• 検索結果がありません。

untitled

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

シェア "untitled"

Copied!
41
0
0

読み込み中.... (全文を見る)

全文

(1)

検討に有用なグラフの作成

−SGPLOTプロシジャの最新機能を活用−

○魚住 龍史

1, 2

* 浜田 知久馬

1

1

東京理科大学大学院 工学研究科 経営工学専攻

2

日本化薬株式会社 医薬データセンター

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 of Management Science, Tokyo University of Science

2

Clinical Data Management and Biostatistics, Nippon Kayaku Co., Ltd

(2)

要旨:

V9.3からSG (Statistical Graphics) Procedures

に新たに追加された機能を用いて,腫瘍縮小

効果の検討に有用なグラフを作成するプログ

ラム及び出力結果を紹介する.

キーワード: Statistical Graphics; SGPLOT; Response Rate;

Waterfall; SGANNO; Time-to-event; Cancer;

Clinical Trials

(3)

3

3

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

複数の散布図を並べて1枚に描く

SGSCATTER

SGRENDER

Graph Template Language (GTL) でより

詳細な設定を加えたグラフの作成

昨年の発表内容

魚住

, 浜田 (2011)

LIFETESTプロシジャによるODS統計グラフの出力よりも

見栄えの良いKaplan-Meierプロットを作成

(4)

4

4

SGRENDERプロシジャによるKaplan-Meierプロットの作成

Â

LIFETEST

Â

SGRENDER

解析報告を実施

(5)

5

5

腫瘍縮小効果を考察するために追加でグラフを

作成してもらいたいんだけど…!

Â

新たにグラフの作成を依頼されることに…

本発表の目的

SGPLOTプロシジャを用いて,がん臨床試験における

腫瘍縮小効果の検討に有用なグラフを作成

(6)

6

6

本発表のトピック

1.

1.

奏効割合のプロット

奏効割合のプロット

3.

3.

複数のイベント発現までの期間のプロット

複数のイベント発現までの期間のプロット

4. まとめ

2. Waterfall

2. Waterfall

プロット

プロット

(7)

7

7

本発表のトピック (1/4)

3. 複数のイベント発現までの期間のプロット

4. まとめ

2. Waterfallプロット

1.

1.

奏効割合のプロット

奏効割合のプロット

(8)

8

8

腫瘍縮小効果の評価方法

被験者ごとの最大の腫瘍縮小割合

RECISTによる分類

CR PR SD PD

奏効被験者数

FREQ

46.15 [33.70 to 58.96]

一覧表

z

奏効割合 (95%信頼区間)

腫瘍縮小効果…奏効割合 (95%信頼区間) を示したグラフ!?

(9)

9

9

VBARPARMステートメントによるプロットの作成

proc sgplot data=ResponseRate;

vbarparm

vbarparm

category=Group response=ResponseRate

/ limitlower=Lower limitupper=Upper;

xaxis display=(nolabel noticks);

yaxis label=“Response Rate (%)” values=(0 to 100 by 10);

run;

データセットResponseRate : サンプルデータ

V9.3から利用可能

46.15 [33.70 to 58.96]

Â

SASによる奏効割合 (%) [95%CI] のプロット

ResponseRate

解析報告を実施

(10)

10

10

Waterfallプロットの作成依頼

奏効割合じゃなくて,被験者ごとの腫瘍

縮小効果を考察したいんだ…!

Waterfallプロットっていうのがよく使わ

れてるみたいなんだけど…作れない?

Waterfall…?

滝プロット…??

(11)

11

11

本発表のトピック (2/4)

3. 複数のイベント発現までの期間のプロット

4. まとめ

2. Waterfall

2. Waterfall

プロット

プロット

1. 奏効割合のプロット

(12)

12

12

論文公表されたWaterfallプロットの事例

Nosov DA, et al. J Clin Oncol 2012; 30(14): 1678−1685.

調べてみると,これがWaterfallプロットというみたいだ…!

100

0

Maximum Tumor Change

From Baseline (%)

(13)

13

13

Waterfallプロットの概要

-100

100

腫瘍縮小効果 (%)

被験者

最大の腫瘍縮小割合を

大きさ順にソートして出力

proc sgplot;

vbar

order

/ response=

TumorChange

;

run;

1. 被験者ごとに最大の腫瘍縮小割合を求める

2. 最大の腫瘍縮小割合の順に被験者を並べ替える

3. 横軸:並び替えた後の被験者,縦軸:最大の腫瘍縮小

割合をプロット

4. 0%から最大縮小割合まで垂直線を延ばす

プロットのステップ

TumorChange

order

(14)

14

14

proc sgplot data=waterfall noautolegend;

vbar

order

/ response=TumorChange barwidth=0.95

transparency=0.5 name='RECIST'

group=RECIST grouporder=ascending

;

xaxis display=(novalues nolabel noticks);

yaxis label='Change from Baseline (%)' values=(-100 to 100 by 20);

keylegend 'RECIST' / position=topright

location=inside

down=4 noborder

;

run;

Waterfallプロット作成プログラム

データセットWATERFALL : サンプルデータ

Waterfallプロット

の作成

グループごとに色を変えて出力

(15)

15

15

SGPLOTプロシジャによるWaterfallプロット

(16)

16

16

SGPLOTプロシジャによるWaterfallプロット作成時の注意点

proc sgplot data=waterfall;

waterfall

category=order

response=TumorChange

/ colorgroup=RECIST

;

run;

 Â

Waterfall

Waterfall

チャート

チャート

作成のためのステートメント

作成のためのステートメント

V9.3から評価版

(17)

17

17

Waterfallチャートの使用例

 Â

企業の利益目標までの改善活動とギャップ

企業の利益目標までの改善活動とギャップ

差異分析

週刊東洋経済 2012年6月9日号 57−58.

WATERFALLステートメントにより作成

V9.3から評価版

(18)

18

18

論文公表されたWaterfallプロットの事例 (1/2)

Nosov DA, et al. J Clin Oncol 2012; 30(14): 1678−1685.

Â

最大の腫瘍縮小割合 < 0 が得られた被験者数 (割合) を示したプロット

100

0

Maximum Tumor Change

From Baseline (%)

(19)

19

19

論文公表されたWaterfallプロットの事例 (2/2)

Stacchiotti S, et al. J Clin Oncol 2012; 30(9): 914−920.

(20)

20

20

SGPLOTプロシジャによるWaterfallプロットでアレンジさせたい内容

Â

最大の腫瘍縮小割合以外の評価項目

(新病変,奏効期間) が基準をみたさなかっ

た被験者に記号を加える (参照線も加える)

Â

最大の腫瘍縮小割合 < 0 の被験者数

(割合) を出力させ,プロット上に対象データ

を示す矢印を加える

(21)

21

21

SGPLOTプロシジャにおける矢印を描くステートメント

Â

HIGHLOW

Â

VECTOR

y

y

x

x

proc sgplot;

vector

x= y=

/ arrowdirection=

xorigin=

yorigin=

;

run;

proc sgplot;

highlow

high= low=

y= <or x= >

/ type=line

highcap= lowcap=

;

run;

y

y

x

x

V9.3から利用可能

x

x

or

or

y

y

軸に平行

軸に平行

な直線の描写

な直線の描写

(22)

22

22

VECTORステートメントによる矢印の作成

proc sgplot data=waterfall00;

vector

x=xmax y=ymax

/ arrowdirection=both xorigin=xmin yorigin=ymin

lineattrs=(thickness=3px pattern=solid color=black)

;

run;

(23)

23

23

HIGHLOWステートメントによる矢印の作成

proc sgplot data=waterfall00;

highlow

high=xmax low=xmin y=ymax

/ type=line lineattrs=(color=black thickness=3px)

highcap=barbedarrow lowcap=barbedarrow

;

run;

(low, y)

(high, y)

x

x

or y

or

y

軸に

軸に

平行

平行

な直線の描写

な直線の描写

V9.3から利用可能

(24)

24

24

SGPLOTプロシジャの限界

proc sgplot data=waterfall00;

vbar

order / response=TumorChange

group=RECIST

;

vector

x=xmax y=ymax

/ arrowdirection=both xorigin=xmin yorigin=ymin

lineattrs=(thickness=3px pattern=solid color=black)

;

run;

ログ

ERROR: 互換性がないプロットまたは

チャートを重ね合わせようとしています

Â

HIGHLOWステートメントも同様に

重ね合わせることができない

重ね合わすことが

できない組み合わせ

(25)

25

25

SGPLOTプロシジャにおけるANNOTATEオプション

proc sgplot data=waterfall

sganno=anno

;

:

:

run;

anno: ANNOTATE用データセット

SGPLOTプロシジャなのに重ね合わせること

ができないなんて…困ったな……

V9.3からSGANNOっていうオプション

が利用できるようになったみたいだよ!

SGPLOTプロシジャにおけるSGANNOオプション

V9.3から評価版

(26)

26

26

SGANNOオプションにおける DRAWING SPACE

Wall Space Data Space

Layout Space

(27)

27

27

ANNOTATEで矢印を作成するデータセットを作成

data annotate1;

function=“ARROW"; direction="both"; scale=0.5;

x1space="

WALLPERCENT

"; x2space="

WALLPERCENT

";

y1space="

WALLPERCENT

"; y2space="

WALLPERCENT

";

x1=33; y1=51; x2=100; y2=51

;

output;

run;

(x1=33%, y1=51%)

(x2=100%, y2=51%)

Wall Space

ARROW function

(28)

28

28

ANNOTATEでテキストを作成するデータセットを作成

data annotate2;

function=“TEXT"; width=100; anchor="bottom";

x1space="WALLPERCENT"; y1space="WALLPERCENT";

x1=65; y1=52;

label="N = 46 / 65 (70.8%)"

;

output;

run;

(x1=65%, y1=52%)

TEXT function

(29)

29

29

ANNOTATEで記号を作成するデータセットを作成

data annotate3;set waterfall; where ast=1;

function=“TEXT"; justify="center";

x1space="datavalue"; x1=order;

y1space="datavalue"; y1=TumorChange;

label="*"

;

output;

run;

If 0<=TumorChange then

do; anchor="bottom"; end;

If TumorChange<0 then

do; anchor=“top"; end;

(30)

30

30

SGANNOオプションにおけるSGPLOTの作成

proc sgplot data=waterfall noautolegend

sganno=anno

;

vbar <vbar statement>;

:

refline

-30 20 / axis=y lineattrs=(pattern=dash);

:

run;

REFLINEステートメント : 参照線

SGANNOオプションに指定するデータセットの作成

data anno;

set annotate1 annotate2 annotate3;

run;

(31)

31

31

(32)

32

32

SGPLOTプロシジャによる出力結果の比較

Â

SGANNOによる出力

Â

標準的な出力

Â

最大の腫瘍縮小割合 < 0 の被験者数 (割合) を出力させ,

プロット上に対象データを示す矢印を加えた

Â

最大の腫瘍縮小割合以外の評価項目 (新病変,奏効期間) が

基準をみたさなかった被験者に記号を加えた (参照線も加えた)

(33)

33

33

追加でグラフの作成を依頼

腫瘍縮小効果に加えて,生存

時間なども一緒に考察できる

ようなグラフってない!??

(34)

34

34

本発表のトピック (3/4)

3.

3.

複数のイベント発現までの期間のプロット

複数のイベント発現までの期間のプロット

4. まとめ

2. Waterfallプロット

1. 奏効割合プロット

(35)

35

35

Waterfallプロットを90度回転させたプロット

最大の腫瘍縮小割合を生存時間

としたKaplan-Meierプロット

時計回り

に90度

(36)

36

36

増悪 / 奏効 / 死亡 までの期間のプロットの事例

Sosman JA, et al. N Engl J Med 2012; 366(8): 707−714.

このようにして,複数のイベント発現までの期間を示す

のが良さそうだ…!

イベント

Â

増悪

Â

奏効

Â

死亡

(37)

37

37

proc sgplot data=TimeToEvent00 noautolegend;

vector x=TTP y=order /

noarrowheads yorigin=order

lineattrs=(pattern=solid color=yellow)

;

scatter x=OS0 y=order /

markerattrs=(symbol=CircleFilled color=red)

;

scatter x=TTR y=order /

markerattrs=(symbol=DiamondFilled color=green)

;

scatter x=TTP0 y=order /

markerattrs=(symbol=TriangleRightFilled color=blue)

;

run;

複数のイベント発現までのプロット作成プログラム

データセットTimeToEvent00 : サンプルデータ

増悪までの時間

死亡までの時間

奏効の持続例

奏効までの時間

VECTORステートメント / SCATTERステートメント による作成

(38)

38

38

SGPLOTプロシジャによる複数のイベント発現までの期間のプロット

HBARステートメント / SCATTER

ステートメント の組み合わせは

重ね合わせることができない

Â

奏効被験者のみを抽出してプロット

(39)

39

39

本発表のトピック (4/4)

3. 複数のイベント発現までの期間のプロット

4.

4.

まとめ

まとめ

2. Waterfallプロット

1. 奏効割合プロット

(40)

40

40

まとめ

SGPLOTプロシジャを用いて,がん臨床試験における

腫瘍縮小効果の検討に有用なグラフを作成

Â

SG Procedures によるグラフ作成のオーバービュー

Â

V9.3から新たに追加されたSGPLOTプロシジャの

ステートメントを用いたグラフの作成

Â

SGPLOTプロシジャによって,重ね合わせることが

できないステートメントの組み合わせ

Â

V9.3から使用可能となったSGANNOオプションに

よるグラフのアレンジ方法

注意

:

どのグラフを用いるか,どのようなアレンジを行うか

については試験目的やがん腫によって異なる

(41)

41

41

1. Delwiche LD, Slaughter SJ. Using PROC SGPLOT for Quick High-Quality Graphs. Proceedings of the SAS Global Forum. Cary, NC: SAS Institute Inc., 2009. Available

at http://support.sas.com/resources/papers/proceedings09/158-2009.pdf.

2. Eisenhauer EA, Therasse P, Bogaerts J, et al. New Response Evaluation Criteria in Solid Tumours: Revised RECIST Guideline (Version 1.1). Eur J Cancer 2009; 45: 228-247.

3. Heath D. Secrets of the SG Procedures. Proceedings of the SAS Global Forum. Cary, NC: SAS Institute Inc., 2009. Available at

http://support.sas.com/resources/papers/proceedings09/324-2009.pdf.

4. Heath D. Now You Can Annotate Your Statistical Graphics Procedure Graphs.

Proceedings of the SAS Global Forum. Cary, NC: SAS Institute Inc., 2011. Available

at http://support.sas.com/resources/papers/proceedings11/277-2011.pdf.

5. Nosov DA, Esteves B, Lipatov ON, et al. Antitumor Activity and Safety of

Tivozanib (AV-951) in a Phase II Randomized Discontinuation Trial in Patients With Renal Cell Carcinoma. J Clin Oncol 2012; 30(10): 1678–1685.

6. SAS Institute Inc. SAS/GRAPH(R) 9.2: Graph Template Language Reference, Second Edition. Cary, NC, USA: SAS Institute Inc., 2010.

7. Sosman JA, Kim KB, Schuchter L, et al. Survival in BRAF V600–Mutant Advanced Melanoma Treated with Vemurafenib. N Engl J Med 2012; 366(8): 707–714.

8. Stacchiotti S, Longhi A, Ferraresi V, et al. Phase II Study of Imatinib in Advanced Chordoma. J Clin Oncol 2012; 30(9): 914–920.

9. 魚住龍史, 浜田知久馬. SG (Statistical Graphics) Procedures によるKaplan-Meier

プロットの作成. SASユーザー総会 論文集 2011, 185–199.

参照

関連したドキュメント

The SLE-revised (SLE-R) questionnaire despite simplicity is a high-performance screening tool for investigating the stress level of life events and its management in both community

Under the proposed condition, the exponential stabilization problem of discrete-time singular time-delay systems subject actuator saturation is solved by designing a stabilizing

The simplest model developed here depends on only three independent parameters: the number of ordered mutations necessary for a cell to become cancerous, the fraction of the

After introducing a new concept of weak statistically Cauchy sequence, it is established that every weak statistically Cauchy sequence in a normed space is statistically bounded

Keywords Markov chain, random walk, rate of convergence to stationarity, mixing time, wreath product, Bernoulli–Laplace diffusion, complete monomial group, hyperoctahedral group,

Keywords: continuous time random walk, Brownian motion, collision time, skew Young tableaux, tandem queue.. AMS 2000 Subject Classification: Primary:

Discrete holomorphicity and parafermionic observables, which have been used in the past few years to study planar models of statistical physics (in particular their

Analogous to the identification of continuous dynamical systems, identification of discrete- event systems DESs consists of determining the mathematical model that describes