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전립선암 진단환자군에서의 serum PSA 예측

Title
전립선암 진단환자군에서의 serum PSA 예측
Author
송혜경
Advisor(s)
배석주, 조정기
Issue Date
2022. 8
Publisher
한양대학교
Degree
Master
Abstract
전립선암은 전 세계적으로 남성에게 두번째로 흔한 암이고 남성 사망원인 중 여섯번째로 흔한 암이나. 우리나라에서는 2020년 발표된 2018년 국가암등록통계 자료를 보면 2018년 남녀 전체에서 가장 많이 발생한 암은 위암이었으며, 이어서 갑상선암, 폐암, 대장암, 유방암, 간암, 전립선암 순으로 전립선암은 7위이고 남자 암 발생 순위에서는 위암, 폐암, 대장암, 전립선암, 간암, 갑상선암 순으로 남성 암 중에서는 4위이다. 10만명당 암 발생률을 살펴보면 전립선암은 3.2(1999년), 10.7(2009년), 11.4(2014년), 13.1(2017년), 14.3(2018년)이며 최근 10년간 암 발생률이 계속 증가하는 추세이다. 전립선암의 선별검사로 직장수지검사(digital rectal examination, 이하 DRE), 직장 경유 초음파 검사(transrectal ultrasonography, 이하 TRUS), 전립선특이항원(prostate-specific antigen, 이하 PSA)있으며 경직장초음파유도하 전립선 생검(Transrectal Ultrasound Guided Prostate Biopsy, 이하 TRUS Bx)을 실시하여 암을 확진한다. DRE는 검사자에 따라 그 결과가 차이가 있고, Smith DS(1995)의 연구에 따르면 DRE를 통해 진단된 전립선암 일 경우는 대부분 진행된 상태라고 하며, TRUS는 비용은 저렴하나 초음파 소견의 다양성과 Smeenge(2012)의 연구에 따르면 전립선암 진단의 sensitivity와 specificity가 낮아 전립선암의 진단보다는 전립선암의 위치를 식별하고 생검시 보조하면 해부학적인 변이를 평가하는 정도로 사용되어야 한다는 의견도 있다. 선별검사는 증상이 있기 이전 단계에서 암을 조기 발견하여 질병의 사망률과 이환률를 줄이는 것이 목적이며 sensitivity가 높고 간단하게 시행할 수 있어야 한다. Potosky AL(1995)은 전립선암의 조기 발견을 위해 PSA 검사를 사용하기 전에는 DRE에서 발견된 경우는 상당히 적었으며 일반적으로 1986년과 1991년 사이에 전립선암 발견이 급격히 증가한(65세 이상 남성의 경우 82%)것은 PSA 검사의 보편화로 인한 것으로 발표했으며 Carroll(2001)의 연구에 따르면 전립선암 중 약 75%가 비정상 PSA 검사 결과를 보인다고 한다. 혈청PSA검사는 DRE와 TRUS보다 sensitivity가 높고 절차가 간단하며 가격도 저렴하고 검사 대상자들의 검사에 대한 심리적 저항감도 적어 전립선암 선별검사로 현재 실시하고 있는 검사중에서는 가장 적합하다고 생각한다. 본 연구에서는 한양대학교 서울병원에서 TRUS Bx을 시행하여 전립선암으로 진단받은 환자의 TRUS Bx 검사전 5년동안의 혈청PSA수치 자료를 이용하여 혈청PSA에 대한 통계적 예측모형을 제시하려고 한다. 혈청PSA를 반응변수로 하고 이을 예측하기 위해 연령, PSAV, PSAD, 측정시간를 예측변수로 사용하여 혼합 효과 모형의 장점을 이용하여 비선형혼합효과 모형을 이용하여 혈청PSA수치을 예측하는 것이다. 전립선암을 진단 받은 환자의 혈청PSA 상승 패턴을 파악하여 전립선암의 선별검사로 사용되는 혈청PSA수치를 예측하여 혈청PSA의 선별검사로서의 유용성과 활용도를 증가시키고자 본 연구를 진행하였다. 최종 예측모형은 subject, 기울기와 초기값에 임의효과을 적용한 Polynomial model의 비선형혼합효과모형이다. y_i= β_0+β_1 time+β_2 〖time〗^2+ b_0i 〖subject〗_i +ϵ_ij y_i=3.695+0.034×time +0.001× 〖time〗^2
URI
http://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000626515https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/174377
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GRADUATE SCHOOL[S](대학원) > DEPARTMENT OF MEDICAL AND DIGITAL ENGINEERING(디지털의료융합학과) > Theses (Master)
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