의료관련감염 기술역학과 분석역학
역학 연구의 종류
1)기술역학
기술역학(descriptive epidemiology)은 의료관련감염의 역학적 현상의 빈도와 분포를 기술하여, 질병의 상태를 파악하고 가설을 제시하는 데 활용된다. 증례보고, 유행곡선, 환자발생지도 작성 등이 그 예이다. 기술역학에는 대상자의 인적특성, 질병발생의 지역적 특성, 시간적 특성이 포함되어야 한다. 인적특성으로는 연령, 성별, 진단명 및 기저질환, 기구삽입 여부 등 이며, 지역적 특성으로는 감염이 발생한 장소 또는 이동경로 등을 포함한다. 시간에 따라 질병 발생을 표시하는 유행곡선(epidemic curve)을 작성함으로써, 유행의 전파 유형, 단인 감염원 여부, 잠복기 등을 추정할 수 있다.
2)분석역학
분석역학(analytic epidemiology)은 기술역학에서 제시한 가설을 증명하기 위한 역학방법으로 단면연구(cross-sectional study), 환자대조군연구(case contorl study), 코호트연구(cohort study) 등으로 관찰연구에 해당된다.
(1)단면연구
특정 시점 또는 짧은 기간 내에 대상집단의 유병 여부와 연구하고자 하는 속성 유무를 동시에 조사한 후 이들 간의 관계를 찾아내는 연구이다. 한 시점에서 질병을 가지고 있는지 여부를 측정하는 것이므로 유병률연구(prevalence study)라고도 한다. 한 번에 대상집단의 질병양상과 이와 관련된 여러 요인을 동시에 파악할 수 있고 비용이 적게 드는 장점이 있으나 인과관계를 따질 때 시간적 선후관계를 알 수 없기 때문에, 가설검증보다는 가설을 제시하는 데 주로 사용된다. 예를 들어, CRE감염의 단면연구는 현재 입원 중인 모든 환자를 대상으로 CRE감염군과 CRE비감염군을 나누고, 두 군 간의 현재 카바페넘 투여 여부를 비교하는 것이다.
(2) 환자대조군연구
질병이 발생한 사람을 환자군으로, 질병이 발생하지 않는 사람을 대조군으로 선정하여 과거 위험요인에 노출 여부를 역으로 추적하는 방법이다. 비교적 경제적이고 짧은 시간 안에 가설을 검증할 수 있다는 장점이 있다. 환자대조군연구에서는 환자 및 대조군의 선정이 매우 중요하다. 환자군은 특정 인구집단(theoretical source population)에서 위험인자에 노출될 위험 여부와 무관하게 선정해야 한다. 대조군은 환자군과 동일한 인구집단에서 선정되어야 하며, 그 특정 인구집단을 대표하여야 한다. 대조군을 선정하는 방법은 여러 가지가 있으나 주로 연구 기간동안 질병이 없는 환자군에서 무작위 추출하는 경우가 많다. 대조군도 마찬가지로 노출 위험 여부와 무관하게 선정하여야 한다. 대조군의 수가 환자군의 수에 비해 클수록, 통계적으로 유용한 결과를 얻을 가능성이 높지만, 환자-대조군의 비가 1:4이상으로 높이는 것은 큰 도움이 되지 않는다.
(3) 코호트연구
코호트연구는 모집단에서 표본집단을 선정하여 위험요인에 노출된 환자군과 노출되지 않은 환자군에서 질병 발생의 차이를 비교함으로써, 위험인자와 질병과의 연관성을 알아보는 연구이다. 코호트연구는 전향적으로 추적 관찰하여 질병발생 여부를 확인하는 전향코호트연구(prospective cohort study)와 이미 질병이 발생한 상태에서 위험요인 노출군과 위험요인에 노출되지 않은 군에서의 질병 발생을 비교하는 후향코호트연구(retrospective cohort study)가 있다. 후향적 코호트 방법은 과거 위험요인에 노출이 명백하게 파악되는 경우 사용될 수 있다.
코호트 연구의 예로는, 카바페넴 투여와 CRE획득의 연관성을 알아보고자 할 때, 카바페넴을 투여한 환자를 환자군으로, 투여하지 않은 환자 중에서 무작위로 비교군을 선택하여 추적 관찰한 후CRE획득 여부를 비교해 보는 거싱다. 코호트연구의 장점은 하나의 위험인자를 대상으로 여러 가지 결과를 살펴볼 수 있다는 점이며, 위험 노출과 질병 발생의 시간적 전후 관계가 보다 명확하다는 점이다.
(4) 위험요인에 노출과 질병발생의 연관성 측정
연구 설계에 따라 위험인자와 질병과의 연관성의 강도를 알아보는데 코호트연구는 비교위험도(relative risk, risk ratio)를 이용하고, 환자대조군연구는 오즈비(odds ratio)를 이용한다. 비교위험도는 위험요인에의 노출된 군에서 질병이 발생한 위험과 위험에 노출되지 않은 군에서 질병의 위험을 비교한 값이다. 비교위험도가 1이라는 것은 위험요인과 질병 발생의 연관성이 없음을 의미하며, 비교위험도가 2라고 한다면 위험요인에 노출된 환자에서 위험에 노출되지 않은 환자보다 질병이 발생할 위험이 2배라는 것을 의미한다. 반면 0.5는 위험요인에 노출된 환자에서 발생이 2배 적다는 것을 의미한다.
환자대조군연구의 설계에서 두 군 간의 비교는 오즈비를 이용한다. 환자군에서 위험에 노출되었을 오즈(odds, 또는 위험도)와 대조군에서 위험에 노출되었을 오즈를 비교하는 것이므로, 이를 ‘오즈비’라고 하며, 그 값이 1이라는 것은 위험요인과 질병발생이 연관성이 없다는 것을 의미한다. 환자대조군연구에서는 인구집단에서 얼마나 질병이 발생하는지를 알 수 없기 때문에, 비교위험도를 측정할 수 없다. 하지만 흔하지 않은 질병인 경우(약 10%유병률), 오즈비가 비교위험도에 가깝다.
(5)바이어스와 교란
연구를 설계하는 과정에서 가장 흔하게 접하는 문제는 바이어스(bias)와 교란(confounding)이다.
바이어스는 어떤 노출의 질병 위험에 대한 효과 평가에서 잘못된 평가를 내리게 하는 연구 설계, 수행, 분석과정에서의 모든 계통적 오류(systemic error)로, 정보 바이어스(information bias)와 선택 바이어스(selection bias)가 그 예이다. 정보 바이어스의 예로는 측정 시 또는 환자군 분류 시 오류가 발생함으로써 그 효과 측정에 비뚤림이 발생하는 경우를 들 수 있으며, 선택 바이어스는 연구대상자 선정 시 발생하는 오류로 인하여 비뚤림이 발생하는 경우이다. 바이어스는 연구결과 분석 시 보정이 불가능하므로, 연구설계단계에서 바이어스 가능성에 대해서 논의하는 것이 필요히다.
실제로 많은 관찰역학연구에서 당면하는 가장 중요한 문제는 교란이다. 교란변수란 연구하고자 하는 질병과 관련이 되어 있으면서 그 질병의 위험요인과도 연관이 되어 있어 질병과 위험요인과의 연관성을 왜곡시키는 변수를 말한다. 예를 들어, 카바페넴 투여(위험요인)가 CRE 획득(질병)과의 연관성을 살펴볼 때, 환자의 면역저하상태는 카바페넴 투여와 연관되며 또한 CRE획득과도 연관되어 있으나 카바페넴 투여의 결과는 아니므로, 면역저하상태는 카바페넴 투여와 CRE획득의 연관성을 왜곡시키는 교란변수라고 할 수 있다. 교란변수는 연구의 분석과정에서 보정할 수 있으나, 이를 위해서는 어떤 교란변수가 있는지를 먼저 알아야 한다. 교란은 한의 오류가 아니며 오히려 연구에서 확인하고 이해되어야 하는 현상으로 보아야 한다. 하지만 연구결과 해석에서 교란을 잘 설명하지 못한다면 심각한 오류가 되고 결론을 왜곡시킬 수 있다.