[한의사의 서재 #87] 의학통계 기본개념과 정의에 대한 설명이 잘 되있는 책

일상진료에 바로 쓸 수 있는 임상통계학
노또 히로시 지음, 성윤경 외 옮김 / 대한의학서적 / 2009년 4월

이 책은 임상연구를 하기 전에 개념에 대해서 명확히 정리해주는 매뉴얼 같은 책.’ 닥터배의 술술 임상통계’나 김지형씨의 ‘한눈에 쏙쏙 의학통계 배우기’ 같은 책들이 실제 연구시에 어떤 통계법을 써 먹어야 하는지 바로 적용하기 위한 책이라면 이 책은 그런 책들을  읽기 전에 통계의 기본개념과 용어정의에 대해서 숙지하기 위해 그 보다 먼저 읽어야 할 책이다. 통계학의 기본개념을 알고 난 다음에 실제로 의학통계에서 어떤 상황에 어떤 검정법들이 쓰이는지 아는 것이 맞는 순서이기 때문이다. 다 알고 있는 내용이라고 생각했지만 막상 조금씩 부정확하게 알던 개념들, 모호하던 개념들을 다시 한번 정리. 전형적인 일본식 매뉴얼 스타일의 책 
특히 최근에 EDX 에서 Fundamental of Clinical Trials 강의에서 나왔던 내용들을 다시 한번 말하는 것들이 많아서 좀 더 도움이 되었던 듯. 

마침 2월 8-9 순천향대 SPSS 워크샵을 가게 되었는데 그러고 나면 통계 완전 기초서적은 더 안봐도 되지 싶다. 조금더 깊고 실제 써먹을 내용들을 다루는 책들을 봐야 할 듯. 본격적으로 신약개발에 필요한 의학통계학 2판을 오늘부터 보고 그 다음에 쭉쭉 통계학의 피카소는 누구인가, 한손에 잡히는 임상연구 3판, 생명과학연구를 위한 통계적 방법으로 통계책을 달려보자.

[1장] (16) 통계학적으로 유의한 차가 있는 결과라 해도 임상적으로 반드시 의미가 있다고 할 수는 없습니다. 임상연구의 결과는 사실이지만 그것이 꼭 진실이라고 할 수는 없다. 임상통계학에서는 오차, 불확실성을 객관적으로 평가한다. 

 (17) 임상연구를 평가할때는 치우침을 어떤 분석, 계산법으로 보정하고 있는지 음미하고 인과관계를 평가할 때는 confounding factor의 검증도 필요 

[2장] (18) 인간은 반드시 병태생리학적 이론대로 반응하지 않는다. 생물학적 지식은 어디까지나 가설에 지나지 않으며 임상연구에 의해 증명되어야 한다고 생각. 그와같은 사회적 요구에 대응해 50여년 전부터 역학적 사고방식을 임상의료에 적용하고자 하는 임상역학이 발달. 

이전까지의 병태생리학적(인과관계추구) 접근에서 현상(환자의 임상문제)을 출발점으로 한 발상으로 전환

(19) 임상역학과 EBM 모두 불확실성에 대처하는 중요한 행동양식. 실증적 사실을 기초로 정량적으로 사물을 평가해 불확실함 속에서 가장 합리적인 결단을 내리고자 하는 것. 

EBM은 임상적 능력을 대치하는 것이 아니라 기존의료의 결점을 보충하는 것. 

[3장] EBM은 최선의 의료를 제공하는 행동

(20) 1) 환자의 의향 2) 의사의 전문적 능력 3) 임상연구에 의한 실증보고 3가지를 통합해 판단을 내림으로써 최선의 의료를 제공하는 행동양식

=> 한의 임상에 대해 RCT내놓으라고 Evidence 가 없지 않냐고 무턱대고 비판하는 이들은 Evidene based medicine 즉, 근거중심의학에 대해서 전혀 모르는 사람들이다. 

EBM은 의사결정을 할 때 각 의료인의 임상적 능력이나 임상적 판단(=art) 과 신뢰할 수 있는 evidence (=science) 의 양면을 통합해 환자별로 최선의 치료를 하는 행동. 기존의 의학판단의 결점을 통합적으로 보충하고 개별화를 중시한 의료실천.  

EBM은 환자와 사회에 최선의 진료를 제공하는 것이 최대의 목적. 

[부록 1 EBM 총설] (186-188)

유명의학지에 실린 연구라고 해서 모두 신뢰할 수 있는 것은 아니다. 스스로 독해해서 신뢰도를 판단해야 한다. (critical appraisal) 

수량적 데이터는 환자의 가치관이나 QOL 등 정성적 틀 속에 있어야 비로소 의미를 가지는 것이다. 

정확한 임상진단을 내리기 위해서는 임상진단학의 능력이 반드시 필요하다. 그 기반이 되는 임상경험이나 환자가 안고 있는 문제를 진찰에 이끌 수 있는 능력 없이는 EBM을 실천할 수 없다. 

EBM은 의료의 옳고 그름을 판단하려는 것이 아니라 어디까지나 객관성을 부여하기 위한 행동양식 및 도구이다. 

[4장] 임상연구의 목적은 가설을 현실세계에서 검증하는 일

(22) 임상연구는 모집단의 일부(표본)를 대상으로 그 분석결과(사실) 로부터 모집단(보편, 진실)의 특징을 추론합니다. 

[6장] (26) 치료의 대상은 검사값이 아니라 환자입니다. 검사값이 개선되더라도 임상적으로 개선되지 않는다면 가치가 없습니다

질환의 Outcome 5D

Disease 질환의 발생 치유

Death  사망

Discomfort 정신 및 심리적 증상 불쾌감

Disability 신체적 증상

Dissatisfaction 불만족 

(27) Secondary Outcome 이 유의하다고 해도 어디까지나 primary outcome 이 아니라서 bias 가 많을 수 있다. 그래서 그 지표를 primary outcome 로 잡고 연구를 하면 유의하지 않은 경우가 많다.

[7장]     (28)  질환 +        질환 -

 위험요인 +     a                 b

 위험요인 -      c                 d

 기여위험도 (AR, Attributable Risk)  a/(a+b) - c/(c+d)

 비교위험도 (RR, Relative Risk)   [a/(a+b)] / [c/(c+d)]

marker : 인과관계가 없고 단순히 관련성만 있는 위험요인을 표지자(marker) 라고 한다. 

[8장] (30) 통계적 추론에는 추정(estimation) 과 검정(test) 이 있다. 

어떤 하나의 수치 점추정(point estomation) 이 아니라 불균일을 이룰 가능성을 고려하여 가능성이 있는 분포폭을 추정하는 것을 구간추정(interval estimation) 이라고 하며 이 구간추정으로부터 구하는 분포 폭을 신뢰구간이라고한다. 

95% 신뢰구간 :  조사연구를 100번 되풀이한 경우 치우침이 없다면 모집단의 추정값이 95회 존재하는 분포폭을 말하며 그 양단을 신뢰한계라고 한다. 

결과는 유의확률(p값) 과 신뢰구간으로 표시되지만 임상논문에서는 신뢰구간을 중요시. 

[9장]

(32) Selection bias : 임상연구에 참여하는 사람의 경우 일반적으로 병에 대한 관심이 높아 순응도가 높아서 실제 임상현장에서보다 치료효과가 높게 나올 수 있다. 특히 의료종사자를 대상으로 한 연구는 일반화할수 없는 경우도 있다. 

[10장]

(34) 관측값 = 진실값 + 오차

오차 = 치우침에 의한 오차 + 우연의 영향

우연에 의한 퍼짐을 반으로 줄이기 위해서는 샘플수가 4배 필요

우연에 의한 퍼짐, 불확실성은 계산이 가능하기 때문에 표본의 대표값으로부터 진실값을 추정해 관측된 차이가 우연에 의해 발생했을 가능성을 검정에 의해 평가할 수 있다. 하지만 치우침은 계산을 통한 보정 및 표준화는 가능해도 우연에 의한 오차처럼 예측치를 계산할 수는 없다. 

[11장] 임상연구 정선집

참고 : 네이버 블로그 포스팅 http://blog.naver.com/julcho/40201240040

[16장] (47) 위험요인, 예후 요인을 치료하고 교정하더라도 질환 발생률이 반드시 감소하지는 않는다. 

N of 1 trial - 개인 환자에 대해 복수의 치료를 하나씩 시험. 언뜻 비과학적으로 보이지만 정확한 치료방침을 세우고 객관적인 평가법을 도입한다면 그것으로도 얼마든지 과학적인 맞춤형 의료 

[18장] (51) 코호트는 공통의 특징을 가지는 하나의 연구대상군 

환자 대조군 연구에서는 상대위험도는 근사적으로 구할 수 있지만(오즈비) 절대적인 위험도차(기여위험도)나 이환율은 구할 수 없다. 

(52 코호트내 환자 대조군 연구 
- 녹차 섭취와 위암 발생의 조사를 목적으로 한 코호트 데이터를 사용해 헬리코박터 감염과 위암발생의 관련 조사 목적의 환자 - 대조군 연구를 나중에 재분석 가능. 장점은 검출력이 강한 가설 설정, 비용절약, 가설 검정에 필요한 표본수 최소화 

(54) 환자 대조군 연구에서는 왜 상대위험도를 산출하지 않고 오즈비를 사용하는 것일까?
코호트 연구는 증상이 발생하지 않은 사람 전원을 추적하기 때문에 그 중 발생한 사람의 수로부터 사건 발생률을 계산할 수 있다. 하지만 환자 대조군 연구는 발생 후에 단순히 환자와 대조군을 비교하는 것으로 사건 발생률은 계산할 수 없다

(55) 기술통계학은 제한된 표본 전체의 데이터를 사실 그 자체로 기술하는 것으로서 추측의 여지는 없다, 예를 들어 어떤 학교 1학년의 신장분석. 

(56-9) 표준편차와 표준오차
표준편차(Standard deviation) 한정된 표본집단 내에서 측정값의 분포정도를 표기하는 것
표준편차는 정규분포의 경우에는 평균값 상하 2표준편차 범위 안에 전체 데이터의 95% 가 분포하는 특성이 있다. 

표준오차(standard error) 표본의 평균값 혹은 비율로부터 모집단(진실)의 특성을 추측(신뢰구간의 추정과 검색)할 때 사용하는 것 
표본수가 많을수록 표준오차는 작아지고 표본의 평균값은 진실된 평균값에 가까워진다. 단 표준오차를 절반으로 줄이려면 표본이 4배가 필요 

(58) 변동계수 (Coefficient of Variation) : 동일한 개체나 검체를 반복측정 한 경우의 측정값의 표준편차를 평균값으로 나눈 것. 이 변수가 작을수록 검사의 신뢰도 및 재현성이 높아짐
intra assay - 동일검체를 분할해 동일한 기기로 측정
inter assay - 동일인의 검체를 다른 날 재측정

(62) 이상값
이상값이라고 해서 그것이 꼭 병적이라고는 할 수 없다. 
새로운 검사/치료법의 개발로 기준이 변할 수도 있으며 임상적으로 정상범위가 치료목표가 아닐 수도 있다. 치료의 대상은 환자이며 검사값 자체가 아니다. (치료에 대한 부작용으로 사망률이 반대로 증가하는 경우도 있다. 예를 들어 당뇨환자의 경우 한번에 치료목표값을 정상범위로 설정하면 저혈당의 위험이 늘어난다) 
분포가 치우쳐져 있는 경우에는 퍼센타일을 사용하는 것이 현실적이기도 하다
또한 이상값에는 위음성과 위양성값도 포함되어 있다. 

분포에서 벗어난 값은 정밀검사를 해야 하는 값일지 모르지만 빈도만을 기초로 해 이싱값을 정의하는 것은 통계학적으로나 임상적으로나 부적절한 경우가 많다. 

(64) 율 (rate)은 단위시간 내에 사건이 발생하는 수 또는 비율. 사건 발생속도. 율은 본래 속도를 의미. 단위는 건/년   인/년  %/년 등이 사용됨. 

유병률(prevalnece)은 어떠한 시점에서의 비율이고 발생률(incidence)은 관찰기간을 고려한 지표이다. 

발생밀도( incidence density) 기간 내 발생한 환자수 / 각 사람별 증상 미발생 기간의 총합 (인년수) 1년당 확률이나 발생속도로 일컬어지기도 한다

여기서 인년은 각 개인의 증상 발생까지의 추적기간(미증상 발생기간) 의 총합으로 연구시작시의 총인구 * (연구) 추적기간 이랑은 다르다. 

누적발생률(cumulative incidence) 기간 내 발생한 환자수 / 연구 시작시의 총 인구   . 사건 발생속도는 고려하지 않는다

유병률 (%) = 발생률(발생밀도) * 평균유병기간 

평균유병기간 = 유병률 / 발생률 (발생밀도) 

(66) 가능도비 : 민감도와 특이도를 하나로 합친 것  양성가능도비 = 민감도 / (1-특이도) . 검사 그 자체의 고유한 값이므로 검사전확률(유병률)의 영향을 받지 않는다. 

검사전 확률은 병력및 신체소견으로 부터 예상되는 질환의 확률

검사후 확률은 검사가 양성일 때 그 질환일 확률 (양성예측도)

검사후 확률은 검사전 확률에 좌우된다( 베이즈 정리) . 아무리 민감도 특이도 가능도비가 높아도 유병률(검사전 확률) 이 낮으면 위양성이 증가해 검사후 확률이 떨어진다. 

(70) ROC 곡선(Receiver characteristics operating Curve)에서 좌측 위 구석에 가장 가까운 점을 Cut - off value 로 설정하면 민감도 및 특이도가 이론적으로 최적이 된다

민감도가 높은 검사는 진단을 하지 못하고 지나칠 확률을 줄이고 싶을 때 선택 : 암의 조기진단시 치료가 가능한 경우

특이도가 높은 검사는 과잉진단을 하면 침습적인 치료나 추가적 검사로 사회적, 정신적, 금전적 신체적 비용을 유발할 때 확정진단 시에도 특이도가 높은 검사를 선택 . 유병률이 매우 낮을 때에도 검사후 확률을 높이기 위해 (위양성을 줄이기 위해) 특이도가 높은 검사를 선택

ROC 커브는 세로에 민감도, 가로에 위양성률을 위치시킨 검사의 진단특성곡선

AUC (Area Under Cureve) 가 넓을 수록 우월한 검사지만 면적에만 매몰되면 민감도, 특이도, 가능도비등의 검사특성을 잊게 된다. 

민감도, 특이도 가능도비의 95% 신뢰구간 구하기 

(74-5) 검사후 확률을 높이기 위해서는 1) 면담 및 진찰을 통해 환자의 배경인자, 증상, 병력, 진찰소견 문헌 정보를 참고로 해 실제 환자에서 가능성이 높은 감별진단으로 추려가면서 그 가능성을 산출해서 검사전 확률을 높이거나, 2) 가능도비가 높은 검사를 선택 해 검사후 확률을 높이는 것이 중요하다. 일반적으로 가능도비가 5를 넘으면 유용한 검사로 간주된다. 마찬가지로 음성가능도비 는 0.2 이하이면 유용한것으로 간주. 

질환의 가능성을 생각하지 않은 채 막연히 검사를 하면 임상적 판단이 어려워진다

검사전 확률(유병률) 으로 부터 검사전 오즈를 구할 수 있다. 

검사후 오즈 = 검사전 오즈 * 가능도비

검사후 오즈로부터 검사후 '확률' 을 구할 수 있다 

O = P / (1-P) 이다 여기서 거꾸로 확률 P = O / (1+O) 라는 것을 알수 있다. 따라서 검사후 확률 =  검사후 오즈 / (검사 후 오즈 +1)

[예시] 관상동맥질환에서 운동부하 심전도의 민감도는 61% 특이도는 70%라고 가정해보자. 어떤 65세 여성이 흉통을 호소하며 병원을 찾아와 진찰한 결과 관상동맥질환일 검사전 확률이 50%로 예측되었다고 생각해보자

양성가능도비는 0.61/(1-0.70) = 2.03

검사전 오즈는 0.5 / 0.5 = 1

따라서 검사후 오즈는 1* 2.03 = 2.03

검사후 확률은 2.03 /3.03 = 0.67

검사 결과 양성이라면 검사후에 질환이 양성일 확률은 67%로 상승하였다.

Fagan' s nomogram 을 이용하는 경우도 있다.

Medcalc 등의 통계프로그램에서도 계산 가능

(82) 임상적 유익성

아무리 위음성, 위양성이 적다 하더라도 검사 결과에 따라 예후나 치료방침이 변하지 않는다면 임상적 유익성이 없을 뿐더러 불필요한 추가검사나 비용증가를 초래. 만약을 위해, 혹은 ‘검사부터 하자’는 정당화 될 수 없다. 스크리닝의 목적은 조기발견 및 조기치료에 의해 예후를 개선하고자 하는 것. 

(89)위약의 필요성
평균으로의 회귀라는 통계학적 현상에 의해 언뜻 효과가 있는 듯 보이는 경우가 있다

(90) 
ITT 분석
Worst case scenario - 중도탈락자를 이벤트 발생으로 처리하는 것
On treatment 해석 - 실제 치료내용을 기초로 해석. 약효자체를 평가할 때는 적당하지만 ITT해석은 현실의 복용상태까지 반영해 치료의 부정적 효과와 작용도 평가할 수 있기 때문에 임상에서의 치료행위 자체의 효과 및 유효성 검토 가능

Effectiveness - ITT . 순응도등 현실을 반영
efficacy - on treatment

(94) 예후요인과 임상요인은 꼭 일치하지는 않는다
카플란 마이어 법을 이용한 그래프는 가상 그래프로서 실제수를 그대로 반영하지 않으므로 주의가 필요

(95) 사망률 과 치사율
사망률 : 사망자수 / (사망자 + 완치자 + 현재 이환중인 환자)
치사율 : 사망자수 / (사망자 + 완치자)

(98) 임상연구는 무엇을 규명하고 싶은지 가설로 설정, 명문화 하는 것으로부터 시작된다

문득 생각이 나서, 아무 계획없이 실시하는 데이터수집은 바이어스로 인해 방향성을 잃을 뿐 아니라 통계적 유의성이 없다면 정말로 차이가 없는 것인지 아니면 디자인 및 표본수 문제로 차이를 검출할 수 없었던 것인지 구별할 수 없게 된다. 통계적 유의성이 있어도 우연인지, 편견이나 교란변수 때문인지 알수 없게 된다. 따라서 적절한 평가를 위해서는 연구 시작전에 미리 연구가설을 세우고 그것을 기초로 프로토콜 작성

# EBM의 순서
1) 임상문제의 도식화 - 임상연구의 가설구성과 비슷
2) 문헌검색 - 가설검정이 올바르지 않은 문헌 제외 
3) Critical Appraisal : 결과의 타당도와 중요성의 검정
4) 임상판단 : 실제 환자에 대한 적용

# 가설 검정형 연구와 가설제시형 연구
학회수준의 발표나 증례보고는 가설제시의 수준으로 가설을 사전에 설정하는 것이 아니라
데이터 분석후 사후에 가설을 제시
결정적이지 않아서 에비던스로의 수준은 낮지만 무의미하지는 않다 

가설검정형 연구는 endpoint 의 숫자가 적지만 가설제시형 연구는 많다. 
가설 검정형 연구는 기존에 이 가설을 입증할 만한 연구들이 존재한다

(101,118) 통계학적으로 유의한 차이가 있다는 것과 임상적인 의미가 있다는 것은 별개이다
논문의 결론은 어디까지나 저자의 해석일 뿐이다. 

애시당초 가설단계에서 임상적 의의가 없다면 굳이 검정을 할 필요도 없다 

얼마 안되는 미미한 차이라도 표본수를 늘리면 유의차가 발생할 수 있다. p값이나 신뢰구간으로만 판단하지 말고 임상적 의의 특히 절대위험도나 NNT도 합쳐서 평가해 볼 필요가 있다. 

[참고] 골다공증에서 T값은 30세의 평균값을 기준 Z값은 같은 연령, 성별을 기준으로 한 값

(102) 내적타당도 - 연구 결과 자체는 사실일지 몰라도 그것이 진실은 아닐수도 있다. 우연이나 바이어스가 있을수도 있다. 

(104) 귀무가설과 검정
임상연구는 표본을 분석하는 것이고 검정은 표본분석결과를 바탕으로 모집단(진실)의 추정값을 평가하는 것 

검정 : 검정이라는 것은 표본의 분석결과(사실)을 바탕으로 진실값의 확률적 판단을 하는 것
일단 무엇이든 검정한다는 식의 발상은 버릴 것. 
BIAS가 없거나 보정될 수 있다면 우연의 영향에 의한 오차 (random error)는 통계학상 계산이 가능하여 지정 및 평가도 가능. 이러한 통계학적 검정에 의해 확률을 기초로 한 객관적 평가가 가능해짐
많은 검정법이 정규분포를 가정해서 실시되지만 일단은 데이터 분포형을 확인해 그에 맞는 가설검정법을 선택해야 하마 

귀무가설 : 두 군과의 차를 증명하는 검정에서 '차이가 있다'는 것은 주관적으로 완전히 실증하기에는 어려움이 따른다. 그래서 '차이가 없다'는 것을 가정(귀무가설) 한다. 단 우연의 영향은 끊임없이 존재하므로 '차이가 없다'는 것도 사실 실증하기는 불가능하다. 
따라서 실제로 나온 차이가 우연의 영향으로 발생한 (본래는 차이가 없는데 어쩌다가 발생한) 확률을 계산해 그 확률이 작다면 차가 우연히 발생한 것으로 생각하기 힘들기 때문에 귀무가설을 기각하고 유의한 차이가 있음으로 판정 
- 검정을 위한 통계학 상의 가설로 임상연구 그 자체의 본래의 가설 (연구가설 혹은 작업가설) 이 아니다 


(108) 단측검정을 실시하는 경우
이미 선행연구가 진행되서 치료군이 대조군에 비해 열등하지 않다는 방향성을 가진 연구가설인경우에는 단측검정 실시


(109,118) P-value
p-value 가 작을 수록 차이가 있다는 것이 '확실해진다' 라는 뜻이지 차이가 '크다' 라는 의미는 아니다 
유의확률은 귀무가설을 잘못해 기각하고 말 가능성(위험성) 을 뜻한다 
하지만 이 유의수준 0.05 라는 것은 관습 및 합의를 기초로 한 것으로 임상적 및 과학적 근거는 없다. 그래서 P값 수치를 직접 표현하기도 한다 

.(119) 증례 보고는 가설의 제창에 지나지 않는다 연구 전에 가설이 세워지지 않은 것은 한계점이다

(123) ebm의 대전제가 되는 것은 임상능력과 의사소통 능력 - 무조건적인 검사 중심주의를 탈피해 병력과 신체소견을 중시하는 기초진단학을 원점부터 공부필요 
근거를 기초로 한 의학이지 에비던스 지상주의가 아니다 

비판적 읽기는 임상경험이 없어도 가능하지만 ebm의 실천은 임상능력이 있어야 가능

(125) 그 시점에서 신뢰할 수 있는 최상의 근거를 이용
하지만 에비던스로 임상적 결단을 내리라는 것은 아니다 최종판단은 환자를 가장 잘 이해하고 있는 주치의를 중심으로 판단
각 목적별로 적합한 연구
진단 - 이환 가능성 높은 환자 대상의 단면적 연구 / 예후 - 초기부터 추적관찰하는 코호트연구 / 치료 예방 - rct / 병인 위험요인 - 코호트, 환자 대조군 연구 / 부작용 - 모든 디자인 

(127) 가이드라인
근거가 되는 임상연구의 수준과 참고문헌을 명기하지 않으면 이용할 필요 없다

(129) 임상통계학은 경험을 부정하거나 대체하려는 것이 아니다
임상통계학은 이론 및 임상능력 경험으로 처리할 수 없는 회색영역에서 힘을 발한다 

유병률은 역학적 조사로 알수 있지만 검사전 확률은 주차의의 경험이 가장 중요

(유병률은 집단에 대해서 검사전 확률은 개인에 대해서 이용) 

(130) 일반적으로 상대위험도의 감소는 인종이나 위험인자에 관계없이 보편적이나 절대위험도는 다르다

(132) 상관 - 직선 이외의 관계는 상관계수로 불분명하므로 산포도를 확인할 필요
로지스틱 회귀분석에서 본래 오즈비는 환자 대조군 연구에서 사용하는 것이지만 표본수가 많으면 상대위험도에 가까워지므로 코호트 연구에서도 사용가능

(134) 일반적으로 추적률이 80%를 밑도는 경우에는 타당도와 정밀도가 저하 
[인과관계 판단조건]
관련의 시간성 - 사건발생전에 폭로되었나
관련의 견고성 - 양 반응 관계가 성립되는가
관련의 특이성 - 질환이 있는 곳이 요인이 존재하고 요인이 있으면 질환이 존재하는가?
관련의 일치성 - 관련의 보편성 (사람 장소 시간) 을 나타내는 연구가 있는가
관련의 적합성 - 기존지식과 모순되지 않는가

(136) 신뢰도와 타당도
타당도 - 정말로 목적으로 한 것을 측정하고 있는가 유효성 / 우연의 영향에 의한 분산(random variation)
신뢰도 - 재현성 정밀도 / 관찰자 간의 일치성

연속값은 타당도(치우침 진실에서의 어긋남) 신뢰도(변동계수)
범주형은 타당도 (골든 스탠다드를 기준으로 한 민감도 특이도) 신뢰도(신뢰구간)

(144) 진단의 과정과 증상, 신체소견 / 스크리닝

임상진단은 환자의 주소에서 시작되어 병력, 신체검사 소견등의 단계를 밟아나가서 감별진단을 좁혀가다가 최종적으로 특이도 높은 검사로 진단을 추려낸다 (참고 SPPIN) 

따라서 병력청취나 진찰은 막연히 하는 것이 아니라 항상 감별진단을 염두에 두면서 전개한다. 그렇게 함으로써 중점을 둬야 할 병력상의 포인트나 진찰해야 할 신체소견이 명확해진다. 

국내 진단학 교육에서는 환자면담이나 진찰을 형식적으로 가르칠 뿐 실제 임상에서는 즉시 검사로 건너뛰어 이상검사값을 찾아내는 것이 현실이다. 하지만 그러면 검사전 확률이 낮아지므로 위양성만 증가해 검사의 유용성이 떨어진다. 절대적인 확정적 검사는 없기 때문에 결과적으로 불필요한 검사만 늘어나 버린다. 

★★★ 임상소견도 검사이다 -

증상, 신체소견 등의 임상소견은 민감도, 특이도, 가능도비를 갖춘 훌륭한 검사이다.

임상소견으로 감별진단의 확률을 크게 변화시킬 수 있으므로 ★★★  대부분의 질환은 환자면담과 진찰만으로 진단이 가능하다. 진단을 한다는 것은 유병률에서 시작해 다양한 정보를 기초로 질환 확률을 높여나가는 것

참고문헌 ) The Rational Clinical Examination (JAMA) 

# ★★★ 검사를 하기 전에 검사 결과에 따라 진단의 확실성이나 치료방침이 변하는지 검토하는 것이 중요하다 

언제 검사나 치료를 할 것인가?  - 

검사전 확률이 낮고 검사에 따라서 검사후 확률이 높아질 확률이 높아질 가능성까지 낮다면 굳이 검사나 치료를 할 필요는 없다 

반대로 검사전 확률이 높다면 검사를 해도 검사후 확률이 많이 높아지지 않기 때문에 검사 없이 그대로 치료단계로 넘어간다

그 사이에 속하는 회색영역에서 유효한 검사를 추가해 검사후 확률을 높인 후에 치료에 들어간다. 이경우 진단 과정 속에서 질환 확률이 치료역치를 넘은 시점에서 치료를 시작한다. 치료 역치는 검사전 확률(유병률)과 치료에서 얻어지는 편익에 의해 결정되며, 의사의 경험이나 환자의 의향에 따라 좌우된다. (검사후 확률과 질환을 치료해야 할 질환확률 즉 치료역치를 비교해 검사를 하는 것이 의미가 있는지 결정한다는 의미) 단, 치료법의 유효성이 증명되어 있어야 한다.   진단 확실성이나 치료방침이 변하지 않는 검사라면 오진, 비용, 위해가 늘어날 뿐

물론 긴급성이 높은 질환은 치료를 우선 

의학적으로 증상을 설명할 수 없는 경우에는 어떤 검사를 해도 진단으로 이어지지는 않는다 

=> 한의학적 치료범주에 해당할 수 있다. 

# 임상방침의 결정과정

1) 질환의 특성( 중증도, 긴급도, 예후) 평가

2) 유병률 및 검사전 확률 산정

3) 치료 역치의 평가

4) 검사를 하는 의미 확인 ( 검사후 확률이 높아질 가능성이 있는가?)

5) 검사후 확률 산정

6) 치료법의 효용, 위해, 비용 평가

(151) 스크리닝 검사 

타당도(민감도, 특이도)가 높은가? 신뢰도(재현성, 정밀도)가 높은가 확인

아무리 정확하고 안전한 검사라고 해도 수진률이 낮거나 진단된 환자의 그 후의 치료에 대한 순응도가 낮으면 검진으로서의 의의가 떨어진다

너무 희귀한 질환이나 중증도가 낮은 질환이라면 스크리닝 검사를 할 가치는 아무래도 줄어든다

(151) 새로운검사

새로운 검사가 등장하면 1) 결과를 어떻게 해석할 것인가? (타당도는 확립되어 있는가?) 2) 치료방침이 변하는가? 3) 예후가 개선되는가? 4) 비용과 편익의 균형은 이루어지고 있는가? 를 먼저 고려하는 것이 중요

 (156) NNT

NNT가 100명이라면 100명에게 약을 처방해야 비로소 한 사람의 사건 발생이 줄어드는 것이므로 언뜻 효과가 작은 듯 보일지 모릅니다. 그러나 ★★★ 전국적인 규모로 생각하면 예를 들어 고지혈증과 같이 환자의 수가 100만명이나 되는 질환에서는 투약에 의해 1만명의 심근경색을 예방할 수 있게 되므로 그 의의는 결코 작지 않다. 이는 사회적 영향이 큰 감염병에 대해서도 같다. 

NNT = 1/ARR = 1/ (PEER * RRR) 

PEER은 대조군의 사건 발생률. 즉 절대위험도 감소를 계산하지 않아도 구할 수 있다. 

[그림2 ] NNT를 산출하는 계산도표 

(153) 오즈비, 상대위험도, 상대위험도 감소의 표준오차와 신뢰구간의 산출방법

P. 153 그림 참조

(158) 생존곡선

생사불명의 탈락한 증례의 추적을 중단(Censor)으로 하고 각 관측구간에서 실제로 생사를 확인할 수 있는 대상자의 수를 분모, 생존수를 분자로 한 비율을 기초로 생존곡선을 순차적으로 그려나간다 . 따라서 생존 곡선은 연구 시작시의 대상자 전체에서 차지하는 각 시점의 생존자의 실제비율이 아니라 추적시간마다 분모가 달라지는 가상계산값이 된다. 

탈락이 되는 사례는 추적을 종료하기 직전에는 생존하고 있지만 종료 후 어느 정도나 생존하는지는 불분명하다.Kaplan - Meier 해석법은 도중에 중단된 증례를 관찰할 수 없었던 부분은 그 이상 장기에 걸쳐 관측된 증례의 생존률에 따른다는 가정을 기초(단위 측정시간마다의 사건 발생률로부터 누적 사건 발생률의 추이를 추측)로 하고 있다. 

사건 발생곡선이나 생존곡선을 읽을 때에는 표시되는 것이 실제 사건수인지, 추정에 의한 것인지 주의 

(163) 샘플수의 산정

임상연구 표본수를 산정할 때 예비 연구등을 기초로 산출하지 않고 적당히 계산하면 유의하지 않은 결과가 나왔을 때 정말로 이 연구의 결과 가치가 없는 것인지 혹은 표본수가 적어 유의하지 않은 것인지 구별할 수가 없다. 

대규모 연구는 반대로 표본수가 많이 통계학상 유의차가 나온 것일 뿐 임상적 의의가 적은 경우도 있으므로 표본수 만으로 임상연구의 가치를 결정해서는 안된다. 

드문 질환을 확실하게 검출해 내려면 관측대상 수는 발생률의 역수의 3배 이상이 필요하다 

신뢰구간이 넓다고 해서 꼭 타당도가 낮은 것은 아니다. 

[Critical Appraisal 사례1 172-175]

이 연구를 통해서 

hs-CRP 자체가 원인물질인지, 단순한 마커인지는 완전하게 구명되어 있지 않다. 

hs-CRP가 콜레스테롤 보다 영향도가 크다는 결과가 나왔다고 하더라도 그것이 위험요인으로 LDL 콜레스테롤을 대신할 수 있다는 뜻은 아니다. 

[Critical Appraisal 사례2 176-180]

이 연구는 검사의 진단특성을 해석하는 것이 목적이므로 생명예후에 대한 영향은 불분명하며 피폭량도 무시할 수 없을지 모른다. 

고도의 의료기관에서 숙련된 의사에 의한 삼차원 CT 진단은  타당도가 높았다. 하지만 미소병변의 민감도 및 특이도가 낮다.

폴립을 모두 절제하거나 대정내시경으로 확인해 결정한다면 처음부터 대장내시경을 하는 쪽이 유효성이 높을 것이다. 

평탄형 폴립은 CT로 검출이 불가능 하며 일반의료시설에서는 민감도 특이도가 낮아서 CT가 대장내시경을 대신하는 것은 이 연구가 발표된 시점에서는 결론 내리기 불가

[Critical Appraisal 사례3 181-184]

여성호르몬 심혈관 위험. 여성은 여성호르몬의 영향으로 심혈관 위험이 적은것으로 알려져 있다. 하지만, 이론을 기초로 장기간에 걸쳐 실시된 치료가 임상시험의 보고에 따라 중지, 변경되는 예시. 병태생리학이라는 이론이나 경험에는 한계가 있다. 

또한 관찰연구(Nurse's health study)의 결과를 RCT(WHI 연구) 가 뒤집었다. 

하지만 이 당시 이 연구로 최종판결을 내릴수 없었다. 그러나 그 당시 시점에서 입수가능한 최선의 실증이라는 임상적인 의의를 가졌던 연구. 

복약순응도가 40% 로 낮았다는 것도 고려사항 

[부록3 추천도서]

http://blog.naver.com/julcho/40185683486

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