2017.04.06 환경보건역학 2017년 출석수업 자료.

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1 환경보건역학 2017년 출석수업 자료

2 차례 역학의 개념 제1장 건강 및 질병 빈도의 측정과 자료 수집 제2장 역학적 연구방법론 제3장 역학 연구에서의 인과성 추론
제4장

3 역학의 정의 역학의 목적 역학의 발전 질병발생의 역학적 개념 질병발생 스펙트럼과 질병유행
제 1장: 역학의 개념 역학의 정의 역학의 목적 역학의 발전 질병발생의 역학적 개념 질병발생 스펙트럼과 질병유행

4 역학의 정의 Epidemiology = the study of what is upon the people
Epidemiology is the basic science of public health It is the study of patterns of disease, risk behaviors and protective factors in human populations And the application of these findings to the prevention and control of health problems

5 역학의 정의 “전염병 역” 역학(疫學) Epidemiology = the study of what is upon the people Epidemiology is the basic science of public health It is the study of patterns of disease, risk behaviors and protective factors in human populations And the application of these findings to the prevention and control of health problems

6 역학의 정의 인구집단을 대상으로 질병 혹은 질병과 관련된 현상에 대해 그 분포와 결정요인을 연구하고
이를 보건분야 정책에 활용하는 의과학의 한 분야

7 역학의 기본 전제 및 학문적 특성 기본 전제 즉, 인구집단에서 무작위로 분포하지 않는다.
인간의 질병은 우연히 발생하는 것이 아니다. 즉, 인구집단에서 무작위로 분포하지 않는다. 질병은 원인이 있으며 체계적인 연구를 통해 찾아낼 수 있다. 질병의 원인을 사전에 차단함으로써 질병을 예방할 수 있다. 학문적 특성 인구집단을 대상 치료가 아닌 원인규명과 예방의 측면

8 역학의 목적 인구집단 구성원에서 발생하는 모든 건강-질병 현상의 빈도를 측정 분포를 측정하여 지역사회의 질병 규모를 파악
질병의 원인이나 전파기전, 위험요인을 탐구 질병의 자연사와 예후를 연구 보건정책 수립을 위한 기초자료를 제공

9 역학의 종류 구분 기준 역학의 종류 예시 목적 기술 역학, 분석 역학 질병 감염병역학, 만성병역학 원인
영양역학, 유전역학, 환경역학

10 역학의 발전 역학 발전의 밑바탕 환경병인론의 발전 보건통계와 역학연구방법론의 발전 귀납적 방법을 통한 의학지식의 향상

11 환경병인론 히포크라테스, ‘공기와 물과 장소에 관하여’ -저서 기원전 400년 그리스 질병의 원인이
개인적 환경이나 외부 환경에 의해 발생한다고 주장

12 환경병인론 프라카스토로 커셔 파스퇴르 16세기 이탈리아 접촉설로 유행병 설명 17세기 초 현미경 발견 이후 접촉전염생물설
19세기 중엽 병원체 확인 탄저병, 폐혈증, 산욕열 이후, 미생물병인론으로 대체 백신개발 닭 콜레라, 탄저균, 광견병 플라스크 안에 고기즙을 넣고 가열한 후 플라스크 입구를 S자 모양으로 구부린 다음 방치하였더니 시간이 지나도 고기즙 속에 미생물이 생기지 않았다. 이후 구부린 플라스크의 입구를 잘랐더니 고기즙 속에 미생물이 생기는 것을 관찰하였다. ➞ 생물은 반드시 기존의 생물로부터만 생긴다는 생물 속생설 확립 파스퇴르는 플라스크 안에 고기즙을 넣고 가열한 후 입구를 S자 모양으로 늘려 구부렸다. 그 결과 공기는 S자관을 통해 내부로 들어가지만, 공기 속의 미생물이나 포자는 S자관 속의 물방울에 갇혀 내부로 들어가지 못한다. 파스퇴르는 플라스크의 목을 이렇게 처리하여 니덤이 스팔란차니의 실험에서 공기가 통하지 않아 미생물이 발생하지 못했다고 한 비판을 반박하였다. 파스퇴르의 플라스크

13 파스퇴르의 실험 생물은 반드시 기존의 생물로부터만 생긴다 [자연발생설 비판]
끓인 배양액이 식을 때 S관 속에 물방울이 고인다 공기는 들어가지만 공기중의 미생물은 물방울에 갇혀서 안으로 들어가지 못한다 생물은 반드시 기존의 생물로부터만 생긴다 [자연발생설 비판]

14 보건통계와 역학연구방법론의 발전 사망과 출생 통계 영국 1603년부터 기독교 교구별 사망, 출생 통계 작성
존 그란트: 55년 간의 이 자료를 분석하여 최초로 인구집단의 사망과 출생 양상을 수량적으로 표현함

15 출생-사망 통계의 발전 통계청, 2015 출생-사망 통계

16 보건통계와 역학연구방법론의 발전 보건통계와 역학연구방법론의 발전 역학적 개념 확률론 생명표 파아(19세기 중반 영국)
17세기 파스칼, 페르마 등에 의해 정립 라플라스: 확률론을 이용하여 인구의 출생, 사망, 수명 등의 양상을 기술하고 예측, 추계하는 내용을 기술 생명표 핼리: 브레슬로시의 5년 인구를 이용하여 처음으로 근대 개념의 생명표를 작성하여 사망과 출생에 관련한 규칙과 예측을 제시함 역학적 개념 파아(19세기 중반 영국) 관찰기간의 인년(person-year)개념, 상호비교를 위한 지표의 표준화, 후향적 및 전향적 연구의 구분 등을 제안

17 귀납적 논리에 의한 역학적 조사연구 업적 귀납적 논리 베이컨 (1561-1626) 물리학적 현상을 수식으로 설명할 수 있다면
귀납적 논리에 의한 역학적 조사연구 업적 귀납적 논리 베이컨 ( ) 물리학적 현상을 수식으로 설명할 수 있다면 생물학적 현상에도 일정한 법칙이 존재한다는 철학에 근거하여 귀납법적 연구 방법을 주장

18 존 스노우의 콜레라 역학연구 존스노우 (1813-1858) 존스노우의 런던 콜레라지도
1854년 콜레라가 오염된 물에서 발생한다는 것을 처음으로 밝혀낸 영국 런던의 의사 “역학의 아버지” 존스노우의 런던 콜레라지도 최초의 근대적인 역학연구 – 역학이 학문적인 체계를 갖추는데 큰 기여를 함 전염병 역학조사 연구의 모델

19 역학의 진화 질병/사망원인 양상의변화 역학의 주 관심대상의 변화
감염성 질환 감소 만성질환 증가 역학의 주 관심대상의 변화 어린이의 사망률 중장년층 사망률 급성질환  만성질환 만성질환의 위험요인 평가를 위한 연구설계, 자료수집, 분석기법의 개발 환자-대조군 연구 흡연과 폐암: 돌과 힐 코호트 연구 심장질환: 프래밍햄 코호트 영국의사 코호트 간호사 건강 연구

20 역학 영역의 확장 원인으로 구분 - 환경역학, 분자역학, 영양역학, 분자역학 등
결과로 구분 – 감염병역학, 암역학, 심혈관질환역학 등

21 유전체 역학 질병관리본부 한국인유전체역학조사사업(Korean Genome and Epidemiology Study; KoGES)

22 질병발생의 역학적 개념 역학적 삼각형 숙주 Host 질병 Disease 병인 Agent 환경 Environment

23 질병발생의 역학적 3요인 병인 요인 생물학적 요인: 박테리아, 바이러스 , 진균
화학적 요인: 독성물질, 알코올, 매연, 중금속 물리적 요인: 충격, 방사능, 압력, 열, 자외선 영양요인: 과잉, 결핍 숙주 요인 연령 성별 인종 직업 유전적 특성 면역상태 사회계급 보건행태 환경 요인 생물학적 환경: 감염균의 매개체, 병원체 서식지 물리화학적 환경:기후, 고도, 환경오염, 소음 사회경제적 환경: 주택, 이웃

24 거미줄모형 질병발생은 직접적인 요인과 간접적인 요인 등 여러 요인들이 거미줄처럼 복잡하게 얽혀 작용함으로 인해 생긴다는 개념

25 수레바퀴 모형 질병은 핵심적인 숙주요인과 그를 둘러싼 생물학적, 사회적, 물리화학적 환경의 상호작용으로 발생한다고 해석하는 모형

26 질병발생 스펙트럼 치료와 회복 증상과 진단 병원체 침입 감수성기 잠복기 증상(임상기) 종결 (회복기)

27 질병발생 스펙트럼 (감염성 질병) 병원체 배출/전염성! 병원체노출 전염기간
잠재기간 (latent period): 노출부터 전염성까지

28 질병발생 스펙트럼 (감염성 질병) 질병 증상: 병원체가 체내에서 증식해서 임상증상을 나타내기에 충분한 양 도달 병원체노출
잠복기 (incubation period): 병원체 노출부터 증상이 나타날 때 까지

29 다양한 질병 잠복기

30 다양한 질병발생 스펙트럼 세균성이질 콜레라의 경우 홍역의 경우 확진자 사망 비확진 설자환자 합병증 발진 발열 불현성 감염자

31 질병 유행 질병은 발생 또는 유행하는 정도에 따라 분류 풍토병수준(Endemic), 유행(Epidemic, outbreak),
범유행(Pandemic) Pandemic: When epidemics occur at several continents – global epidemic

32 1장 Keywords 역학 (epidemiology) 질병발생의 역학적 삼각형-3요인 질병발생 모형 질병발생 스펙트럼 질병유행
병인요인 (Agent) 숙주요인 (Host) 환경요인 (Environment) 질병발생 모형 거미줄 모형 수레바퀴 모형 질병발생 스펙트럼 잠재기간 (latent period): 노출 전염성 잠복기 (incubation period): 노출 증상 질병유행 풍토병수준(Endemic), 유행(Epidemic, outbreak), 범유행(Pandemic)

33 비, 분율, 율 이환율 사망률 타당도와 신뢰도 역학 연구의 자료
제 2장: 건강 및 질병 빈도의 측정과 자료 수집 비, 분율, 율 이환율 사망률 타당도와 신뢰도 역학 연구의 자료

34 건강-질병 관련 사건의 역학적 측정 빈도 측정 (절대위험도, absolute risk)
인구집단에서 질병, 불구, 사망 등의 규모를 측정하는 것: 발생률, 유병률, 사망률 등 연관성 측정 (상대위험도, relative risk) 위험요인과 질병과의 연관성을 측정하는 것: 누적발생률비, 발생밀도비, 오즈비 등 영향력 측정 (기여위험도, attributable risk) 위험요인이 인구집단의 질병빈도에 기여하는 정도를 측정하는 것: 누적발생률 차이, 발생밀도 차이 등

35 비, 분율, 율 비 (比, ratio) 분율 (分率, proportion) 율 (率, rate) A:B 혹은 A/B 의 형태
하나의 측정값을 다른 측정값으로 나눈 것으로 분자는 분모에 포함되지 않음 예시) 남녀의 비 분율 (分率, proportion) A/(A+B) 의 형태 전체 중의 일부가 차지하는 값으로 분자가 분모에 포함됨 (0~1 사이의 값) 예시) 세계 전체 인구 중 남자 인구가 차지하는 분율 율 (率, rate) A/[(A+B)x시간]: 분모에 시간의 개념이 포함된 것 비, 분율과 달리 율에는 단위가 있으며, 범위는 0에서 무한대까지이고 속도의 개념을 포함하고 있음 예시) 남녀 2만명을 10년간 추적 관찰한 결과 질병 발생 율

36 비, 분율, 율 [표 2.1] 분율과 율의 차이 내용 분율 율 분자/분모 관계 분자는 분모에 포함됨
분자는 분모의 시간적 변동에 의존하여 변동함 단위 없음 1/time 범위 0~1 0~∞ 내포한 의미 확률 예측치를 표현 [개체] 순간적 변동량(속도)을 표현 [집단] 관련 확률분포 이항분포 포아송분포

37 이환율: 유병률 (prevalence) 어떤 특정시간(특정기간 또는 특정시점)에 전체 인구 중에서 질병을 가지고 있는 분율을 나타낸다. 시점 유병률: 어느 한 시점에서의 질병 유병률 기간 유병률: 특정 기간 동안의 질병 유병률 이환 된 환자의 수 인구의 크기 유병률 =

38 이환율: 유병률 (prevalence) 유병률 크기의 결정요인 유병환자를 대상으로 한 연구
질병의 중증도, 이환기간, 환자 발생 수 진단기술의 발전, 조기검진 수검율 유병환자를 대상으로 한 연구 발생환자 대상 연구에 비해 질병의 원인을 밝히기 어려움 지역사회 내의 특정질병으로 인한 건강영향 평가와 의료자원을 추정하는 경우에 유용

39 이환율: 발생률 (incidence) 누적발생률
(cumulative incidence, incidence proportion) 특정기간 동안에 일정 인구집단에서 새롭게 질병이 발생하는 수의 분율(비율) 관찰 대상자 개개인별 피관찰기간의 차이가 클 때는 의미가 제한적임: 고정인구를 가정하는 것임 (특정기간 내) 질병이 발생한 환자의 수 (특정기간의 시작시점에) 질병이 발생할 가능성을 지닌 인구의 크기 누적발생률 =

40 이환율: 발생밀도 발생밀도 (incidence density, incidence rate, person-year rate)
어떤 인구집단 내에서 질병의 순간발생률(발생속도)을 측정 관찰 대상자 개개인별 피관찰기간의 차이가 있을 때도 측정가능: 유동인구 개인별로 동일 질병이 두 번 이상 발생하여도 반영 가능 단위 기간을 자유롭게 표현할 수 있음 (특정기간 내) 질병이 발생한 환자의 수 총 관찰기간 발생밀도 =

41 유병률과 발생률의 관계 누적 발생률=새로 발생한 환자수 / (연구개시 시점에서) 질병에 걸릴 위험 있던 사람=6/9
발생 밀도=새로 발생한 환자수 / (질병에 걸릴 위험이 있었던 사람들의) 전체 추적 기간=6/75(인-년) 전체 추적기간 기간 질병 3 1 6 12 11 9 8 D: 질병 진단 (Disease); X=사망 (Death)

42 유병률과 발생률의 관계 유병률=발생밀도x평균 이환기간 유병률이 낮고 일정기간 동안 크게 변동되지 않는다고 전제
발생률보다 상대적으로 측정하기 쉬운 유병률과 질병 이환기간을 이용하여 발생률 추정 가능 질병 이환 기간 기간 질병 6 1 3 4 D: 질병 진단 (Disease); X=사망 (Death)

43 유병률과 발생률의 관계 평균 이환기간=전체 이환기간 / 환자 수 = 24/ 6
유병률이 낮고 일정기간 동안 크게 변동되지 않는다고 전제 발생률보다 상대적으로 측정하기 쉬운 유병률과 질병 이환기간을 이용하여 발생률 추정 가능 질병 이환 기간 기간 질병 6 1 3 4 D: 질병 진단 (Disease); X=사망 (Death)

44 이환율: 발병률 질병의 원인 요인에 노출된 사람들 중 그 질병이 발생한 사람의 분율 발병률 = x100 이차발병률 = x100
전염병이나 식중독과 같이 인과 관계가 분명한 질병의 경우에 산출 질병이 발생한 환자의 수 원인 요인에 노출된 인구 발병률 = x100 질병이 발생한 환자의 수 환자와 접촉한 감수성 있는 사람 수 이차발병률 = x100

45 사망률 조사망률 특수사망률 동일 기간의 전체 사망자 수 주어진 기간의 평균 인구 조사망률 = x 단위인구
주어진 기간 동안 평균 인구의 단위 인구당 발생한 사망자 수 단위인구는 1000명당, 10만명당 등 특수사망률 주어진 기간 동안 인구집단에서 성, 연령, 직업 등의 인구 특성별로 구한 사망률 동일 기간의 전체 사망자 수 주어진 기간의 평균 인구 조사망률 = x 단위인구 특정연령군의 사망자 수 특정연령군의 평균 인구 연령별특수사망률 = x 1000

46 사망률 치명률 비례사망률 그 기간의 동일질병에 의한 사망자 수 치명률(%) = x 100
특정질병의 중증도를 측정하는 지표로 특정질병에 걸린 환자 중 일정기간 동안 사망한 사람의 분율 비례사망률 전체 사망자 중 특정 원인에 의해 사망한 사람의 분율 그 기간의 동일질병에 의한 사망자 수 어떤 기간 동안 특정질병이 발생한 환자 수 치명률(%) = x 100 동일기간의 특정질병에 의한 사망자 수 주어진 기간의 총 사망자 수 비례사망률(%) = x 1000

47 사망률의 비교 둘 이상의 인구집단에서 사망률을 비교하거나 한 인구집단에 대한 서로 다른 시기의 사망률을 비교함
연령과 같이 사망률에 미치는 영향이 큰 요인을 동일하게 만든(맞춘) 후에 비교해야 함 1965년 볼티모어시의 인종별 사망률 사례 조사망률은 백인이 더 높지만, 연령별 사망률을 살펴보면 모든 연령에서 흑인의 사망률이 더 높음

48 사망률의 비교 [표 2.2] 1965년 볼티모어시의 인종별 사망률 [표 2.3] 1965년 볼티모어시의 인종별 연령별 사망률

49 사망률의 비교: 직접표준화 비교하고자 하는 집단의 연령별 측도(즉, 사망률)가 계산되어 있고, 각 연령군의 관찰 대상 수가 충분하여 이들 계측치(사망률)가 안정적이고 신뢰성이 있을 때 사용 1단계: 연령구조가 정해진 가상적 표준인구를 선정하여 연령별 인구수를 파악 2단계: 비교하고자 하는 인구집단의 연령별 율을 표준인구에 적용하여 인구집단별로 표준인구에서의 연령별 기대빈도 수 계산 3단계: 인구집단별로 연령별 기대빈도 수를 합한 후 표준인구의 총 인구 수로 나누어 표준화율을 산출

50 사망률의 비교: 직접표준화 [표 2.4] 가상지역 가)와 나)의 연령별 사망률 관찰된 사망자 수: 가)지역 > 나)지역

51 사망률의 비교: 직접표준화 [표 2.5] 직접표준화: 기대 사망 수 산출 표준인구: 두 집단의 합 혹은 공통된 모집단
1) 국내비교: 우리나라 전체 인구구조 2) 국제비교: 세계표준인구

52 사망률의 비교: 직접표준화 [표 2.5] 직접표준화: 기대 사망 수 산출 연령표준화 사망률: 가)지역 < 나)지역
가) 지역: 10,680/400,000 x 1,000 = 26.70 연령표준화 사망률: 가)지역 < 나)지역 나) 지역: 11,020/400,000 x 1,000 = 27.55

53 사망률의 비교: 간접표준화 두 군을 비교할 때 연령별 사망자 수, 즉 연령별 특수 사망률을 알 수 없을 때 사용
연령별 특수 사망률을 알더라도 아주 적은 인구 수에서 산출되었을 때 1단계: 각 연령군에 적용할 연령별 율을 정한다. 2단계: 연령별 기준율을 비교집단의 각 연령군에 적용하여 기대 사건 수를 산출하며 이를 연령별로 합산한다. 3단계: 실제 관찰된 사건의 총 수를 기대 사건 수로 나누어 표준화 사망비를 얻는다. 4단계: 기준율에서 정한 전체율에 표준화비를 곱하여 표준화율을 계산한다.

54 사망률의 비교: 간접표준화 실제 관찰된 사망자 수 표준화사망비 (SMR) = x 100 기대사망자 수
[표 2.6] 가상집단에서의 연령별 인구와 암 사망자 수 관찰된 사망자 수: 가) 사업장 > 나) 사업장

55 사망률의 비교: 간접표준화 [표 2.7] 간접표준화: 기대 사망자 수 산출 사업장 SMR: 가) 사업장 < 나) 사업장

56 이환율/사망률 개념 정리 재발률 발생률 유병률 사망률

57 이환율/사망률 활용 매년 업데이트 되는 통계청/ 국가암 정보센터 자료에서 중요한 지표로 활용
국제 비교를 위해 세계표준인구를 이용하여 산출한 연령표준화발생률로

58 타당도와 신뢰도 타당도: 질병의 유무를 정확히 판별할 수 있는 능력으로 측정결과가 진정한 참값을 반영하는 정도
민감도: 질병이 있는 사람을 질병이 있다고 정확하게 판정할 수 있는 능력(확률) 특이도: 질병이 없는 사람을 질병이 없다고 정확하게 판정할 수 있는 능력(확률) 위양성률: 질병이 없는 사람이 양성으로 잘못 판정되는 확률 위음성률: 질병이 있는 사람이 음성으로 잘못 판정되는 확률 양성예측도: 검사에서 양성으로 판정되었을 때 실제 그 사람이 질환을 가지고 있을 확률 음성예측도: 검사에서 음성으로 판정되었을 때 실제 그 사람이 질환을 가지고 있지 않을 확률

59 민감도 vs. 특이도 [표 2.8] 검사결과와 실제 질병 유무 민감도: a/a+c 특이도: d/b+d

60 민감도 vs. 특이도 민감도 (sensitivity) Screening 특이도 (specificity) Confirmatory

61 위양성률 vs. 위음성률 [표 2.8] 검사결과와 실제 질병 유무 위음성률: c/a+c 위양성률: b/b+d

62 위양성률 vs. 위음성률

63 양성 예측도 vs. 음성예측도 [표 2.8] 검사결과와 실제 질병 유무 양성예측도: a/ a+b 음성예측도: d/c+d

64 예측도 & 질병 유병률 예측도는 민감도, 특이도 외에도 대상집단의 유병률과 관련 있음
같은 검사법으로 양성 판정을 내려도 그 인구집단의 유병률에 따라 양성예측도와 음성예측도가 달라짐: 특히 양성예측도 ([표2.10], [표2.11] 참고)

65 신뢰도 (Reliability) 같은 내용에 대하여 반복측정 시 같은 결과가 나오는 정도
반복측정 시 나타나는 오차를 변이라고 하며 변이가 작을수록 신뢰도가 높아짐 측정 대상자 요인: 측정 대상자의 감정상태나 피로도 측정자 요인: 측정자의 측정 숙련도 등 측정환경이나 측정도구의 정밀도 등에 의해서도 신뢰도가 달라질 수 있음

66 타당도 & 신뢰도 – 개념 정리 신뢰도 높음 타당도 & 신뢰도 높음 타당도 높음 [그림 2.1] 참고

67 역학 연구의 자료 역학연구의 자료를 수집하는 방법 연구자가 직접 수집하는 방법 (1차 자료)
설문조사, 신체계측, 생체시료 검사 등 기존 자료원을 이용하는 방법 (2차 자료) 사망통계자료, 건강보험자료, 암등록자료, 병원자료 등 이차 자료는 자료마다 질적 수준이 다르고 수집한 인구집단의 특성이 다르기 때문에 이차 자료 이용 시 이를 고려해야 함

68 역학 연구의 자료 1차 자료 (설문조사) 자기기입식 설문조사: 직접 대상자에게 설문지를 배부하여 스스로 기입
면접조사: 훈련된 면접조사자가 직접 대상자를 만나 표준화된 설문지를 이용하여 조사함 전화설문: 전화를 이용하여 면접원이 질문하고 기록하는 방법으로 짧은 질문 내용으로 구성된 표준화 질문지를 이용함 우편조사: 설문지를 우편으로 전달한 후 피조사자가 설문에 기입하고 회수하게 하는 방법

69 역학 연구의 자료 2차 자료 대표성, 신뢰성, 정확성(타당성)이 확보되어야 함 대표성: 관측대상 인구집단 전체를 대표하는 것
신뢰성: 신고방법, 정의 및 분류의 차이에 의해 크게 변하지 않는 자료를 의미 정확성: 진단기준 혹은 진단명 등이 정확히 환자의 상태를 반영함

70 2차 자료 사망자료 법 규정에 의거 전 국민을 대상으로 하여 생산된 자료이기 때문에, 다른 2차 자료원에 비해 누락률이 낮음 보건의료수준의 가장 정확한 지표가 되며, 보건사업의 중요한 평가 기준이 됨 과거에는 사망원인이 부정확한 경우가 많았으나, 현재는 의료인에 의한 사망신고서 기재 비율이 99%에 이르러 정확도가 점차 높아졌음 상병자료 인구집단의 유병 전반에 관한 자료로 특히 치명률이 낮은 질환의 경우 사망자료보다 많은 정보를 제공해 줌 예시) 건강보험자료, 질병등록자료, 신고자료, 병원자료 등 신고자료: 우리나라에서는 1종 전염병과 2종 전염병에 대해 신고체계가 마련되어 있으나, 법규에 대한 인지도가 낮고 절차의 복잡성 등으로 인해 신고율이 높지 않음 병원자료: 다른 자료원에 비해 진단명이 정확하며 임상정보를 얻을 수 있다는 장점이 있으나 전체 인구집단(분모)이 정의되어 있지 않아 유병률, 발생률 등을 산출할 수 없음

71 2장 keywords 유병률/ 발생률/ 사망률 연령을 보정한 사망률을 비교하는 방법 타당도와 신뢰도
직접표준화 간접표준화 타당도와 신뢰도 1차 자료 vs. 2차 자료 신고자료 vs. 병원자료

72 기술역학의 연구 단면조사 연구 환자-대조군 연구 코호트 연구
제 3장: 역학적 연구방법론 PART 1 PART 2 기술역학의 연구 단면조사 연구 환자-대조군 연구 코호트 연구 5. 코호트 내 환자-대조군 연구 6. 패널 연구 7. 실험 역학 8. 환자-교차설계

73 역학적 연구방법의 분류 [그림 3.1] 역학연구 관찰연구 실험연구 기술역학연구 분석역학연구 사례보고 환자군 연구 생태학적 연구
단면조사 연구 단면조사 연구 환자-대조군 연구 코호트 연구 임상시험 지역사회시험

74 관찰 연구 vs. 실험 연구 관찰 연구 실험 연구 연구자가 연구대상의 요인노출과 질병 양상을 관찰하여 연관성을 확인하는 연구
관찰 연구는 다시 기술역학 연구와 분석역학 연구로 나누어짐 실험 연구 연구자가 직접 개입해서, 요인의 노출 여부를 결정하고, 결과에 계통적 오류인 비뚤림을 가져올 수 있는 여러 조건들을 미리 통제하여 요인과 결과와의 연관성을 확인하는 연구

75 기술역학 vs. 분석역학 기술역학 인구집단에서 생기는 질병발생의 빈도나 분포 등의 양상을 인구학적, 지역적, 시간적 특성별로 파악하여 질병의 원인에 관한 가설을 설정하는 데 중점을 두는 연구 사례보고, 환자군 연구, 생태학적 연구, 단면조사 연구 등 분석역학 질병의 원인에 관한 가설을 검정하기 위해 비교군을 가지고 두 군 이상의 질병 빈도 차이를 관찰하는 연구 환자-대조군 연구, 코호트 연구 등

76 기술역학 연구 기술역학의 3요소 [복습/참고사항] 역학적 3요소 P-person 사람 P-place 장소 T-time 시간
Host Environment Agent

77 기술역학 연구의 3요소: 사람 연령 연령은 질병력, 사망력에 가장 큰 영향을 주는 변수
일반적인 사망률 곡선은 J자형임. (영유아기에서 높고 10~14세에서 가장 낮으며 이후 점차 증가하는 추세)

78 기술역학 연구의 3요소: 사람 질병발생이 일정 나이 이후 감소추세 이유 노령층에서 위험요인에 대한 노출률 감소
현재 노령층이 나이가 들어서 노출되기 시작 (현재 젊은 층은 어릴 때부터 노출) 질병 감수성을 지닌 인구의 감소 노인에서 진단율이 낮아 과소 보고 [그림 3.2] 국내 여성의 2009년 주요 암종의 연령별 암발생률

79 기술역학 연구의 3요소: 사람 양봉성 빈도 곡선 형태 이유 질병 분류의 오류로 인해 두 가지 질병군이 하나로 분류되는 경우
같은 질병이나 연령에 따라 원인이나 발생기전이 다른 경우 [그림 3.3] 호지킨병의 연령별 발생률

80 기술역학 연구의 3요소: 사람 기타 질병의 종류, 규모 및 분포에 영향 성별 인종 결혼상태 사회경제적 수준

81 기술역학 연구의 3요소: 장소 국가 지역 표준화된 사망률, 발생률, 출생률, 영아사망률 비교
도시-농촌, 시군구별, 시도별 비교 [그림 3.5] 남성의 위암발생률

82 기술역학 연구의 3요소: 시간 시간 추세변동 주기변동 계절변동: 연도별 암 사망률 변화
유행성 독감 (3-6년), 백일해 (2-4년), 홍역 (2-3년) 계절변동: 매년 겨울철에 호발하는 인플루엔자 [그림 3.6] 암사망률 변화 (통계청)

83 기술역학 연구 사례보고 및 환자군 연구 생태학적 연구
기존에 보고되지 않았던 특이한 질병이나 질병의 원인에 관한 인과적 관련성을 기술 동일한 요인에 노출된 환자군 사례보고: 1명 환자 환자군 연구: 2명 이상 생태학적 연구 지역별로 특정 질병의 전체적인 양상과 특정 위험요인 간의 관련성 특정 인구집단에서 시간 경과에 따른 특정질병의 변동양상과 특정 위험요인의 변화양상 간의 관련성 비용, 노력, 시간이 적게 들고, 집단의 특성 결과를 보고 원인에 대한 가설 수립이 가능하다는 것

84 기술역학 연구 사례보고 및 환자군 연구 기존에 보고되지 않았던 특이한 질병이나 질병의 원인에 관한 인과적 관련성을 기술
동일한 요인에 노출된 환자군 사례보고: 1명 환자 환자군 연구: 2명 이상

85 (예시) 사례보고 (case report)
생후 6개월 신생아 - 소화관 출혈과 복통 환자 수술 사례, NEJM 저널 (Allister, 2017)

86 (예시) 환자군 연구 (case series)
가습기 살균제로 인한 폐손상 17명의 환자군 연구 (Hong et al., 2014)

87 기술역학 연구 생태학적 연구 지역별로 특정 질병의 전체적인 양상과 특정 위험요인 간의 관련성
특정 인구집단에서 시간 경과에 따른 특정질병의 변동양상과 특정 위험요인의 변화양상 간의 관련성 비용, 노력, 시간이 적게 들고, 집단의 특성 결과를 보고 원인에 대한 가설 수립이 가능하다는 것 [그림 3.7] 국가별 직장암 사망률과 맥주 소비량 [그림 3.8] 시간별 이산화황 농도와 사망률 변화

88 (예시) 생태학적 연구 (ecological study)
한국의 갑상선암 검진과 과잉진단 NEJM 저널 (Ahn et al., 2014)

89 단면조사 연구 단면조사 연구 단면조사 연구의 목적
특정한 시점 또는 짧은 기간 내에 대상 인구 각 개인의 유병 유무와 질병 위험요인에 대한 노출의 유무를 동시에 조사한 후 이들 간의 관계를 찾아내는 연구 (자료 예시) 국민건강영양조사, 지역사회건강조사 등 단면조사 연구의 목적 빈도측정: 유병률조사 연구기술역학 연구에 속함 연관성 측정: 질병과 관련요인의 노출 여부 간의 연관성 분석 분석역학 연구의 한 형태

90 단면조사 연구: 빈도 측정 유병률 (시점 유병률, 기간 유병률) 또는 노출률 산출 인구집단 표본 질병 (+) 질병 (-)
요인 (+) 요인 (-) 노출률 [그림 3.9] 기술적 연구형태의 단면조사 연구

91 단면조사 연구: 빈도 측정 유병률 (시점 유병률, 기간 유병률) 또는 노출률 산출 질병(+) 질병(-) 계 노출(+) a b
노출(-) c d c+d a+c b+d a+b+c+d

92 단면조사 연구: 연관성 측정 인구집단 표본 질병 (+) 질병 (+) 질병 (-) 질병 (-) 요인 (+) 요인 (-)
[그림 3.10] 분석적 연구형태의 단면조사 연구

93 단면조사 연구: 연관성 측정 유병률비(PR, prevalence rate ratio)
유병률비는 위험요인에 노출된 집단의 질병 유병률과 위험요인에 노출되지 않은 집단의 질병유병률의 비 유병률비 질병(+) 질병(-) 계 노출(+) a b a+b 노출(-) c d c+d a+c b+d a+b+c+d

94 단면조사 연구: 연관성 측정 유병오즈비(POR, prevalence odds ratio)
유병오즈비는 질병이 있는 군에서의 노출비와 질병이 없는 군에서의 노출비의 비 유병오즈비 질병(+) 질병(-) 계 노출(+) a b a+b 노출(-) c d c+d a+c b+d a+b+c+d

95 단면조사 연구의 장단점 장점 단점 비용, 노력, 시간 효율적 지역사회 보건사업을 기획 할 때 유용
발생 위험요인 규명에 활용 가능 질병의 진행속도가 느리거나 질병발생 시점이 불분명한 경우 적용 가능 지역사회를 대표하는 일반인구를 대상으로 하는 연구의 경우, 연구결과의 일반화 적용 가능 노출과 결과의 선후관계 불분명 치명률이 높은 질환의 경우, 대상이 연구시점까지 선택적으로 살아남아 편향된 연구 결과가 나올 수 있음 희귀질환이나 드믄 노출요인 연구에는 부적절

96 환자-대조군 연구 질병의 원인 혹은 위험요인을 규명함
결과(환자 vs. 정상 대조군)를 먼저 관찰한 후 이런 결과를 야기시켰던 가능한 원인 혹은 요인을 연구 요인 (+) 환자군: 질병 (+) 요인 (-) 환자-대조군 비교성 확보 요인 (+) 대조군: 질병 (-) 요인 (-) [그림 3.11] 환자-대조군 연구

97 환자-대조군 연구 질병의 원인 혹은 위험요인을 규명함
결과(환자 vs. 정상 대조군)를 먼저 관찰한 후 이런 결과를 야기시켰던 가능한 원인 혹은 요인을 연구 과거 노출 질병 발생 요인 (+) 환자군: 질병 (+) 요인 (-) 요인 (+) 대조군: 질병 (-) 요인 (-) 노출-결과의 시간 순서: 연구 참여자 시점  [그림 3.11] 환자-대조군 연구

98 환자-대조군 연구 질병의 원인 혹은 위험요인을 규명함
결과(환자 vs. 정상 대조군)를 먼저 관찰한 후 이런 결과를 야기시켰던 가능한 원인 혹은 요인을 연구 요인 (+) 환자군: 질병 (+) 요인 (-) 연구 전개 방향: 연구자 시점 요인 (+) 대조군: 질병 (-) 요인 (-) [그림 3.11] 환자-대조군 연구

99 환자-대조군 연구: 환자군 선정 연구설계 단계에서, 명백한 환자만이 환자군에 포함
유병환자(prevalent case)보다 새로이 질병발생이 확인된 환자(incident case)가 환자군으로 더 적합함 유병상태는 질병 위험도뿐 아니라 이환기간을 결정짓는 요인에 의해서도 영향을 받음 위험요인에의 질병발생 이전 노출을 확인하기가 더 어려움 잠정적 연구대상을 대표해야 선택비뚤림(selection bias)의 위험을 줄일 수 있음 대조군과 필요한 정보의 수집과정이 동일해야 정보 비뚤림(information bias)의 위험을 줄일 수 있음 환자-대조군 연구 종류: 병원중심 환자-대조군 연구 (hospital-based case-control study) 지역사회중심 환자-대조군 연구 (community-based case-control study)

100 환자-대조군 연구: 대조군 선정 대조군 선정 기준 종류 비교성있는 대조군 선정 조건 비교성 있는 대조군 선정 방법 – 짝짓기
건강검진을 받는 건강한 사람 지역사회 주민 환자의 가족(부모, 형제, 쌍둥이 등) 다른 질병으로 진단된 환자 비교성있는 대조군 선정 조건 질병에 걸리지 않았지만 질병에 걸릴 위험이 있는 대상자 노출에 대한 자료 확보 과정이 환자군과 동일해야 함 질병을 가지지 않은 인구집단에 대한 대표성을 가져야 함 비교성 있는 대조군 선정 방법 – 짝짓기 환자군의 교란변수(confounding variable) 분포와 동일하도록 대조군을 선정 개별 짝짓기(individual matching) 빈도 짝짓기(frequency matching)

101 환자-대조군 연구: 연관성 측정 짝짓지 않은 자료 표 3.3 환자-대조군 연구의 연관성 측정: 짝짓지 않은 자료
환자군의 노출에 대한 오즈 질병(+) 질병(-) 계 노출(+) a b a+b 노출(-) c d c+d a+c b+d a+b+c+d 대조군의 노출에 대한 오즈

102 환자-대조군 연구: 연관성 측정 짝짓지 않은 자료 표 3.4 환자-대조군 연구 가상자료: 짝짓지 않은 자료 폐암환자군 대조군
계 흡연력(+) 90 (a) 200 (b) 90+200 흡연력(-) 10 (c) 100 (d) 10+100 90+10 400 환자군의 노출에 대한 오즈 =a/c=90/10=9 대조군의 노출에 대한 오즈 =b/d=200/100=2 환자군과 대조군에서의 오즈비 (OR) = (a/c) / (b/d) = 9/2 =4.5 결과해석: 폐암환자에서의 흡연력에 대한 오즈가 대조군에 비해 4.5배 높다. 즉, 흡연력이 있는 사람이 흡연력이 없는 사람에 비해 폐암 위험이 4.5배 높다.

103 환자-대조군 연구: 연관성 측정 짝지은 자료 표 3.5 환자-대조군 연구의 연관성 측정: 짝지은 자료
환자군와 대조군의 노출 여부가 일치하지 않는 b와 c 이용 질병(+) 질병(-) 계 노출(+) a b a+b 노출(-) c d c+d a+c b+d a+b+c+d

104 환자-대조군 연구: 연관성 측정 오즈비 (OR)의 해석 95% 신뢰구간 OR 해석 OR>1
대조군에 비해, 환자군에서 위험요인에 대한 노출이 더 많다 노출요인이 질병발생의 위험인자 가능성 OR=1 대조군과 환자군에서 위험요인에 대한 노출이 동일 노출요인이 질병발생과 연관성이 없다 OR<1 대조군에 비해 환자군에서 위험요인에 대한 노출이 적음 노출요인이 질병발생의 예방인자일 가능성이 크다

105 OR (95% CI) 해석 위험인자 예방인자

106 환자-대조군 연구의 장단점 장점 단점 코호트에 비해 대상수 적고, 비용, 노력, 시간 효율적
단일 질병에 대해 여러 가지 위험요인을 동시에 연구 가능 희귀한 질환 연구 가능 긴 잠복기 있는 질환 연구 가능 위험요인에 대한 기록이 잘 보관된 경우 유용함 이미 발생한 환자를 대상으로 하기 때문에 윤리적 문제가 적음 적절한 대조군 선정의 어려움 선택 비뚤림 (selection bias) 노출 정보에 대한 정보 비뚤림 (information bias) 노출-결과의 시간적 선후관계 불명확 위험요인에 대한 노출빈도가 매우 낮은 질환인 경우 연구가 불가능

107 코호트 연구 어원: 로마제국에서 군대의 단위로 사용한 군대 용어에서 유래된 말. 현재의 ‘중대’에 해당됨.
역학에서의 의미: 어떤 공통된 특성, 속성 또는 경험을 가진 집단을 일컫는 말로, 일정기간 동안 추적관찰하는 대상이 된 집단을 의미함

108 연구 설계와 전개방향 환자-대조군 연구 후향적 코호트 연구 전향적 코호트 연구 임상시험
* 연구시작 = 가설 수립 후 자료수집 시작 ≠ 통계분석 or 논문작성 시작

109 전향적 코호트 연구 노출요인을 먼저 측정한 다음 추적관찰을 통해 질병발생 여부를 관찰
노출과 질병발생 간에는 명확한 시간적 선후관계가 존재함 관찰연구의 전개 방향이 현재에서 미래의 방향으로 나아가기 때문에 전향적 연구임

110 전향적 코호트 연구 질병발생(+) 해당질병(+)  제외 노출요인(+) 연구대상집단 질병발생(-) 해당질병(-) 실제 연구집단
노출요인(-) 질병발생(-) [그림 3.12] 전향적 코호트 연구설계

111 전향적 코호트 연구 질병발생(+) 해당질병(+)  제외 노출요인(+) 연구대상집단 질병발생(-) 해당질병(-) 실제 연구집단
노출요인(-) 노출-결과의 시간 순서  연구시작, 여기부터 전개방향  질병발생(-) [그림 3.12] 전향적 코호트 연구설계

112 후향적 코호트 연구 과거 기록에 기반하여, 코호트 연구에 부합되는 연구대상자와 시점을 정하고 사건이 발생하는 시점까지 추적관찰
과거 특정 시점에서 질병이 발생되지 않은 대상자들을 노출 여부에 따라 나누고, 노출군과 비노출군에서의 질병발생률을 비교함 요인의 노출 여부 시점부터 질병발생 여부 시점까지 동시에 데이터 확보 통계분석은 전향적 코호트 처럼, 노출여부를 확인한 후 적관찰 하여 질병 발생을 확인 한 것과 같은 방법으로 수행

113 후향적 코호트 연구 노출요인, 질병발생 자료확보 및 연구시작 질병발생(+) 해당질병(+)  제외 노출요인(+) 질병발생(-)
해당질병(-) 실제 연구집단 질병발생(+) 노출요인(-) 질병발생(-) [그림 3.13] 후향적 코호트 연구설계

114 후향적 코호트 연구 노출요인, 질병발생 자료확보 및 연구시작 질병발생(+) 해당질병(+)  제외 노출요인(+) 질병발생(-)
해당질병(-) 실제 연구집단 과거 기록을 이용하여 추적관찰 질병발생(+) 노출요인(-) 질병발생(-) 노출-결과의 시간 순서  [그림 3.13] 후향적 코호트 연구설계

115 코호트 연구: 연관성 측정 누적발생률비 (cumulative incidence ratio), 비교위험도 (RR, relative risk): 특정요인에 노출된 집단에서의 질병발생률과 노출되지 않은 집단에서의 질병발생률의 비(ratio) 표 3.6 코호트 연구의 연관성 측정: 누적발생률비 질병(+) 질병(-) 계 노출(+) a b a+b 노출(-) c d c+d a+c b+d a+b+c+d 환자-대조군 연구에서는 질병 유무로 구분하였으나, 코호트 연구에서는 노출 여부로 구분.

116 코호트 연구: 연관성 측정 누적발생률비 (cumulative incidence ratio), 비교위험도 (RR, relative risk): 특정요인에 노출된 집단에서의 질병발생률과 노출되지 않은 집단에서의 질병발생률의 비(ratio) 표 3.7 코호트 연구 가상자료: 누적발생률 질병(+) 질병(-) 계 노출(+) 100 (a) 3,900 (b) 100+3,900 노출(-) 30 (c) 5,970 (d) 30+5,970 100+30 10,000 10년간흡연자1,000명당누적발생률=100/4,000 x 1000(명) = 25 10년간 비흡연자1,000명당누적발생률=30/6,000 x 1000(명) = 5 누적발생률비 = 25/5= 5 결과해석: 흡연자가 비흡연자에 비해 폐암이 발생할 위험이 5배 높다.

117 코호트 연구: 연관성 측정 발생밀도비: 발생밀도 간의 비. 표 3.8 코호트 연구의 연관성 측정: 발생밀도비
(*PT=person-time; 인년; 人年) 질병(+) 질병(-) 총 관찰 인년 노출(+) a b PT (노출) 노출(-) c d PT (비노출) a+b 대신에 시간 개념이 들어간 PT를 활용한 계산

118 코호트 연구: 연관성 측정 발생밀도비: 발생밀도 간의 비. 표 3.9 코호트 연구 가상자료: 발생밀도 폐암(+) 폐암(-)
총 관찰 인년 흡연력(+) 100 (a) 3,900 (b) 50,000 흡연력(-) 30 (c) 5,970 (d) a+b 대신에 시간 개념이 들어간 PT를 활용한 계산 흡연자의 10,000인년당 발생밀도 = 100 / 50,000 x 10,000 = 20 비흡연자의 10,000인년당 발생밀도 = 30 / 90,000 x 10,000 = 3.3 발생밀도비 = 20/ 3.3 = 6.1 결과해석: 흡연력이 있는 사람이 흡연력이 없는 사람에 비해 폐암이 발생할 위험이 6배 높다.

119 코호트 연구: 연관성 측정 비교위험도 (RR)의 해석 Point estimates Interpretation RR>1
비노출군에 비해 노출군에서 특정질병이 발생할 위험 높음 노출요인이 질병발생의 위험인자 가능성 RR=1 대조군과 환자군에서 위험요인에 대한 노출이 동일 노출요인이 질병발생과 연관성이 없다 RR<1 비노출군에 비해 노출군에서 특정질병이 발생할 위험 적음 노출요인이 질병발생의 예방인자일 가능성이 크다 * 발생밀도비의 의미는 누적발생률비의 경우와 동일

120 코호트 연구: 영향력 측정 발생률차, 기여위험도 (AR, attributable risk)
요인에 의하여 추가로 발생한 질병의 규모 또는 원인요소를 제거하였을 때 얻을 수 있는 이득을 보여 주는 지표 노출군의 발생률은 노출과 무관한 기저발생률과 노출에 기인한 발생률의 합 기여위험도 = 노출군의 발생률 - 비노출군의발생률

121 코호트 연구: 영향력 측정 기여위험분율 (AF, attributable fraction)
기여위험분율은 노출집단의 위험도 중에서 해당 노출이 기여한 정도가 얼마나 되는지를 알기 위해서 노출군의 기여위험도를 분율로 표현 기여위험분율 = (노출군의 발생률 – 비노출군의발생률)/ (노출군의 발생률) x 100(%) =(25-5 / 25)x 100=80% 결과해석: 위험요인 흡연을 100% 제거하면 폐암발생률을 80% 줄일 수 있음.

122 코호트 연구의 장단점 장점 단점 환자-대조군 연구에 비해 기억력 등에 의한 정보비뚤림이나 선택비뚤림의 가능성이 낮음
위험요인과 질병 간의 시간적 선후관계가 명확함 동일한 노출에 대해 여러 가지 질병 간의 연관성을 확인할 수 있음 요인노출에 대한 반복조사와 측정이 가능함 질병의 발생률을 구할 수 있음 위험요인에 대한 노출이 드문 경우에도 연구 가능 경비, 노력, 시간 등의 비용이 많이 소요됨 연구결과를 얻기까지의 시간이 오래 걸림 추적하고자 하는 질병의 발생률이 낮을 경우 코호트 대상자의 수가 더 많아지거나 추적관찰기간이 길어지는 어려움이 있음 추적관찰기간 동안에 중도탈락이 너무 많거나 특정집단에서 선택적으로 탈락할 경우 연구결과에 비뚤림을 야기할 수 있음

123 3장 PART1- keywords 관찰 연구 vs. 실험연구 기술역학 vs. 분석역학 기술역학 연구의 3요소:
사람/ 장소/ 시간 사례보고와 환자군 연구 단면연구의 장단점 코호트 연구의 장단점 환자-대조군 연구의 장단점 OR, RR, 95%CI 결과 해석

124 코호트 내 환자-대조군 연구 Nested case-control study
코호트 내에서 질병이 발생한 환자를 환자군으로 선정하고, 각 환자들이 질병이 발생할 당시에 질병발생 위험이 있었던 대상자들 중에서 대조군을 선정하여 환자-대조군 연구를 수행하는 것 그림 3.14 코호트 내 환자-대조군 연구설계

125 코호트 내 환자-대조군 연구 연구 시작할 때 수집하여 저장 해 둔 시료를 환자군에 연령 성별 고려하여 1:4 짝짓기 한
대상자 실험 연구

126 패널연구 동일한 대상을 장기적으로 추적관찰하여 시간에 따른 패널의 특성변화를 관찰하는 연구설계
고령화연구패널조사, 한국의료패널, 한국아동패널, 한국노동패널 등 코호트와 패널연구 비교 코호트 연구 패널연구 질병에 대한 원인탐색을 주 목적 질병이환 여부보다는 초기에 선정된 패널들의 시간에 따른 변화를 관찰하는 것을 목적으로 함

127 [복습] 역학적 연구방법의 분류 [그림 3.1] 역학연구 관찰연구 실험연구 기술역학연구 분석역학연구 사례보고 환자군 연구
생태학적 연구 단면조사 연구 단면조사 연구 환자-대조군 연구 코호트 연구 임상시험 지역사회시험

128 실험역학 연구자가 직접 개입하여 원인이 되는 요인들의 노출 여부를 선택적으로 결정하여 원인과 결과를 평가하는 연구방법 (*참고: 관찰 연구는 “개입”없이 관찰만 하는것) 연구대상자들을 시험군과 대조군으로 나누어 각 군의 노출요인을 결정하고 이후 결과변수의 차이를 확인 노출요인을 통제할 수 있으므로 관찰연구에 비해 인과성이 더 높은 반면 윤리적 문제점을 고려해야 함 임상연구(clinical trial), 지역사회시험(community trial)

129 실험역학의 고려사항 윤리적 문제 무작위배정 (randomized) 눈가림법 (blinding method)
생의학적 윤리를 보장하기 위한 기본 원칙을 준수해야 함 위해요인에 대해 인위적으로 노출시키는 것은 윤리적으로 옳지 않음 무작위배정 (randomized) 교란변수가 시험군과 대조군 사이에 확률적으로 고르게 분포해야 인과관계 확인이 더 용이함 눈가림법 (blinding method) 연구대상자 본인이 시험군에 배정되었는지 대조군에 배정되었는지 모르게 해야 함 (*위약, placebo) 연구자도 연구대상자들이 어느 군에 배정되었는지 모르게 해야 함

130 눈가림법 (blinding method)
Single blinding Double blinding Triple blinding 환자 눈가림 환자와 연구자 눈가림 환자, 연구자 및 분석가 눈가림

131 임상시험의 설계 평행설계 = 교차설계 x 연구가 종료될 때까지 한 종류의 치료법만을 적용
각 연구대상자가 자신의 비교군 역할을 하도록 하는 연구설계 무작위배정 후 치료를 시작한 후 일정기간이 지난 다음 서로 다른 군으로 교차하여 다시 일정기간을 치료하여 두 군의 차이를 비교 휴약기간(washout period)을 두기도 함

132 임상시험의 설계: (1) 평행설계 시험군 (신약) 연구참여 동의 대조군 (표준 치료제) 무작위 배정 효과 관찰, 비교
및 연구종료 치료군 A 연구참여 동의 위약투여 치료군 B 치료군 C 무작위 배정 [그림 3.16] 평행설계

133 임상시험의 설계: (2) 교차설계 무작위 배정 그룹 A 치료법 A 그룹 B 치료법 A 기초상태 기초상태 그룹 B 치료법 B
휴약기간 기초상태 기초상태 그룹 B 치료법 B 그룹 A 치료법 B [그림 3.17] 교차설계

134 환자-교차 설계 사건이 일어났을 시점 혹은 그 전의 짧은 시간 동안(위험기간)의 위험요인노출 수준과 사건의 발생과는 다소 거리가 먼 다른 시간대(비교기간)의 노출 수준을 측정하여 노출 수준의 변화가 질병발생에 영향을 주었는지를 관찰하는 연구형태 예시) 황사가 급성호흡기 질환에 미치는 영향을 평가하기 위하여 환자가 응급실을 방문한 날(또는 전날)의 미세먼지 농도와 그날 전후 1주일 떨어진 시점의 미세먼지 농도를 비교

135 환자-교차 설계 -7day 대조군 발병 후향적 환자-교차 설계 +7day 대조군 발병 전향적 환자-교차 설계 +7day
양방향 환자-교차 설계 -14day +14day +7day -7day 대조군 대조군 발병 대조군 대조군 양방향, 다중 대조군 환자-교차 설계 [그림 3.18] 환자-교차 설계

136 Evidence-Based Medicine (EBM)

137 3장 PART2- keywords 코호트 내 환자-대조군 연구 패널연구 (*코호트와 차이점) 무작위배정 위약 (placebo)
눈가림법 (blinding method) 평행설계 vs. 교차설계 환자-교차 설계

138 통계적 추론 비원인적 연관성 평가 인과성 추론 상호작용
제 4장: 역학 연구에서의 인과성 추론 통계적 추론 비원인적 연관성 평가 인과성 추론 상호작용

139 요인과 질병의 관계 연관성 ≠ 인과성

140 통계적 추론 가설검정 귀무가설(H0) vs. 대립가설(H1)
연구자가 표본의 출처라고 미리 가상한 모집단을 설정하여 그 모집단이 표본의 출처인지 그 여부에 대해 표본에서 산출된 통계량의 출현확률을 근거로 논리적인 판단을 하는 과정 귀무가설(H0) vs. 대립가설(H1) 귀무가설: 표본에서 관측된 차이는 우연히 발생된 것으로 전적으로 표본을 추출함으로 해서 야기되는 오차에 기인한다는 명제. 대립가설(연구자의 주장)의 반대. 귀무가설 기각  연구자의 주장이 우연히 아님

141 가설검정 시 오류

142 가설검정 시 오류 β 제 2종 오류의 확률 α 제 1종 오류의 확률
그림 4.1 가설검정에서의 판정오류: 표본의 통계량이 기각치와 같을 경우

143 유의확률 귀무가설이 사실이라고 했을 때 주어진 표본에서 얻은 값 혹은 더욱 극단적인 값으로 귀무가설을 기각하게 될 확률
제1종 오류의 확률 P-value <0.05: 귀무가설을 기각 P-value ≥0.05: 귀무가설을 기각하지 못함

144 판정기준 설정 Ⅰ종 오류(α-error): 일반적으로 5% 기준 “5%의 잘못을 감수하고 귀무가설을 부정” → p-value Ⅱ종 오류(β-error): 보통 20% 기준 “관련성을 밝혀내지 못할 20%의 확률을 감수” →통계적 검정력

145 가설검정의 절차 1. 귀무가설 H0와 대립가설 H1을 세운다. 2. 유의수준 α 를 결정한다. 3. 검정통계량을 결정한다.
4. 표본으로부터 얻은 구체적 결과(검정통계량값)를 이용하여 유의확률 p값을 계산한다. 5. p≤α를 만족하면 유의수준 α에서 귀무가설을 기각하고 이때 “통계적으로 의미있는 결과”를 얻었다고 하며 만약 p>α이면 귀무가설을 기각하지 못한다.

146 비원인적 연관성 평가: 비뚤림 어떤 노출요인의 질병 위험에 대한 효과 평가에서 잘못된 평가를 내리게 하는 연구설계, 수행, 분석 과정에서의 모든 계통적 오류 종류: 선택비뚤림, 정보비뚤림, 교란비뚤림 비뚤림 vs. 무작위오류(random error, 임의오류; noise) 무작위오류는 어떤 측정값의 평균에는 영향을 미치지 않고, 평균값의 변량에만 영향을 미침 비뚤림은 평균값 자체를 정확하게 측정하지 못하는 것

147 선택비뚤림(selection bias)
특정 대상이 선택적으로 뽑힘에 따라, 비교하고자 하는 두 집단의 위험요인 분포가 진정한 상태를 반영해 주지 못하고 왜곡된 상태로 측정되어 야기되는 계통적 오류 주로 연구설계의 잘못 때문에 발생하는 비뚤림 종류 발견 비뚤림 벅슨 비뚤림 무응답 비뚤림 추적관찰 탈락 비뚤림 선택적 생존 비뚤림 건강근로자 효과

148 선택비뚤림(selection bias)
발견 비뚤림(detection bias) 집단 검진 등 질병 감시의 경우 발생하는 비뚤림으로 건강위험과 관련된 위험요인을 가지고 있는 대상자들은 더 자주 진단검사를 받고, 위험요인을 가지고 있지 않은 대상자들은 진단검사를 자주 받지 않음으로 인해 발생 단면조사 연구, 환자-대조군 연구 등에서 흔함 예시: 양성유방종양과 유방암의 연관성(OR=2.6)은 발견 비뚤림을 보정하였을 때 사라짐 양성유방종양을 가진 사람이 더 정밀하게 검사하기 때문

149 선택비뚤림(selection bias)
벅슨 비뚤림(Berkson’s bias, hospital patient bias) 환자-대조군 연구에서 연구대상을 특정 병원에 한정할 때 발생: 연구대상자의 특성에 따라 입원률이 다르기 때문에 비뚤림이 개입될 수 있음 예시: 고혈압과 피부암의 연관성에 관한 환자-대조군 연구에서 대조군으로 지역주민 전체를 대상으로 할 경우 OR=1.0, 골절환자만을 대상으로 할 경우 OR=1.9로 나타남

150 선택비뚤림(selection bias)
무응답 비뚤림(non-response bias) 참여하지 않거나 무응답인 대상자의 특성이 참여자와 다름으로 인해 발생하는 비뚤림으로 모든 연구형태에서 발생할 수 있으며, 개인적으로 민감한 질문일 경우에 흔히 발생함 추적관찰 탈락 비뚤림 (follow-up loss bias) 코호트 연구와 같이 연구대상을 추적하는 연구의 경우 관찰대상으로부터의 소실이나 거부 등이 비교집단 사이에서 서로 다름으로 인해 발생하는 비뚤림

151 선택비뚤림(selection bias)
선택적 생존 비뚤림(selective survival bias) 유병 환자를 대상으로 하는 환자-대조군 연구의 경우 중증 환자들은 이미 사망하였고, 재원기간이 긴 환자나 생존기간이 긴 경증 환자가 환자군으로 선택될 확률이 높아지게 되어 발생하는 비뚤림 건강근로자고용효과(healthy worker hire effect) 건강한 사람이 선택적으로 고용됨으로써 위험직업 종사자들의 건강영향이 일반인구와 비교할 때 잘 관찰되지 않는 현상을 가리킴

152 정보비뚤림(information bias)
대상자에 대한 정보의 획득 방법이 부적절할 때 생기며 그 결과 노출 또는 질병에 대한 정보가 일부 틀리게 될 때 생기는 비뚤림 종류 측정 비뚤림 기억소실 비뚤림 회상 비뚤림 확인 비뚤림

153 측정 비뚤림(measurement bias)
잘못된 조사방법으로 인해 요인노출을 잘못 측정할 때 발생하는 비뚤림 대상자에 따라 비뚤림이 발생하는 경우 질문의 내용이 민감하거나 질문에 대해 혼동하는 등 도구에 따라 비뚤림이 발생하는 경우 잘못된 검사 방법이나 타당성이 떨어지는 검사 방법 등

154 정보 비뚤림(information bias)
기억소실 비뚤림(memory decay bias) 기억력에 의존하여 과거 노출정보를 수집하는 경우 정보의 정확성이 떨어져 연구결과의 타당성이 떨어짐 피조사자의 교육수준이 낮을수록, 더 먼 과거의 사건에 대한 정보를 얻으려 할수록, 중요한 사건이 아닐수록 강하게 나타나는 경향이 있음 회상 비뚤림(recall bias) 특정질병에 관련된 요인을 기억을 하는 경우 회상효과로 인해 더 잘 기억해 내는 것 예시: 환자-대조군 연구에서 환자군에서 노출을 더 잘 기억

155 정보 비뚤림(information bias)
확인 비뚤림(ascertainment bias) 코호트 연구의 경우 추적관찰을 하면서 비노출군보다 노출군을 더 철저히 조사함으로써 발생 임상시험 연구의 경우 시험군인지 대조군인지 이미 알고 있을 경우 시험군에 대해 더 자세히 조사함으로써 발생

156 정보 비뚤림(information bias)
오분류 비뚤림 대상자에 대한 정보의 획득 방법이 부적절하여 노출군과 비노출군 또는 환자군과 비환자군의 분류가 잘못되고, 이 때문에 잘못된 효과 평가를 내리게 되는 것 환자군과 대조군의 진단 기준이 명확하지 않을 때 오분류 특정 위험요인에 대한 노출과 비노출군 오분류 오분류 비뚤림의 방향 차별적 오분류 환자군이나 대조군 중 한 집단에서 노출에 대한 오분류가 더 두드러지게 심할 경우 (예시: 회상 비뚤림, ) 비차별적 오분류 비교하려는 두 집단에서 오분류 정도가 동일하게 생기는 경우에 발생환자군이나 대조군 등의 배정과 상관없이 노출 정보 수집 방법에서 유래. 두 그룹 간의 차이를 희석

157 4장 PART 1- keywords 가설검정 시 오류 (1종, 2종 오류) 선택비뚤림(selection bias)
예시: 발견 비뚤림(detection bias) 정보비뚤림(information bias) 예시: 회상 비뚤림(recall bias)

158 교란비뚤림 관찰연구에서 인구집단 내에 존재하는 다른 요인이 위험요인과 질병발생 간의 연관성에 영향을 미치는 것 (연관성의 방향을 바꾸어 버리기도 함) 실제로는 특정요인에 대한 노출과 질병발생 간에 직접적인 인과관계가 존재하지 않음에도 불구하고, 마치 인과관계가 있는 것처럼 나타날 수 있음

159 교란변수 (confounding variable)
원인변수와 연관성이 있으며 결과변수의 원인이 되는 변수이되, 원인변수와 결과변수의 매개변수(중간변수)는 아닌 것 연구 가설 원인변수 결과변수 연관성 인과성 교란변수 [그림 4.2] 교란변수의 정의

160 교란변수 (confounding variable)
연구 가설 커피 폐암 흡연 [그림 4.2] 교란변수의 예시

161 교란변수가 되지 않는 예 1 매개변수: 음주와 알코올성 간경변증과는 연관성이 있고, 알코올성 간경변증은 간암을 유발함.
그러나, 알코올성 간경변증은 음주에서 간암으로 가는 과정 중에 생기는 매개변수이므로 교란변수가 아님. 보정할 경우 음주와 간암의 연관성이 희석됨(약화됨) 원인변수 매개변수 결과변수 음주 알코올성 간경변증 간암 [그림 4.3] 교란변수가 되지 않는 예 1:매개변수

162 교란변수가 되지 않는 예 2 결과변수에 영향을 미치는 인과관계가 없는 경우
음주는 흡연력과는 관련성이 있지만 폐암과는 인과관계가 없기 때문에 교란변수가 아님 보정할 경우 흡연과 폐암의 연관성이 희석됨(약화됨) 연구 가설 흡연 폐암 인과성 조건 성립 안됨 음주 [그림 4.4] 교란변수가 되지 않는 예 2

163 교란비뚤림 사례: 환자-대조군 연구 커피섭취 여부와 폐암과의 연관성을 확인하기 위해 환자-대조군 연구를 수행하여 다음의 가상 자료를 얻음 [표 4.2] 커피섭취와 폐암 간의 연관성에 대한 환자-대조군 연구 가상 예 폐암 (+) 폐암 (-) 커피섭취(+) 60 36 커피섭취(-) 140 164 오즈비(OR)=(60X164)/(140X36)=1.95

164 교란비뚤림 사례: 환자-대조군 연구 흡연이 교란변수로 작용함  보정필요 [표 4.3] 교란변수와 결과변수 간의 연관성 평가
폐암 (+) 폐암 (-) 흡연(+) 100 40 흡연(-) 160 OR=(100X160)/(100X40)=4.00 [표 4.4] 교란변수와 원인변수 간의 연관성 평가 커피 (+) 커피 (-) 흡연(+) 100 40 흡연(-) 160 OR=(70X234)/(26X70)=9.00 흡연이 교란변수로 작용함  보정필요

165 교란변수의 통제 비뚤림의 보정 교란변수의 통제 방법
모든 비뚤림에 대해 연구설계 시 미리 고려해서 계획을 하고 연구수행을 하는 것이 원칙임 (일단 비뚤림이 생기게 되면 이를 보정하기 어려움) 교란비뚤림은 자료분석 단계에서도 보정이 가능하다는 점에서 다른 비뚤림과 가장 큰 차이점을 가짐 교란변수의 통제 방법 연구설계 혹은 수행단계: 짝짓기, 연구대상자 제한 분석단계: 층화분석, 통계모형을 통한 보정

166 교란변수의 통제: 연구설계 단계 짝짓기 연구대상자 제한
환자군과 대조군 선정 시 환자군과 대조군에서 교란변수의 분포가 동일하게 하는 방법 교란변수 자체의 질병 위험도를 알 수 없다는 단점 개별짝짓기 빈도짝짓기 연구대상자 제한 연구대상자를 교란변수가 없는 대상자로만 선정하여 연구를 진행하는 것

167 교란변수의 통제: 분석단계 층화분석 통계모형을 통한 보정
분석단계에서 교란변수를 통제할 수 있는 방법으로 교란변수에 노출된 대상과 노출되지 않은 대상을 각각 따로 분석하는 방법 통계모형을 통한 보정 중회귀모형(multiple linear regression)과 같은 통계모형을 이용하여 결과변수인 Y와 주요 원인변수 X1외에 교란변수를 다른 원인변수로 추가(예, X2, X3, …)하는 방법 Y=𝜷0 + 𝜷1X1+ 𝜷2X2 + 𝜷3X3 + 𝝴 로지스틱 회귀분석(logistic regression, 주로 환자-대조군 연구자료 분석에 활용), 콕스 비례위험모형(Cox’s proportional hazard model; 코호트 연구의 추적관찰 시간을 활용한 분석)에서도 같은 방식으로 보정할 수 있음

168 인과성 추론 힐(Hill)의 기준 (Hill’s criteria for causality)

169 힐(Hill)의 기준 기준 정의 한계점 강도(strength) 일관성(consistency) 특이성(specificity)
연관성의 강도가 큼 연관성의 크기는 다른 원인들에 의해 교란될 수 있음 일관성(consistency) 다른 표본을 분석해도 일관성 있는 결과 일관성이 없던 결과도 뒤늦게 올바로 해석되는 경우가 있음 특이성(specificity) 특정 노출과 특정 질병의 연관성 하나의 원인이 많은 건강영향을 줄 수 있음 시간적 선후관계 (선)노출 --> (후)질병발생 원인과 결과 간의 시간적 순서를 입증하는 것이 어려울 수도 있음 양-반응 관련성 노출량이 많을 수록 질병 발생의 확률도 높아짐 교란요인에 의해서 왜곡될 수 있으며, 문턱효과(threshold phenomena)가 있는 경우에는 이런 양상을 보이지 않음 개연성(plausibility) 생물학적 mechanism 존재 판단하기에 너무 주관적임 기존지식과 일치정도 기존 실험과 역학조사 결과와 일치 일관성 또는 개연성의 개념과 큰 차이가 없음 실험적 근거 뒷받침 해주는 실험 연구 결과 존재 항상 가능한 것은 아님 유사성(analogy) 노출과 유사한 요인의 비슷한 영향 유사성을 보이는 현상은 많음

170 힐(Hill)의 기준 & 미국 공중보건국의 기준
정의 미국 공중보건국의 기준 강도(strength) 연관성의 강도가 큼 연관성의 강도 일관성(consistency) 다른 표본을 분석해도 일관성 있는 결과 연관성의 일관성 특이성(specificity) 특정 노출과 특정 질병의 연관성 연관성의 특이성 시간적 선후관계 (선)노출 --> (후)질병발생 양-반응 관련성 노출량이 많을 수록 질병 발생의 확률도 높아짐 개연성(plausibility) 생물학적 mechanism 존재 기존지식과 일치정도 기존 실험과 역학조사 결과와 일치 기존 지식과의 일치 정도 실험적 근거 뒷받침 해주는 실험 연구 결과 존재 유사성(analogy) 노출과 유사한 요인의 비슷한 영향

171 인과성 추론 사례: 흡연과 폐암 (US Surgeon General, 1982)
시간적 선후관계: 많은 코호트 연구에서 연관성이 관찰됨 생물학적 개연성: 많은 동물실험에서 흡연의 발암성이 확인되지 않았으나 실험동물들은 사람처럼 담배연기를 깊고 강하게 흡입할 수 없다는 사실이 인정됨 일관성: 흡연과 폐암의 연관성을 보고한 환자-대조군 연구는 50개가 넘으며, 이들 연구는 서로 다른 대상으로부터 여러 형태의 대조군을 짝지어 여러 형태의 흡연에 대해 연구한 것으로 모두 일관된 연구결과를 보임 관련성의 강도: 코호트 연구결과에 의하면 비흡연자에 비해 흡연자에서 폐암으로 인한 사망 위험이 10배나 높음

172 인과성 추론 사례: 흡연과 폐암 (US Surgeon General, 1982)
용량-반응 관계: 대부분의 역학 연구결과에서 하루 흡연량이 많으면 많을수록 폐암 사망률이 점차 증가하며, 이러한 경향은 흡연 시작연령, 흡연기간, 흡입 정도에서도 마찬가지로 관찰됨 연관성의 특이성: 흡연과 다른 종류의 암과는 그 연관성의 정도가 폐암의 경우에 비해 현저하게 낮으므로 특이성이 인정됨 가역성: 금연자를 대상으로 한 대부분의 연구에서 금연 후 15~20년 후 비흡연자의 폐암 사망위험과 같아짐 기존지식과의 일치성: 폐암사망은 여자보다 남자에서 높은데 흡연율도 남자에게 높고, 폐암 사망이 높은 인구집단에서 흡연율도 높으며, 연도에 따라 폐암사망률이 증가하는 양상과 흡연율이 증가하는 양상이 같이 관찰됨

173 상호작용 (interaction, effect modification)
두 개 이상의 위험요인을 지닌 질병의 발생률이 개별효과의 결과로 기대되는 발생률과 다를 때 어떤 질병발생에 있어 이 두 위험요인은 상호작용이 있다고 함 덧셈모형: 노출변화에 따라 위험도나 질병발생률의 증가가 덧셈 형태로 변한다는 개념 곱셈모형: 노출변화에 따라 위험도나 질병발생률의 증가가 곱셈 형태로 변한다는 개념 덧셈모형 예시 곱셈모형 예시 석면(-)일 때 흡연으로 인한 상대위험도의 증가: =5.0 비만(-)일 때 흡연으로 인한 상대위험도의 증가: 1.6/1.0=1.6 석면(+)일 때 흡연으로 인한 상대위험도의 증가: =5.0 비만(+)일 때 흡연으로 인한 상대위험도의 증가: 2.2/1.4=1.6 석면과 흡연에 동시에 노출되었을 때 상대휘험도 기대값: 9.0 비만과 흡연이 동시에 노출 되었을 때 상대위험도 기대값: 4.2

174 교란작용과 상호작용의 차이 두 변수 간에 통계적 연관성이 관찰되었을 때, 제3의 변수로 층화분석을 하여 층화분석 전과 후의 결과에 차이가 없다면 제3의 변수는 두 변수 간의 관계에 아무런 작용을 하지 않는 변수임 두 변수 간에는 교란변수를 배제한 연관성이 있음 제3의 변수로 층화분석 하기 전과 후에 결과의 차이가 있고, 각 층에서 두 변수 간의 연관성이 사라질 경우 두 변수 간의 연관성은 교란작용에 의한 것 제3의 변수로 층화분석을 하였을 때 층화분석 전과 후의 결과에 차이가 있고, 각 층에서 두 변수 간 연관성의 크기가 각각 다를 경우 제3의 변수는 효과변경인자(effect modifier)이며 상호작용을 찾아낸 것임

175 상호작용: 층별로 통계적 연관성 크기가 서로 다름
교란작용과 상호작용의 차이 통계적 연관성 층화분석 층화분석 전후 결과 변화 없음 층화분석 전후 결과 변화 있음 교란작용: 층별로 통계적 연관성이 사라짐 상호작용: 층별로 통계적 연관성 크기가 서로 다름

176 4장 PART 2- keywords 교란변수 교란변수 통제 방법 힐(Hill)의 기준 교란변수와 상호작용의 차이
연구설계 혹은 수행단계: 짝짓기, 연구대상자 제한 분석단계: 층화분석, 통계모형을 통한 보정 힐(Hill)의 기준 교란변수와 상호작용의 차이

177 감사합니다! 서울대학교 의과대학 예방의학교실 서울대학교 암연구소 황윤지, 연구 조교수