연구목적: 유방암 환자의 협력병기(Collaborative Stage; CS) 빅데이터 분석을 통해 사망에 미치는 영향요인을 규명하고자 한다.
연구방법: 국립암센터 중앙암등록본부(2010~2017)의 협력병기 자료와 통계청 사망데이터를 연계한 유방암 환자 총 14,900건을 활용하였다. 유방암으로 인한 사망에 미치는 영향요인을 분석하기 위해 카이제곱 독립성 검정을 하였고, 사망위험 요인을 규명하기 위해 다변량 로지스틱 회귀분석을 하였다.
결론: 협력병기를 활용한 여성 유방암 사망의 위험요인에 대한 빅데이터 분석으로 암관리 정책의 기초 자료로 활용되어야 할 것이다.
Objectives: The purpose of this study is identifing factors affecting mortality through Collaborative Stage (CS) by big data analysis of breast cancer patients.
Methods: A total of 14,900 breast cancer patients were used by linking the Collaborative Stage (CS) data of the Central Cancer Registry of National Cancer Center (2010-2017) and the death data of the National Statistical Office. A chi-square independence test was performed to analyze the factors affecting mortality due to breast cancer, and multivariate logistic regression analysis was performed to identify risk factors for death.
Conclusion: Big data analysis on risk factors for women with breast cancer death using Collaborative staging (CS) should be used as basic data for cancer management policies.