비뚤림(Bias)

비뚤림(Bias)

일반적으로 연구를 설계, 수행하고 그 결과를 분석할 때, 어떠한 오류가 발생하여 알아보고자 한 결과의 참값(오류 및 편견이 없는 진실)을 벗어나는 것을 뜻한다. 예를 들어 임상시험 대상 환자를 고를 때 A약품 환자는 비교적 건강한 사람을, B약품 환자는 질환이 심각한 사람을 고른다면 A약품 환자가 더 빠른 시기에 질환이 치료되겠지만, 그 결과는 객관적이라 평가할 수 없다. 이러한 현상을 비뚤림이 발생했다고 말한다. 따라서 연구자는 연구 시작부터 끝까지 언제든 발생할 수 있는 다양한 비뚤림을 파악하고, 최대한 배제하여 연구를 수행해야 한다.

[비뚤림의 종류]

1) 선택 비뚤림

선택 비뚤림은 중재(치료)군과 비교군 배정 시 무작위로 배정되지 않고, 조건(건강 상태, 연령대 등)이 동일하지 않은 상태에서 대상군과 비교군이 선정돼 그 결과를 신뢰할 수 없게 됨을 의미한다. 선택 비뚤림을 제거하기 위해서는 연구 대상자 선정 시 무작위로 배정하는 방법을 활용할 수 있다. 또 배정이 완료될 때까지 이를 은폐하여 배정 전 대상자들에게 영향을 끼칠 수 있는 가능성을 최소화해야 한다.

 

2) 실행 비뚤림 / 결과 확인 비뚤림

이 영역의 비뚤림은 주로 눈가림과 관련이 있다. 눈가림이란 연구참여자(환자 포함), 연구자, 결과 평가자가 연구배정 이후 배정상태를 모르는 것을 말한다. 만약 환자가 본인이 어떤 중재(치료)를 받고 있는지 알고 있다면 심리적, 육체적 측면에서 영향을 미칠 수 있고, 이는 또한 임상 시험 결과에도 영향을 미치게 된다. 연구자의 경우에도 대상군과 비교군의 배정상태를 알고 있다면 결과 분석을 시행할 때 무의식적으로 편견이 발생하게 되어 결과평가에 영향을 줄 수 있다. 이러한 비뚤림을 제거하기 위해 환자 및 평가자가 환자 배정 상태를 모르게 하는 눈가림 방법을 활용한다.

 

3) 탈락 비뚤림

결과자료가 연구 중 탈락되거나, 분석 중 배제되면 탈락 비뚤림 가능성이 높아진다. 따라서 연구자는 탈락이나 배제가 발생한 경우 그 수와 이유 등을 모두 고려해 평가해야 한다.

 

4) 보고 비뚤림

논문에서 일부 결과를 선택적으로 누락하거나, 결과 중 일부 데이터만 선택하거나, 동일한 자료를 이용해 일부 분석만을 보고하는 경우 보고 비뚤림이 발생할 수 있으므로 주의가 필요하다.

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