Epidemiology 3. 발생 패턴 (Patterns of Occurrence)

기술 역학 (DESCRIPTIVE EPIDEMIOLOGY)

대체로 역학 조사는 두 가지 주요 범주로 나눌 수 있습니다.
1. 설명적 역학 : 인구 내 질병의 분포를 특성화 하는 것과 관련된 활동.
2. 분석적 역학 : 질병의 발생 원인을 규명하는 것과 관련된 활동.

두 가지 범주 모두 질병의 예방과 통제의 기본입니다.

질병 발생에 대한 기술 패턴은 분석적인 조사를 통해 질병 원인에 대한 가설을 이끌어냅니다. 두 번째 포스팅에서 소개한 질병 발생 측정 방법를 통해 기술 역학을 위한 도구로 이용 가능합니다.

이 포스팅에서는 질병 발생 측정 방법을 사용하여 결핵의 인구 분포를 특성화해 볼 것입니다. 이를 위해 세 가지 기본 질문을 할 수 있습니다.
1. 누가 결핵을 앓고 있습니까?
2. 결핵은 어디에서 발생합니까?
3. 언제 결핵이 발생합니까?

총괄적으로 이 세 가지 질문은 결핵에 대한 기술 조사의 기초 역할을 합니다. 이 질문에 대한 대답은 사람, 장소 및 시간 별 결핵 분포를 특징으로 하는 이러한 기능은 질병의 발생을 추적하는 데 사용되는 표준 입니다.

 

사람

역학의 기본 교리는 질병이 무작위로 발생하지 않는다는 것입니다. 즉, 한 인구 내의 모든 사람들이 똑같 특정 조건을 수행할 가능성은 없습니다.

일반적으로 질병 발생과 관련하여 조사되는 최소한의 개인적 특성에는 연령, 인종 및 성별이 포함됩니다. 그러한 정보는 감염된 사람들 (사례)과 질병이 발생하지 않은 인구 집단에서 수집되기 때문에 역학자들은 이러한 특성에 크게 의존합니다.

미국에서 질병에 대한 보고는 일반적으로 의사가 새로 진단한 환자에 대한 기본 정보를 지정된 지역 또는 주 보건부에 전달하는 것으로 시작됩니다. 공무원은 매주 통보 되는 질병에 관한 개인 또는 집계 사례에 대한 정보를 CDC에 전달합니다. 이 보고서는 환자의 연령, 성별 및 인종에 대한 정보, 보고 된 사례의 발생 날짜 등 표준 형식을 따릅니다.

아래의 요인들이 보고 될 가능성 있는 것들 입니다.

1. 임상적 중증도
2. 해당 개인이 의사와 상의 하는지 여부
3. 진료를 받는 의사의 유형 (예 : 공공의료 기관 vs 비 공공의료 기관, 일반의 vs 전문의)
4. 상태와 관련된 모든 사회적 낙인
5. 임상의들 사이의 상태에 대한 관심의 정도
6. 보고 요구 사항에 대한 의사의 지식
7. 감시 목적을 위한 조건의 적절한 정의의 존재
8. 적절한 진단 연구실의 가용성 및 활용
9. 효과적인 질병 통제 조치의 유용성
10. 지방 및 주 보건 당국의 관심과 우선 순위

결핵과 같이 증상이 심각하고 명확한 진단 기준이 있으며, 효과적인 치료가 가능하고 대인 전염 위험이 높으면 진단 된 사례의 보고의 완전성이 중요합니다. 그리고, 보고 된 사례의 해석에는 불완전한 통보 가능성이 포함 되어야 합니다.

 

한 가지 예를 보면, 결핵 발병률과 연령 사이의 무질서한 관계가 있는데, 이것은 아래와 같은 여러 가지 요인이 기여합니다.

1. 감염과 증상 발병 사이의 긴 잠복기는 질병 발견시의 연령이 후기로 편향 될 것으로 예상된다는 것을 의미합니다.
2. 고령자는 질병이 더 흔한 시기에 살았기 때문에 젊은 사람들보다 감염되었을 가능성이 더 큽니다.
3. 노인들은 결핵에 더 쉽게 걸릴 수있는 다른 질병 (예 : 암, 당뇨병)이 있을 확률이 높습니다.
4. 정상적인 노화 과정과 관련된 면역 기능의 저하는 민감성을 증가시킬 수 있습니다.
5. 고령자는 결핵 확산에 도움이 되는 닫힌 공동체 환경에서 살기 쉽습니다.

미국의 특정 소수 집단 내의 결핵 발병률이 높다는 것은 다른 위험 요소의 영향을 반영합니다. 결핵은 사회 경제적으로 불리한 질환입니다. 혼잡한 주택, 영양 부족 등으로 인해 결핵 위험이 높습니다. 미국 흑인 및 미국 원주민 / 알래스카 원주민 인구는 가난한 사람들의 비율이 비교적 높기 때문에 이들 지역 사회의 결핵 발병률은 높아집니다.

 

장소

질병 발생 장소의 편차는 국가 수준 (예 : 국가 간), 지역 차원 (예 : 주 전역) 또는 지역 차원 (예 : 지역 사회 전체)에서 평가할 수 있습니다. 특정 국가, 특히 세계에서 비 산업화 된 국가의 사람들은 비교적 높은 결핵을 앓고 있습니다.

 

시간

미국의 결핵환자 수는 1980 년대 초반에는 일관된 하향 추세가 관찰되어 수십 년 전에 시작된 패턴을 이어 나갔습니다. 1984 년과 1989 년 사이에이 질병의 발병률은 1989 년에서 1992 년 사이에 상당히 일정하게 유지되었다. 1992 년 이후 발병율은 1980 년대 초반과 비슷한 수준으로 다시 감소하기 시작했습니다.

미국에서 결핵의 발생에 대한 대응으로 이 추세를 반전시키기 위해 방대한 공중 보건 노력이 이루어졌습니다. 연방 정부는 이 질병에 대처하기 위해 상당한 자금을 충당했습니다. 추가 자원으로 공공 보건 기관은 결핵 관리 프로그램을 확장 할 수 있었습니다. 이러한 통제 노력의 핵심 구성 요소는 다음과 같습니다.

1. 활동성 질환이 있는 사람들의 즉각적인 확인
2. 활동성 질환자를 위한 적절한 치료의 시작
3. 활동성 질환자에 대한 치료가 완료 보증
4. 활동성 질환이 있는 사람의 접촉 추적
5. 접촉자의 감염 테스트
6. 가능성 있는 접촉에 대한 예방 치료.

공중 보건 중재의 효과는 중재가 시작된 후 결핵에 대한 발병률의 점진적인 감소에 의해 증명 되었습니다. 감소율은 가장 성공적이었던 통제 프로그램 (가래로 인한 유기체 제거 환자의 비율, 적극적인 환자의 치료 완료, 적극적인 환자의 접촉 추적 등)이 있는 지역에서 가장 컸습니다. 또한 여러 항생제에 내성을 가진 유기체의 비율이 감소하여 치료 완료율이 가장 높은 지역이 가장 많이 감소했습니다.

 

한 인구 집단의 질병에 대한 일반적인 발생률을 고유 감염률(endemic rate)이라고합니다. 고유 감염율에 대한 급격하고 극적인 증가는 역학적 비율로 묘사됩니다. 바이러스성 질환과 같은 급성 질환의 경우 며칠 또는 몇 주가 걸릴 수 있습니다. 대조적으로, 폐암과 같은 만성 질병의 경우, 수십 년에서 수십 년에 걸쳐 나타날 수 있습니다.

위험 요인에 노출 된 후 질병 진단까지의 시간 지연 또는 잠복기는 몇 시간 (예 : 포도상 구균 식중독)으로 짧거나 수십 년 (예 : 결핵) 일 수 있습니다. 당연히, 사건의 발생과 질병의 인식 사이의 시간이 길수록 위험 요소와 질병 발생 사이의 연관성을 확립하는 것이 어려울 수 있습니다. 위험 요인이 질병의 약한 결정 요인이거나 여러 가지 다른 위험 요소가 관련되어 있다면 이 작업은 더욱 어려워집니다.

 

질병의 원인과의 관련성

질병 발생의 가능한 원인에 대한 가설을 수립하기 위해 의심되는 위험 인자를 다른 집단에서 측정하고 특정 질병의 발생률과 비교할 수 있습니다. 이러한 유형의 비교는 분석이 개인의 수준이 아니라 전체 인구의 수준에 있기 때문에 생태학적 연구(ecologic study)라고 합니다. 이러한 유형의 조사에 대한 또 다른 이름은 상관 분석(correlation study)인데, 그 이유는 두 가지 특성 (위험 요소 및 질병 발생)이 어느 정도 관련되어 있는지를 결정하기 위해서 입니다.

에이즈와 결핵 발생률을 이용하여 예를 들어보겠습니다.

일반적으로 에이즈 발병률이 높은 미국의 주에서도 결핵에 걸릴 확률이 높습니다 (예 : 캘리포니아, 조지아). 반대 극단으로 에이즈 발병률이 낮은 주에서는 아이다 호, 뉴햄프셔, 와이오밍과 같은 결핵 발병률이 낮았습니다. 일반적으로 에이즈 발병률은 해당 결핵 발병률보다 약 2 배 더 높습니다. Arkansas와 같은 몇 가지 예외가 있었는데, AIDS 발병률 (10 만 인 년당 9.6 건)은 결핵 발생 건수보다 약 35 % (7.1 만 건당 10 건) 증가했습니다. 반대 방향의 예외는 와이오밍이었는데, 에이즈 (10 만 인 년당 3.3 건)의 발생률은 결핵 발생 건수의 8 배 (10 만 년당 0.4 건)이었습니다.

AIDS와 결핵 발생률 사이의 관계의 강도를 평가하기 위해 상관 분석이 수행되었습니다. 상관 계수는 0.91로 AIDS의 발병률과 결핵 발생률은 양의 상관 관계가 있음을 알 수 있습니다. (에이즈와 결핵 발병률이 완벽하게 상관 되었다면, 상관 계수는 1이 될 것입니다. 이 두 가지 발병률 사이에 상관 관계가 없다면 상관 계수는 0이 됩니다.)

이러한 데이터의 선형 회귀 분석은 다음 방정식을 산출했습니다.

결핵 발생률= -0.8+ IR 0.57 × (에이즈 발생률)

회귀 방정식으로부터 에이즈 (에이즈 발생률 = 100,000 인 년당 0 건)가 없는 경우 결핵 발생률은 10 만 년당 -0.8 건으로 예상됩니다. 발생률이 0 미만인 것은 불가능하기 때문에, 우리는 이러한 상태에서 결핵 발생률은 에이즈가 없는 경우에는 무시할 수 있다고 결론 내립니다. 에이즈 발병 건수가 10 만 년당 1 건씩 증가 할 때마다 결핵 발생률은 10 만 년당 0.57 건 증가 할 것으로 예상됩니다.

그러나 이러한 유형들의 상관 관계 분석은 가설 생성 연구로 가장 잘 볼 수 있는데, 이는 이 두 질병 간의 연관성에 대한 가설을 세우는데 사용될 수 있음을 의미하지만, 두 가지 질병 간의 인과 관계를 확립 할 수는 없습니다. 인과 관계의 원인 이외의 이유로 AIDS 발병률과 결핵과의 상관 관계가 발생할 수 있습니다. 예를 들어 두 질환의 위험 요소가 AIDS와 결핵과의 명백한 연관성에 대한 진정한 이유 일 수 있습니다.

위험 요소와 질병 사이의 인과 관계의 가능성을 테스트하기 위해 고안된 연구를 가설 생성 조사(hypothesis-generating study)라고 합니다. 위험 인자와 질병 사이의 연관성을 시험하기 위해 가장 일반적으로 사용되는 두 가지 접근법은 코호트 및 환자-대조군 연구입니다. 약물 사용과 같은 관련 변수의 효과는 이러한 연구의 설계 및 분석에서 고려 될 수 있습니다.

상관 연구에서 인과 관계 설명을 추론하는 역학자의 중요한 한계는 생태학적 오류입니다. 이 문제는 의심되는 위험 요소와 질병 발생이 인구 수준에서는 연관되지만 개별 대상 수준에서는 연관되지 않을 때 발생할 수 있습니다. 코호트 및 환자 통제 연구와 같은 분석 역학 방법은 개인에 대한 관찰을 포함하므로 생태학적 추론의 위험에 노출되지 않습니다.

 

이민 및 질병 발병(MIGRATION & DISEASE OCCURRENCE)

기술 역학에서 또 다른 유용한 기술은 질병 발생률에 대한 이민의 영향을 조사하는 것이다. 이 유형의 연구는 원인 불명의 질병이 유전 상속이나 환경 노출에 의해 주로 결정되는지 여부를 명확히하는데 도움이 될 수 있습니다. 고위험 인구에서 저위험 인구로의 이주는 이민자들 사이에 유전적으로 결정되는 질병의 발생에 영향을 주어서는 안됩니다. 대조적으로 고위험 인구에서 저위험 인구로의 이동은 환경적으로 결정되는 질병의 발생 감소와 관련이 있을 것으로 예상됩니다. 다르게 말하자면, 이민은 환경 위험 요소에 노출 될 가능성을 줄여주므로 질병의 발생이 감소해야합니다. 물론 잠복기가 긴 질병의 경우 감소 된 발생률이 나타나기까지 수 년이 걸릴 수 있습니다.

초기 환경적 노출이 중요한 경우, 출국 전 노출 된 이주자 자신의 출현율은 감소하지 않지만 새로운 위치에서 태어난 자손들 사이에서는 감소해야합니다. 단일 세대 내에서의 질병 발생률의 극적인 변화는 유전적 변화에 기초하여 설명 될 수 없습니다.

많은 연구에서 고위험 지역 (예 : 아시아)에서 저 위험 지역 (예 : 미국과 서유럽)으로 이주한 사람들이 결핵 발생률에 따라 점진적으로 감소하는 것으로 나타났습니다. 결핵 발병률은 이민 당시 가장 높았고 그 이후 몇 년 내에 급속히 감소합니다. 그러나 이민 이전에 얻은 잠복성 감염 때문에 이민자의 발생률은 일반 인구 수준으로 떨어지지는 않습니다. 이민자들 사이의 결핵 발병 지속에 기여할 수 있는 다른 요소들로는 다음과 같은 것들이 있습니다 :

1. 이민 공동체에 거주함으로써 비교적 높은 질병 전염율을 유지
2. 혼잡한 주택 조건
3. 영양 상태가 나쁨
4. 예방적 또는 치료적 의료 서비스에 대한 부적절한 접근
5. 치료법 준수 불이행
6. 기존의 항생제에 내성인 결핵의 존재
7. 원래 살았던 곳에 다시 방문하면서 감염

 

 

출처

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