Microsoft PowerPoint - 【魚住】発表原稿【Web公開用】.ppt [互換モード]

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さやなみやまる
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1 SG (Statistical Graphics) Procedures による Kaplan-Meier プロットの作成魚住龍史 1, * 浜田知久馬 2 1 日本化薬株式会社医薬データセンター 2 東京理科大学工学部経営工学科 Kaplan-Meier plots using Statistical Graphics Procedures Ryuji Uozumi 1, * and Chikuma Hamada 2 1 Clinical Data Management and Biostatistics, Nippon Kayaku Co., Ltd 2 Department of Management Science, Tokyo University of Science * ryuji.uozumi@nipponkayaku.co.jp 1

2 要旨 : V9.2 から ODS 統計グラフが正規版として追加された. 本発表では,SGPLOT プロシジャ, SGRENDER プロシジャを用いて,Kaplan- Meier プロットを作成するプログラムと出力結果を紹介する. キーワード : Statistical Graphics, SGPLOT, SGRENDER, TEMPLATE, Graph Template Language, Kaplan-Meier, LIFETEST 2

3 ODS GRAPHICS による LIFETEST プロシジャの出力例リスク集合の出力解析報告に ODS 統計グラフをそのまま用いることは難しい 3

4 論文公表された Kaplan-Meier プロットの事例 5. p 値, リスク集合, ハザード比が追加されたプロット 1.0 HR (95% CI) = P = Kaplan-Meier プロット 0 リスク集合 Reck M, et al. J Clin Oncol 2009; 27(8):

5 解析報告に本出力結果を用いる場合の問題点事例 LIFETEST Reck M, et al. (2009) LIFETEST プロシジャの出力に手を加えたい Kaplan-Meier 法による結果を用いて GPLOT プロシジャで作成!? 5

6 昨年の発表内容の実践 8. 昨年の発表資料より転載長島, 佐藤 (2010) によるマクロを参考にして, 求める Kaplan-Meier プロットを描くことにチャレンジ!! 6

7 昨年の発表内容の実践結果マクロであるため, 詳細を理解して応用することは容易ではない他のアプローチを使って, 求める Kaplan-Meier プロットを描けないか!? SAS V9.2 から追加された SG Procedures が使えるのでは!!? 7

8 SAS V9.2 SG (Statistical Graphics) Procedures SGPLOT 2 次元プロットを 1 枚に重ねて描く SGPANEL 指定した分類変数の水準に基づき複数のグラフをパネル状に表示 SGSCATTER 複数の散布図を並べて 1 枚に描くオプションを指定することにより, グラフの主要部分に対するカスタマイズが可能 8

9 SAS V9.2 SGRENDER プロシジャ SGRENDER Graph Template Language (GTL) で作成したグラフのテンプレートを参照して, より詳細な設定 ODS GRAPHICSステートメントを分析プロシジャで利用した場合のグラフの出力 SG Procedures の実行 ODS 統計グラフの機能の基盤 : GTL 9

10 本発表の目的求める Kaplan-Meier プロット (2 群 ) の作成 SGPLOT プロシジャによる作成 TEMPLATE プロシジャを用いた上で, SGRENDER プロシジャによる作成 SGPLOT SGSCATTER SGPANEL SGRENDER 10

11 発表構成 1. SGPLOT プロシジャによる作成 2. SGRENDER プロシジャによる作成 TEMPLATE プロシジャを用いた上で実行 3. まとめ 11

12 発表構成 (1/3) 1. SGPLOT プロシジャによる作成 1. SGPLOT プロシジャによる作成 2. SGRENDER プロシジャによる作成 TEMPLATE プロシジャを用いた上で実行 3. まとめ 12

13 1. SGPLOT プロシジャによる作成 LIFETEST プロシジャによる Kaplan-Meier 法の計算プログラム ods graphics on; ods html; ods output ProductLimitEstimates=KM0 HomTests=logrank ; proc lifetest data=bmt plots=survival(atrisk=0 to 2500 by 500); time time*status(0); strata group / test=logrank; run; ods html close; ods graphics off; Kaplan-Meier 法による生存関数の推定値をデータセット KM0 へ出力リスク集合の出力データセット BMT : サンプルデータ 13

14 1. SGPLOT プロシジャによる作成 SGPLOT プロシジャによる Kaplan-Meier プロットの作成プログラム proc sgplot data=km0; step x=time y=survival / group=group; run; y=survival group=group STEP ステートメントで階段プロットを群ごとに作成 x=time 14

15 1. SGPLOT プロシジャによる作成 SGPLOT プロシジャによる Kaplan-Meier プロット打切り記号も欲しい 15

16 打切り記号を加えた Kaplan-Meier プロットの作成プログラム proc sgplot data=km1; step x=time y=survival / group=group; 1. SGPLOT プロシジャによる作成 scatter x=time y=censored / markerattrs=(symbol=plus) name='censored ; SCATTERステートメントに scatter x=time y=censored よる打切り記号の作成 / group=group markerattrs=(symbol=plus) ; keylegend 'Censored' / location=inside position=topright; run; データセット KM1 の作成 : SAS プログラムを参照 16

17 1. SGPLOTプロシジャによる作成打切り記号を加えたKaplan-Meierプロット + で打切り記号を出力リスク集合を出力させたい 17

18 1. SGPLOT プロシジャによる作成リスク集合を加えた Kaplan-Meier プロットの作成プログラム proc sgplot data=km2; step x=time y=survival / <option>; scatter x=time y=censored / <option>; scatter x=tatrisk y=stratum / markerchar=atrisk y2axis group=stratum ; keylegend 'Censored' / <option>; リスク集合の出力 yaxis offsetmin=0.15 min=0; y2axis offsetmin=0.05 offsetmax=0.90 display=none min=1 max=2; run; Kaplan-Meier プロットの軸の設定リスク集合の軸の設定データセット KM2 の作成 : SAS プログラムを参照 18

19 y 軸の設定方法 1. SGPLOT プロシジャによる作成 yaxis y2axis offsetmax offsetmin offsetmin scatter x=tatrisk y=stratum / markerchar=atrisk y2axis group=stratum ; yaxis offsetmin=0.15 min=0; y2axis offsetmin=0.05 offsetmax=0.90 min=1 max=2; 19

20 1. SGPLOT プロシジャによる作成リスク集合を加えた Kaplan-Meier プロットハザード比, p 値も出力させたい実線でプロットしたいもう少し太い線でプロットしたいリスク集合のフォントサイズを大きくしたい凡例をプロット内に 20

21 さらに細かい設定を加えた Kaplan-Meier プロットの作成 proc sgplot data=km2 noautolegend; step x=time y=survival / curvelabel group=groupc lineattrs=(pattern=solid thickness=2px) ; scatter x=time y=censored / <option>; scatter x=tatrisk y=stratum / markerchar=atrisk markercharattrs=(size=11pt) y2axis group=stratum ; yaxis offsetmin=0.15 min=0; y2axis offsetmin=0.05 offsetmax=0.90 display=none min=1 max=2; inset "HR (95% CI) = &HR (&HR_Lower to &HR_Upper)" "p = &logrank_p" / position=topright ; run; 1. SGPLOT プロシジャによる作成 Kaplan-Meier プロットに対する細かい設定リスク集合のフォントサイズの調整ハザード比, p 値の挿入 21

22 1. SGPLOT プロシジャによる作成 SGPLOT プロシジャによる Kaplan-Meier プロット ( 最終版 ) ハザード比, p 値も出力リスク集合のフォントサイズを調整して出力 22

23 ODS GRAPHICS による LIFETEST プロシジャの出力との比較 SGPLOT LIFETEST 1. SGPLOT プロシジャによる作成 LIFETEST プロシジャの出力より見栄えが良くなったどちらもリスク集合はプロット内に出力 23

24 SGPLOT プロシジャと事例の比較 1. SGPLOT プロシジャによる作成 SGPLOT 事例ここに出力したい Reck M, et al. (2009) 実際の医学雑誌では, リスク集合はプロット外に出力 24

25 発表構成 (2/3) 2. SGRENDER プロシジャによる作成 1. SGPLOT プロシジャによる作成 2. SGRENDER プロシジャによる作成 TEMPLATE プロシジャを用いた上で実行 3. まとめ 25

26 2. SGRENDER プロシジャによる作成 TEMPLATE プロシジャによるテンプレートの定義 proc template; テンプレートの定義スタート define statgraph MyKM; ODS 統計グラフのテンプレートを定義 dynamic pvalue HR HR_Lower HR_Upper; begingraph; : : endgraph; end; run; グラフの定義スタートグラフの描画で使用する変数の動的割当テンプレートの定義完了後 SGRENDER プロシジャを実行 26

27 複数のプロットを出力する格子を作成グラフのレイアウト 2. SGRENDER プロシジャによる作成 proc template; define statgraph MyKM; dynamic pvalue HR HR_Lower HR_Upper; begingraph; layout lattice / rowweights=( ); : : endlayout; endgraph; 0.85 end; run;

LAYOUT LATTICE ステートメントの内容 layout lattice / rowweights=(0.85 0.06 0.09); 2.

28 LAYOUT LATTICE ステートメントの内容 layout lattice / rowweights=( ); 2. SGRENDER プロシジャによる作成 layout overlay; stepplot < 階段プロット >; scatterplot < 打切り記号 >; layout gridded; entry < ハザード比 (95% 信頼区間 )>; entry <p 値 >; endlayout; endlayout; entry halign=left 'No. of patients at risk'; blockplot < リスク集合 >; Kaplan-Meier プロットリスク集合のタイトルリスク集合 endlayout; 28

29 リスク集合のプロット作成プログラム 2. SGRENDER プロシジャによる作成 entry halign=left 'No. of patients at risk'; blockplot x=tatrisk block=atrisk / class=group display=(label values) valuehalign=start labelposition=left ; No. of patients at risk class=group block=atrisk x=tatrisk 29

プロシジャ実行 proc sgrender data=km2 template=mykm; dynamic

30 2. SGRENDER プロシジャによる作成 SGRENDER プロシジャによるテンプレートに基づいたプロットの作成 TEMPLATE プロシジャによってテンプレートを定義完了テンプレートの詳細 : SAS プログラムを参照 SGRENDER プロシジャ実行 proc sgrender data=km2 template=mykm; dynamic pvalue="&logrank_p" HR="&HR" HR_lower="&HR_lower" HR_upper="&HR_upper" ; run; 30

31 2. SGRENDER プロシジャによる作成 SGRENDER プロシジャによる Kaplan-Meier プロットリスク集合をプロット外に出力 31

32 発表構成 (3/3) 3. まとめ 1. SGPLOT プロシジャによる作成 2. SGRENDER プロシジャによる作成 TEMPLATE プロシジャを用いた上で実行 3. まとめ 32

33 まとめ 3. まとめ SG Procedures による Kaplan-Meier プロット SGPLOT プロシジャによる作成リスク集合も出力 ODS GRAPHICS による LIFETEST プロシジャの出力より細かい設定が可能 SGRENDER プロシジャによる作成 TEMPLATE プロシジャを用いた上で, SGPLOT プロシジャより細かい設定が可能 33

34 SGRENDER プロシジャと SGPLOT プロシジャの比較 3. まとめ SGRENDER SGPLOT TEMPLATE プロシジャを用いた上で, リスク集合をプロット外に出力 34

35 SGRENDER プロシジャと事例の比較 3. まとめ SGRENDER 事例 Reck M, et al. (2009) 実際の医学雑誌で報告されているプロットに近づいた 35

36 主要参考文献 1. Cartier J, Heath D. Using ODS Styles with SAS/GRAPH(R). Proceedings of the SAS Global Forum. Cary, NC: SAS Institute Inc., Available at 2. Delwiche LD, Slaughter SJ. Using PROC SGPLOT for Quick High-Quality Graphs. Proceedings of the SAS Global Forum. Cary, NC: SAS Institute Inc., Available at 3. Holland PR. Why Should You Be Using the New SG (Statistical Graphics) Procedures in SAS(R) 9.2?. Proceedings of the SAS Global Forum. Cary, NC: SAS Institute Inc., Available at 4. Mantage S. Tips and Tricks for Clinical Graphs using ODS Graphics. Proceedings of the SAS Global Forum. Cary, NC: SAS Institute Inc., Available at 5. Reck M, Pawel J, Zatloukal P, et al. Phase III Trial of Cisplatin Plus Gemcitabine With Either Placebo or Bevacizumab As First-Line Therapy for Nonsquamous Non- Small-Cell Lung Cancer: AVAil. J Clin Oncol 2009; 27(8): SAS Institute Inc. SAS/GRAPH(R) 9.2: Graph Template Language Reference, Second Edition. Cary, NC, USA: SAS Institute Inc., SAS Institute Inc. SAS/STAT(R) 9.2 User s Guide, Second Edition. Cary, NC, USA: SAS Institute Inc., 長島健悟, 佐藤泰憲. Kaplan-Meier プロットに付加情報を追加するマクロの作成. SASユーザー総会論文集 2010,

untitled

untitled SGPLOT 1, 2 * 1 1 2 Drawing the useful graphs for the tumor shrinkage assessment in cancer clinical trials Innovative uses of new features in PROC SGPLOT Ryuji Uozumi 1, 2 * and Chikuma Hamada 1 1 Department

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