기대 수명을 추정하는 방법 개요 검토

기대 수명을 추정하는 방법 개요 검토
날짜:
2022년 7월 20일
원천:
레스터 대학교
요약:
연구원들은 질병과 질병으로 인한 기대 수명과 수명 손실을 계산하기 위해 다섯 가지 주요 방법을 탐구했습니다.

레스터 연구원들은 기대 수명과 질병 및 질병으로 인해 손실된 수명을 계산하기 위해 5가지 주요 방법을 탐구했습니다.

기대 수명 측정, 특히 수명을 잃거나 얻은 연수는 즉각적이고 실행 가능한 해석을 제공하는 공중 보건 기관과 의료 전문가에 의해 지난 몇 년 동안 큰 관심을 받았습니다.

University of Leicester의 학자들은 생명표와 같은 기본 방법부터 통계적 모델링을 사용한 최신 및 고급 방법에 이르기까지 다양한 방법을 검토하여 '실명 수명'을 예측하는 데 사용되는 일반적인 방법을 조사했습니다.

그들은 영국 바이오뱅크(UK Biobank)에서 임상적으로 관련된 복합상병(multimorbidity) 주제의 예를 사용하여 방법, 현재 사용되는 소프트웨어, 의료 연구 및 실제 환경에서 구현하는 방법 간의 중요한 차이점을 강조했습니다.

연구 결과에 따르면 동일한 데이터와 연구 질문을 사용하여 각 방법이 다른 양을 추정하는 데 중점을 두었기 때문에 추정 수명 손실 가치의 추정 연수가 방법마다 다른 것으로 나타났습니다.

이 연구는 NIHR(National Institute for Health Research) 응용 연구 협력(ARC) East Midlands의 지원을 받았습니다.

Leicester Real World Evidence Unit의 수석 연구원인 Yogini Chudasama 박사는 "이 프로젝트는 처음에 내 박사 과정에서 진행되었으며, 당시에는 수명 손실 계산에 대한 방법을 설명하거나 비교하는 간단하고 포괄적인 논문이 없었습니다. , 또는 내 데이터에 어떤 방법을 사용해야 하는지 보여줍니다. 이것은 어려운 작업이었고 직면한 어려움을 극복하기 위해 많은 인내와 학습이 필요했습니다. 공동 저자 및 감독인 Francesco Zaccardi 박사와 협력하여 실제 데이터에 적용되는 방식을 자세히 이해하고 이해할 수 있습니다."

"연구자와 의료 전문가를 위한 튜토리얼 가이드로 Journal of Clinical Epidemiology에 이 책을 출판하게 된 것을 매우 자랑스럽게 생각합니다 . 이는 의료 연구에서 기대 수명 측정 기준에 대한 더 나은 이해를 촉진하는 데 도움이 될 것이기 때문입니다."

그 결과, 연구원들은 또한 PLOS Medicine , Journal of Internal Medicine 및 BMC Medicine 에 발표된 NIHR ARC의 지원을 받는 3개의 출판된 연구에 적용된 일반 기대 수명 분석 프로그램을 개발했습니다 .

연구의 주 감독자인 레스터 대학의 임상 역학자인 프란체스코 자카르디(Francesco Zaccardi) 박사는 "역학 연구 결과는 일반적으로 상대적 위험 측면에서 보고됩니다. 예를 들어 제2형 당뇨병은 사망 위험을 2배 증가시킵니다. 이 진술은 절대적인 사망 위험에 대한 정보를 전달하지 않기 때문에 해석하기 어렵습니다.

"반대로, 수명을 잃은 연수는 쉽게 해석할 수 있습니다. 중년의 경우 제2형 당뇨병은 기대 수명을 5년 단축합니다. 기대 수명을 추정하는 다양한 방법이 있기 때문에 우리 연구에서 우리는 결정이 다음을 기반으로 해야 함을 강조했습니다. 연구의 목적, 사용 가능한 데이터의 유형, 복잡한 통계 모델링을 사용할 때 필요한 유연성."

NIHR ARC East Midlands 및 Real World Evidence Unit 소장이자 University of Leicester의 1차 진료 당뇨병 및 혈관 의학 교수인 Kamlesh Khunti CBE 교수는 다음과 같이 덧붙였습니다. 의료 전문가와 대중을 위한 역학 연구 결과의 해석을 향상시킬 수 있습니다."

NIHR ARC East Midlands는 의료 및 사회 복지의 최전선에 대한 연구 채택을 가속화함으로써 지역의 의료 및 의료 우선순위를 해결하기 위한 중요한 작업에 자금을 지원합니다. 조직은 치료 표준을 높이고 시간과 비용을 절약하기 위해 증거 기반 혁신을 시행합니다.