่เข้ารับการรักษา ณ คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ ตั้งแต่ปี พ.ศ. 2544 ถึงปี พ.ศ. 2550 ตัวแปรอิสระที่ใช้ในการศึกษา ได้แก่ ระดับของเนื้องอก ขนาดของเนื้องอก จำนวนต่อมที่ได้รับการประเมิน การหมดประจำเดือน เอสโตรเจนรีเซพเตอร์ โปรเจสเตอโรนรีเซพเตอร์ การได้รับรังสีรักษา การได้รับยาเคมีบำบัด สูตรยาในการให้เคมีบำบัด และการรักษาด้วยฮอร์โมน เกณฑ์ที่ใช้ในการเปรียบเทียบประสิทธิภาพระหว่างตัวแบบคือ เกณฑ์สารสนเทศของอะกะอิเกะ (เอไอซี) ผลการศึกษาเมื่อใช้การวิเคราะห์ตัวแปรเดียวด้วยตัวแบบการถดถอยค็อกซ์และตัวแบบพาราเมตริก พบว่า ขนาดของเนื้องอก การได้รับรังสีรักษา และการรักษาด้วยฮอร์โมนมีอิทธิพลต่อระยะเวลาการรอดชีพอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติเมื่อใช้การวิเคราะห์หลายตัวแปร พบว่าขนาดของเนื้องอกมีอิทธิพลต่อระยะเวลาการรอดชีพอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติสำหรับตัวแบบพาราเมตริก ภายใต้การแจกแจงไวบูลและการแจกแจงล็อกลอจิสติก การรักษาด้วยฮอร์โมนมีอิทธิพลต่อระยะเวลาการรอดชีพอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติสำหรับตัวแบบการถดถอยค็อกซ์และตัวแบบพาราเมตริกภายใต้การแจกแจงไวบูล เมื่อพิจารณาจากค่าเอไอซี พบว่า ตัวแบบการถดถอยค็อกซ์มีความเหมาะสมกับชุดข้อมูลมากที่สุดเนื่องจากมีค่าเอไอซีต่ำที่สุด           The purpose of this study was to compare the performance of Cox regression and two parametric models under weibull and log-logistic distributions by applying with 90 breast cancer patients with 1-3 positive lymph nodes treated at the Faculty of Medicine, Chiang Mai University from 2001 to 2007. The independent variables to be studied were as follows: tumor grade, tumor size, number of examined nodes, menopause, estrogen receptor, progesterone receptor, radiotherapy, chemotherapy, regimen and endocrine therapy. The Akaike information criterion (AIC) was used for comparing model efficiency. The study results of univariate analysis with Cox regression and parametric models indicated tumor size, radiotherapy, and endocrine therapy were statistically significant effect on survival time. For multivariate analysis, it showed that tumor size was the statistically significant factor on survival time for both parametric models, under weibull and log-logistic distributions, while the endocrine therapy was the statistically significant effect on survival time for Cox regression and the parametric model under weibull distribution. Based on AIC, the Cox regression model was the best appropriate model with the smallest value of AIC.