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양극성 장애 환자의 기분 전환 현상 연구를 위한 다단계 모형의 적용
The Application of Multi-State Model to the Bipolar Disorder Study 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.20 no.3, 2007년, pp.449 - 458  

김양진 (고려대학교 통계연구소) ,  강시현 (울산대학교 의과대학 서울아산병원 정신과학교실) ,  김창윤 (울산대학교 의과대학 서울아산병원 정신과)

초록
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양극성 장애 (bipolar disorder)조증 삽화 (manic episode)와 우울증 삽화 (depression episode)를 반복적으로 경험하는 기분장애이다. 양극성 장애환자에게 우울증은 조증보다 심각한 결과를 가져오며, 치료의 효과를 측정하기도 어렵다고 알려져 있다. 본 연구의 목적은 우울증(depression) 상태에 있는 환자들을 대상으로 항우울제를 사용하여 정상 (normal) 상태로 전환했을 때, 약물의 장기 사용으로 일어날 수 있는 조증 (mania)과 같은 부작용을 통제하고자 한다. 이를 위해 정상 상태에서 조증으로 전환하는데 소요되는 시간의 분포를 추정한다. 본 연구에서는 세 가지 방법, 모수적, 비모수적 그리고 준모수적 방법을 차례대로 적용하였다. 특히 기분 전환의 흐름을 파악하기 위해 3단계 모형을 사용하였다. 예를 들어, Illness-Death 모형하에서 기분 전환의 발생시점에 대한 분포를 추정하기 위해 계수 과정에 의해 기분 전환에 대한 과정을 모형화하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Bipolar disorder, also known as manic-depressive illness, is a brain disorder that causes unusual shifts in person's mood, energy, and ability to function. Compared with manic episode, the depression episode causes more serious results such as restless, loss of interest or pleasure, or thoughts of d...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구의 목적은 적절한 항우울제 투여기간을 제시하기 위해 기분전환의 발생시점 분포를 추정하고자 한다. 이를 위해 항우울제가 처방된 양극성 장애환자를 대상으로 항우울제 처방 6개월 동안의 치료 경과 및 기분 전환발생 여부와 발생 시간에 대한 자료를 이용하여 기분 전환 발생시점의 분포와 임상요인과의 관계를 조사하고자 한다.
  • 계수과정을 이용하여 Illness-Death 모형을 적용함으로써 비모수, 준모수적 방법을 적용하였다. 여기서 우리는 연관된 흥미로운 향후 과제들을 제시함으로써 본 논문을 마무리하고자 한다. 양극성 장애에 관한 연구결과에 의하면 유전적인 요인은 발생과 전이에 중요한 영향을 미친다고 알려져 있다.
  • 이 연구의 주 목적은 항우울제의 적절한 투약기간을 제 안함으로써 경조증 또는 조증과 같은 부작용을 예방하고자 한다. 따라서 일단 환자가 정상 (N)상태에 이른 후 경조증 (HM) 이나 조증 (M)까지 걸리는 시간이 관심 변수가 될 것이다.
  • 추정하고자 한다. 이를 위해 항우울제가 처방된 양극성 장애환자를 대상으로 항우울제 처방 6개월 동안의 치료 경과 및 기분 전환발생 여부와 발생 시간에 대한 자료를 이용하여 기분 전환 발생시점의 분포와 임상요인과의 관계를 조사하고자 한다. 이러한 목적을 위해 본 연구에서는 모수적, 비모수적 그리고 준모수적 방법을 차례대로 적용시킨다.

가설 설정

  • D - N : 전이 확률에 유의하게 영향을 주는 변수를 발견하지 못하였다.
  • 즉, 모든 환자들은 조증을 경험하기 전에 정상 상태를 경유하게 된다고 가정한다. 좀 더 명확히 하기 위해 T1은 정상 (N)상태로 전이된 시간, T2는 경조증 혹은 조증 (HM, M)으로전이된 시간일때, 소요시간은 G = T2-T1이 된다.
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참고문헌 (11)

  1. Aalen, O. O. and Johansen, S. (1978). An empirical transition matrix for nonhomogeneous Markov chains based on censored observations, Scandinavian Journal of Statistics, 5, 141-150 

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  8. Judd, L. L., Akiskal, H. S., Schettler, P. J., Endicott, J., Maser, J., Solomon, D. A., Leon, A. C., Rice, J. A. and Keller, M. B. (2002). The long-term natural history of the weekly symptomatic status of bipolar I disorder, Archives General Psychiatry, 59, 530-537 

  9. Kim, Y.-J. (2006). Regression analysis of doubly censored failure time data with frailty, Biometrics, 62, 458-464 

  10. Klein, J. P. and Moeschberger, M. L. (1997). Survival Analysis: Techniques for Censored and Truncated Data, Springer-Verlag, New York 

  11. Tondo, L., Isacsson, G. and Baldessarini, R. J. (2003). Suicidal behaviour in bipolar disorder: risk and prevention, CNS Drugs, 17, 491-511 

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