건건건건건 건건건 건건건건 건건 건건건 건건 건건건 1) , 건건건 2) , 건건건 3) , 건건건 4) , 건건건 1) Chung mo Nam, Jinheum Kim, Dae Ryong Kang, Yeon-Soon Ahn, Hoo-Yeon Lee 건건건건건 건건건건 건건건건건건 1) , 건건건건건 건건건건건건 2) , 건건건건건 건건건건건 3) , 건건건건건건건건 건건건건건건건건건 4) Department of Preventive Medicine and Public Health, Yonsei Univers ity, Department of Applied Statistics, University of Suwon, Graduat e School of Health Science and Management, Yonsei University, Occup ational Safety and Health Research Institute, Korea Occupational Sa fety and Health Corporation
Transcript
건강근로자 효과를 통제하기 위한 새로운 접근
남정모 1), 김진흠 2), 강대룡 3), 안연순 4), 이후연 1)
Chung mo Nam, Jinheum Kim, Dae Ryong Kang, Yeon-Soon Ahn, Hoo-Yeon Lee
연세대학교 의과대학 예방의학교실 1), 수원대학교 통계정보학과 2), 연세대학교 보건대학원3), 한국산업안전공단 산업안전보건연구원 4)
Department of Preventive Medicine and Public Health, Yonsei University, Department of Applied Statistics, University of Suwon, Graduate School of Health Science and Management, Yonsei University, Occupational Safety and Health Research Institute, Korea Occupational Saf
건강근로자 효과 (Healthy Worker Effect ; HWE)Introduction
Output 1. Introduction
Employment statusat time t-1
Employment statusat time t+1
Exposure amountat time t
Health statusat baseline
Death
Healthy worker hire effect
Healthy worker survival effect
Objectives ConclusionMethods Results
Figure 1. Basic structure of healthy worker effect
Introduction
o 고용 후 생존시간이 긴 사람만을 대상으로 고용상태를 층화하여 분석
(Fox & Collier, 1976)
o 노출변수에 시간적 차이를 두어 분석 (Gilbert, 1982)
o 회귀분석 모형을 통해 현재 고용상태를 통제 (Gilbert, Marks, 1979)
o 고용상태의 변화가 시간의존형 변수인 혼란변수로 작용
(Steenland & Stayner, 1991)
o 고용상태의 변화가 시간의존형 혼란변수인 동시에 매개 (intermediate) 변 수로 작용
- Cox 의 시간의존형 모형으로 분석하더라도 치우침이 제거되지 않음
(Robins, 1992)
- G-null set, G-algorithm, Structural Nested Failure Time
Model (SNFTM) 제안 (1986, 1987, 1992)
건강근로자 생존효과를 통제하기 위한 분석방법Objectives ConclusionMethods Results
Introduction Methods Results Conclusion
o 건강근로자 효과에 대한 이론적인 모형을 구축
o 건강근로자 효과로 야기되는 치우침을 제거하는 새로운 통계적 방법을 제안
o 시뮬레이션을 이용하여 새로 제안한 방법의 타당성을 비교
Objectives
Introduction Objectives Results Conclusion
o 건강근로자 고용효과는 고용시점의 건강상태로 야기되는 혼란효과
o 건강근로자 생존효과는 혼란변수인 동시에 시간의존형 매개변수인 고용상태로 야기된 length bias sampling 의 이론적 모형 (Nam & Zelen, 2001) 을 통해 치우침을 해결
o 고용상태의 변화에 대한 이론적 모형 (3 가지 이론변수 )
T0 : 고용상태가 변하지 않는다는 가정하의 생존시간
T1 : 고용상태가 변한 후의 생존시간
W : 고용상태가 변할 때까지의 대기시간
Z = 1 if T0 > W : 고용상태가 변함 0 if T0 ≤ W : 고용상태가 변하지 않음
Method
Introduction Objectives Results Conclusion
Method
Length biased sampling 의 문제점o 상대적으로 생존시간이 긴 근로자의 고용상태가 변할 가능성이 큼
o 노출정도에 따라 고용상태가 변할 가능성이 차이가 있음
o 고용상태의 변화에 의해 생존시간이 변함 (left truncation)
노출정도와 사망률 ( 생존시간 ) 의 관련성이 왜곡됨
Introduction Objectives Results Conclusion
Method
o 모형 : Qi(t) = Qio(t) exp{βix(t) + d’s(t) (i=0.1)
o 가설 : H0 : β0 = β1= 0 vs. H1 : at least βi≠0
o 관측된 생존시간은 (z, w) 에 대해서 조건부 확률로 관찰됨
o (T0, T1, δ1, w, x, s) 에 대한 likelihood 를 유도
o 스코아 통계량을 유도 (Nam et al, 2002)
위험집단에 대한 새로운 정의: β1 = 0 에 대한 검정
제안한 통계량의 절차
1 단계 : 전체자료 : β0 = 0 에 대한 검정
2 단계 : 고용상태가 변한 자료
Introduction Objectives Results ConclusionMethod 제안한 통계량의 특성
Y(t) : t 시점에서 노출정도Z(t) : t 시점에서 고용상태 S : 고용당시의 건강상태 (1=healthy, 0=unhealthy) Z : 연구종료시점에서 고용상태 변화여부
Model 독립변수Cox 모형에 기초
제안한 새로운 방법
IIIIII
IV
X(t), SX(t), S, ZX(t), S, Z(t)
X(t), S, Z(t)
Introduction Objectives Results Conclusion
Method시뮬레이션 모형 (1)
m0h(m0u) : 고용상태의 변화가 없다고 가정한 경우의 healthy (unhealthy) 한 근로자의 baseline risk 에 대한 평균 생존시간m1h(m1u) : 고용상태가 변화한 경우의 healthy (unhealthy) 한 근로자의 baseline risk 에 대한 평균 생존시간(m0h, m0u, m1h, m1u) 건강근로자 고용효과 건강근로자 생존효과
(2.0, 2.0, 2.0, 2.0) No No
(2.0, 1.5, 2.0, 1.5) Yes No
(2.0, 2.0, 1.5, 1.5) No Yes
(2.0, 1.5, 1.5, 1.0) Yes Yes
Introduction Objectives Results Conclusion
Method시뮬레이션 모형 (2)
Introduction Objectives Results Conclusion
Procedure of simulation in the case of no censoringMethod
Given (m0h, m0u, m1h, m1u) and (β0, β1)
Generate exposure amount x0 and health status S
Generate survival time t0 and waiting time W
t0 ≤ w ?
Iteration 1,000 times
Calculate test statistics
Calculate empirical level and power for each of test statistics
- Observed exposure amount at time t : X(t) = x0- Observed employment status at time t : Z(t) = 0- Observed survival time : t = t0
- Generate exposure amount x1 after changing of employment status- observed exposure amount at time t : X(t) = - observed employment status at time t : Z(t) =
-Generate observed survival time from -truncated distribution at time w : t = t1
X0 if t≤ wX1 if t > w0 if t≤ w1 if t > w
Yes No
Objectives Methods ConclusionIntroduction
% % Modelm0h, m0u, m1h, m1u Resp. Cens. (I) (II) (III) (IV)
ResultsTable 1. Empirical 5% significance levels of Wald test based on model (I), (II), (III) and proposed score test (model (IV)) based on model (1)with 1000 simulations
ResultsTable 2. Empirical powers of Wald test based on model (III) and proposed score test (model (IV)) with 1000 simulations for (m0h, m0u, m1h, m1u) = (2.0, 2.0, 1.5, 1.5)
ResultsTable 3. Empirical powers of Wald test based on model (III) and proposed score test (model (IV)) with 1000 simulations for (m0h, m0u, m1h, m1u) = (2.0, 1.5, 1.5, 1.0)
Objectives MethodsIntroduction Results
o Model I, II 는 제 1 종의 오류에 심각한 문제가 발생
: 고용상태 변화에 대한 불완전한 통제
o 제안한 새로운 방법과 고용상태를 시간의존형 변수로 분석한 Cox모형은 제 1 종의 오류가 잘 유지됨
o 제안한 방법이 시간 의존형 Cox 모형보다 건강근로자 생존효과가 있는 경우 검정력이 높음
![INDEX []...고압 분사 방식을 채택했습니다. 물론, 트윈터보차징 자체가 새로운 기술은 아닙니다. 마세라티는 이미 1981년 바이터보를 첫 출시하면서](https://static.documents.pub/doc/80x56/5e29c0f155d58e58893aa479/index-e-e-e-fee-ee-oee.jpg)
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