各年代の年間死亡率を考えると、高齢者で死亡率が高くなるのは当たり前だが、5年生存率に換算すると悪性腫瘍とかそういう疾患を持ってて治療している場合と対して変わらないよね?という話を聞いた。
データをもらったのでプロットしてみる。
単調に増加する指数関数でモデル当てはめしたかったけどうまくいかなかったしロジスティクスでごまかした。
0歳あたりの新生児はちょっとだけ死亡率が高いけれども、y軸の尺のせいで潰れている。70歳くらいから指数関数的に減少する。
80歳くらいで5年生存率が80%くらい。70歳くらいから指数関数的に生存率が減少する(当たり前)。
乳癌や前立腺癌、胃癌や大腸癌のStage IIくらいまでなら5年生存率は70%とかあった気がする。このあたりの疾患は低侵襲な腹腔鏡手術による根治が見込めて、75歳以上の超高齢者を対象にした試験もあるようだが、肺癌や膵癌は1年生存率からして10%以下で、それで75歳以上を対象にした試験はあるかもしれないけど不勉強なので見てない。
age death death_per_100k 0 4102 72.3 5 655 10.4 10 590 9.6 15 1802 28 20 3370 44.5 25 4170 50.7 30 5952 59.6 35 7469 81.3 40 10238 128.5 45 15754 201.6 50 28964 316.5 55 49579 474.9 60 62258 720 65 80829 1045.2 70 120825 1729.3 75 159362 2953 80 174185 4895.9 85 165385 8626.9 90 127573 14694.7 95 50503 22969.8 100 9578 35655.2
library(drc) d1 <- drm(dat$death_per_100k/100000 ~ dat$age, fct=LL.4(fixed=c(NA, NA, 1, NA))) # 信頼区間 x <- seq(0, 100, 1) p1 <- predict(d1, data.frame(x), interval="confidence") plot(dat$age, dat$death_per_100k/100000, xlab="Age", ylab="Mortality rate per year", pch=16, xaxp=c(0, 100, 10)) lines(x, p1[, "Prediction"], lwd=3) # 5年生存率 d5 <- (1-dat$death_per_100k/100000)^5 plot(dat$age, d5, type="o", xlab="Age", ylab="5-year survival", pch=16, xaxp=c(0, 100, 10), lwd=3)
