Epiemiology 2. 역학적 측정

건강 사건 빈도(frequency of health events)를 평가하기 위한 기본 척도 3가지를 알아보도록 하겠습니다.

- 위험도 (risk) : 개인이 질병에 걸릴 확률

- 유병률 (prevalence) : 이미 인구에 존재하는 질병의 양

- 발생률 (incidence rate) : 얼마나 빨리 새로운 질병 발생

 

위험도

위험도 또는 누적 발생률은 인구 집단의 새로운 질병 발생 사례를 측정 한 것입니다(특정 기간 내에 관심 있는 질병의 위험이 있는 인구군 내 비 감염자의 비율).

위험도는 특정 기간 동안 평균적으로 해당 질병에 걸릴 영향을받지 않는 개인의 비율입니다. 위험은 정의 된 기간 (위험 기간) 동안 특정 인구를 관찰함으로써 추정됩니다.

R(위험도)은 New case(새로 감염된 인구의 크기)를 Person at risk(관찰 중인 감염되지 않은 인구의 크기)로 나눈 값 입니다.

인구의 모든 구성원 또는 코호트는 관찰 시작시 질병이 없습니다. 단위가 없는 위험도는 0 (새로운 사건이 발생하지 않을 때)과 1 (다른 극단의 경우 전체 인구가 위험 기간에 영향을받는 경우) 사이에 놓입니다. 또는 위험을 100으로 곱하여 백분율로 표시 할 수 있습니다.

 

유병률

유병률은 인구에서 질병의 기존 질환자의 수를 나타냅니다(특정한 기간에 관심 있는 질병에 의해 영향을 받는 인구의 비율). 구체적으로, 유병률 (P)은 특정한 날, 예를 들어 주어진 날에 관심있는 질병이있는 인구의 비율입니다. 즉, 이 값은 기존 질환자 수 (C)를 인구 수 (N)로 나눈 값입니다.

유병률은 위험과 마찬가지로 0에서 1 사이이며 단위가 없습니다.

 

발생률
위험도와 마찬가지로 발병률 (IR)은 관심 질병의 새로운 케이스 발생을 반영합니다(인구 집단 내의 감염되지 않은 사람들이 특정 질병을 발병하는 속도를 측정). 따라서 발생률은 관심 질환이 발병하는 속도를 측정합니다. 발생률은 인구를 관찰하고, 해당 인구에서 질병의 새로운 사례의 수 (A)를 인년 (PT)이라고 하는 순 시간으로 나누어 계산합니다.

여기서 인년(PT)는 일반적으로는 사람 수 * 시간으로 계산 가능합니다.

즉,

PT = 위험에 노출된 인구의 평균 크기 * 관찰 기간
PT = 전체 인구의 규모 * 관찰 기간

 

위험도, 유병률, 발생률의 차이점
- 측정 단위는 다른 단위를가집니다. 발생률은 인년(person-year) 당 환자로 표시되는 반면 위험 도 및 유병률은 단위가 없습니다.

- 발생률과 위험도는 새로운 질병의 발생을 설명하는 반면, 유행은 이미 존재하는 질병을 반영합니다.

- 측정 값은 다르게 계산 됩니다. 하나의 자료를 갖고도 유병률은 25%, 2년 위험도는 17%, 발생률은 100 인 년당 9 건으로 표현 합니다. 이러한 차이점은 세 가지를 서로 직접 비교할 수 없음을 나타냅니다.

이러한 차이점으로 인해서 서로 다르게 실제 연구에서 적용 됩니다.

위험도

- 특정 기간 동안 병에 걸릴 인구의 비율을 구할 때 가장 유용합니다.

- 특정 기간 동안 특정 개인이 아프게 될 확률을 추정하는데 사용될 수 있습니다.

발생률

- 새로운 사례가 인구에서 발생하는 속도를 구할 때 선호됩니다 (기간이 길거나 불특정 일 수 있음).

유병률

- 인구 집단 내의 기존 사례의 수 또는 주어진 유형의 사례 비율을 구할 때 선호됩니다.

 

생존률(Survivar)
생존률은 특정 기간 동안 질병을 가진 환자가 생존 할 확률입니다. 암과 같은 만성 질환의 경우 1 년 생존율과 5 년 생존율이 질병의 심각도와 예후의 지표로 사용됩니다. 예를 들어, 급성 골수성 백혈병의 5 년 생존율은 약 0.19로, 급성 골수성 백혈병 환자의 19 %만이 진단 후 최소 5 년 이상 생존한다는 것을 나타냅니다.

여기서 S는 생존률이고, D는 특정 기간 동안 관찰 된 사망자 수이며, A는 새로 진단 된 환자의 수입니다.

 

생명 표 & 다른 생존 분석들
생존률과 위험도를 연구 할 때, 연구자가 전체 위험 기간 동안 일부 피험자를 추적할 수 없는 경우 문제가 발생할 수 있습니다. 피험자에 대한 추적 조사를 못하기 때문입니다. 이 경우 생존 확률을 예측할 수 없다는 것은 검열(censored)된 관찰을 처리하는 분석 방법의 필요성을 나타냅니다.
통계학자들은 그러한 불완전한 관찰을 설명하기 위해 생존 분석 (survival analysis)을 이용합니다. 생존 분석의 두 가지 유용한 방법으로는 생명표 분석과 Kaplan-Meier 분석이 있습니다. 생명표 및 Kaplan-Meier 분석을 통해 일부 관측치가 불완전하더라도 위험도를 계산할 수 있습니다.

 

예후에 대한 요약 척도로는 생존 곡선(survival curve)과 중간 생존시간(median survival time)이 있습니다.

생존 곡선은 성인의 백혈병 예후에 대한 기본 요약 측정 방법을 결정하는 데 사용할 수 있습니다 (예 : 진단 후 일정 기간 동안 생존 한 환자의 비율).

중간 생존시간은 진단 후 환자의 절반이 살아 남아 있는 시간입니다.

치사율(Case Fatality)
영향을 받는 환자의 사망을 유발하는 질병의 성향을 치사율이라고 합니다. 속도와 비율은 치사율과 관련이 있습니다. 즉, 질병을 가진 환자 집단에서 특정 기간 내에 특정 질병으로 사망하는 사람들의 비율이 치사율입니다.

위의 식은 위험도 또는 누적 발생률과 구조가 비슷합니다. 질병의 위험도는 질병의 초기 발병을 말하며, 사망률은 질병이 진단 된 사람의 사망 가능성을 의미합니다.

 

 

출처

- Greenberg, R. S. (2005;2004;). Medical epidemiology (4th ed.). New York: Lange Medical Books/McGraw-Hill.