Harvard School of Public Health

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1 Harvard School of Public Health
Departments: BIOSTATISTICS CANCER CELL BIOLOGY ENVIRONMENTAL HEALTH EPIDEMIOLOGY HEALTH AND SOCIAL BEHAVIOR HEALTH POLICY AND MANAGEMENT IMMUNOLOGY AND INFECTIOUS DISEASES MATERNAL AND CHILD HEALTH NUTRITION POPULATION AND INTERNATIONAL HEALTH Faculty: 337 Students: 831

2 School of Public health : Johns Hopkins University
Departments: Biochemistry & Molecular Biology Biostatistics Environmental Health Sciences - EHS Epidemiology - EPI Health Policy and Management - HPM International Health - IH Mental Hygiene Molecular Microbiology and Immunology - MMI Population and Family Health Sciences Faculty: 400 Students: 1800

3 School of public health: University of North Carolina
Departments: Biostatistics Environmental Sciences and Engineering Epidemiology Health Behavior and Health Education Health Policy and Administration Maternal and Child Health Nutrition Public Health Leadership Program Faculty: 349

4 School of Public Health: University of Michigan
Departments: Biostatistics Environmental Health Sciences Epidemiology Health Behavior and Health Education Health Management and Policy Interdepartmental Concentrations Faculty: 121

5 School of Public Health: Seoul National University
학 과 : 보건학과(보건학 전공, 보건정책관리학 전공), 환경보건학과 교수진: 보건학 전공: 김 호, 이승욱, 이시백, 정해원, 조성일, 정효지, 손현석 보건정책학 전공: 김화중, 권순만, 문옥륜, 양봉민, 이선자, 조병희, 김창엽 환경보건학과: 백남원, 백도명, 이승묵, 최경호 이홍근, 정문호, 조경덕,

6 역학(Epidemiology) 소개 역학 : 인간집단내에 발생하는 모든 생리적 상태와 이상상태의 빈도와 분포를 기술하고 이들 빈도와 분포를 결정하는 요인들의 원인적 연관성 여부를 근거로 그 발생원인을 밝혀냄으로써 효율적인 예방법을 개발하는 학문 (전통적 정의)

7 역학의 영역 기술적 역할 원인 규명의 역할 : 분석역학적 방법, 실험역학적 방법 연구전략 개발의 역할 질병 또는 유행발생의 감시역할 보건사업의 평가

8 응용 분야에 따른 역학의 범주 * 감염병역학, * 종양역학 * 영양역학 * 임상역학 * 약물역학 * 산업역학 * 환경역학 * 대기오염역학 * 분자역학 * 유전역학 *유전체 역학 * 인구역학 * 생식역학 * 역학방법론 * 사회역학

9 학문적 특성에 따른 통계학(Statistics) 범주
선형모형 (regression, ANOVA) 실험계획법 확률이론 범주형자료 분석 비모수분석 표본조사론 (Sampling Survey) 베이지안 통계 생존분석 수리통계 극한이론 다변량통계 통계계산이론 Data Mining

10 응용분야에 따른 통계학(Statistics) 범주
이론통계 생물통계 공업통계 환경통계 통계상담 경제통계 정부(공식) 통계 사회통계

11 보건통계학(Biostatistics) 범주
역학통계 : case-control, cohort study 임상시험 : clinical trials 보건 지표 개발 환경통계 : 환경&보건 (의학) 통계 상담 위험분석 (Risk Analysis) Bioinformatics (유전통계)

12 결론 : 노출상태와 질병상태에는 연관이 있다. 표1. 질병상태와 노출상태에 따른 위험도 (예제1) 예제 1 노출상태 질병상태
유 무 노출 81 29 81/(81+29)=0.7364 비노출 28 182 28/(28+182)=0.1333 상대위험도 0.7134/0.1333=5.52 결론 : 노출상태와 질병상태에는 연관이 있다.

13 결론 : 남녀 모두에서 노출상태와 질병상태에는 연관이 없다.
예제 2 표2. 혼란변수 유무에 따른 위험도 (예제1) 남성 여성 노출상태 질병상태 위험도 유 무 노출 1 9 0.100 비노출 20 180 상대위험도 1.00 노출상태 질병상태 위험도 유 무 노출 80 20 0.800 비노출 8 2 상대위험도 1.00 결론 : 남녀 모두에서 노출상태와 질병상태에는 연관이 없다.

14 요약하면 전체 집단에서는 질병과 노출에 연관 있다. 남자에서는 질병과 노출에 연관 없다. 여자에서는 질병과 노출에 연관 없다.
예제 3 요약하면 전체 집단에서는 질병과 노출에 연관 있다. 남자에서는 질병과 노출에 연관 없다. 여자에서는 질병과 노출에 연관 없다. ? ? ?

15 결론 : 노출상태와 질병상태에는 연관이 없다. 표3. 질병상태와 노출상태에 따른 위험도 (예제2) 예제 4 노출상태 질병상태
유 무 노출 240 420 0.3636 비노출 200 350 상대위험도 1.0000 결론 : 노출상태와 질병상태에는 연관이 없다.

16 결론 : 남녀 모두에서 노출상태와 질병상태에는 연관이 없다.
예제 5 표4. 혼란변수 유무에 따른 위험도 (예제2) 남성 여성 노출상태 질병상태 위험도 유 무 노출 135 415 0.2455 비노출 5 45 0.1000 상대위험도 2.45 노출상태 질병상태 위험도 유 무 노출 105 5 0.9545 비노출 195 305 0.3900 상대위험도 2.45 결론 : 남녀 모두에서 노출상태와 질병상태에는 연관이 없다.

17 요약하면 전체 집단에서는 질병과 노출에 연관 없다. (RR=1.00) 남자에서는 질병과 노출에 연관 있다. (RR=2.45)
예제 6 요약하면 전체 집단에서는 질병과 노출에 연관 없다. (RR=1.00) 남자에서는 질병과 노출에 연관 있다. (RR=2.45) 여자에서는 질병과 노출에 연관 있다. (RR=2.45) ? ? ?

18 정리 질병상태와 노출여부는 성별에 의해 혼란(Confounding) 되고 있다
예제 7 정리 질병상태와 노출여부는 성별에 의해 혼란(Confounding) 되고 있다 이러한 경우 올바른 자료의 분석을 위해서는 성별은 질병상태와 노출여부와 함께 반드시 고려해야 한다. (성별을 혼란변수라고 부른다.) 이와 마찬가지로 어떠한 분석을 할 때 가능한 혼란변수를 모두 고려해야만 올바른 분석결과를 얻을 수 있다.

19 예제 8 표5. Housing tenure by CHD(coronary heart disease) outcome after six years, SHHS (Scottish Heart Health Study) men Housing Tenure CHD ? Risk Yes No Rented 85 1821 0.0466 Owner-Occupied 77 2400 0.0311 Relative Risk 1.43

20 문제점 집을 소유하지 못한 사람들은 빈곤한 사람들(more disadvantaged social group)이 많다.
예제 9 문제점 집을 소유하지 못한 사람들은 빈곤한 사람들(more disadvantaged social group)이 많다. >> 집소유 형태는 생활양식(lifestyle)에 의해 혼란되고 있을 수 있다. >> 특히 흡연자의 비율은 57% 대 35% 로 세입자들이 높다. 그리고 흡연은 CHD에서 잘 알려진 위험요인이다

21 표6. Housing tenure by CHD(coronary heart disease) outcome after six years, SHHS (Scottish Heart Health Study) men 예제 10 Smokers NonSmokers Housing Tenure CHD Risk Yse No Rented 33 923 0.0345 Owner-occupied 48 1722 0.0271 RR 1.27 Housing Tenure CHD Risk Yse No Rented 52 898 0.0547 Owner-occupied 29 678 0.0410 RR 1.33

22 결론 표5에서와 마찬가지로 가옥소유형태는 CHD에 위험인자로 작용한다. 하지만, 흡연을 고려한 후에는 상대위험비가 줄었다.
예제 11 결론 표5에서와 마찬가지로 가옥소유형태는 CHD에 위험인자로 작용한다. 하지만, 흡연을 고려한 후에는 상대위험비가 줄었다. 흡연자, 비흡연자 모두에서 상대위험비의 감소가 일어나므로 흡연은 혼란변수라고 볼 수 있다. * 상대위험비의 감소 폭은 크지 않으므로 혼란의 정도는 약하다고 결론 내린다. 원자료 : Mark Woodward (1999), Epidemiology-study design and data analysis

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