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연구수첩/보건의료근거연구

[Vol.1 창간호] 측정된 교란요인을 고려한 성과분석 메뉴얼 개발

   글. 연구책임자 장은진 (한국보건의료연구원 보건서비스분석실)

   연구진. 안정훈, 황진섭, 이자연, 심정임(한국보건의료연구원), 정선영(한국의약품안전관리원)



과거 임상연구가 허가를 위한 무작위배정 임상시험을 중심으로 수행되던 것과 달리 최근에는 실제 임상현장을 반영할 수 있는 비교효과연구 및 성과연구가 증가하고 있는 추세이다. 이런 비교효과연구 및 성과연구는 대표성 있는 연구대상자를 확보하여 일상진료하에서 치료의 성과를 비교하는 연구이므로 관찰연구 형태로 수행되는 경우가 많다.

 

관찰연구에서는 주 관심사가 되는 치료의 성과뿐만 아니라 다른 요인들이 개입될 가능성이 많으므로, 바이어스가 없는 치료효과 추정을 위해서 교란요인¹)의 통제가 매우 중요하다. 하지만 교란요인을 통제하기 위한 다양한 방법론이 개발되고 있으나, 적용 가능범위, 적용방법 등의 혼란으로 인하여 적절한 성과분석이 이루어지지 못하고 있는 실정이며, 국내에서는 성과연구에서 교란요인을 통제하기 위한 방법론을 체계적으로 정리한 자료가 거의 없는 상황이다.


따라서 본 연구는 성과분석에서 측정된 교란요인을 통제하기 위한 방법론을 체계적으로 정리한 매뉴얼을 개발하여 향후 성과연구를 수행할 때 보다 체계적이고 효율적으로 적용할 수 있도록 하기 위해 수행되었다.


¹) 교란요인 : 치료와 관련성이 있으면서 결과에 영향을 주는 제3의 요인 





| 측정된 교란요인 통제방법


본 메뉴얼에서는 측정된 교란요인을 연구설계 측면에서 통제하는 방법인 제한(restriction)과 매칭(matching) 방법 및 분석 측면에서 통제하는 방법인 층화(stratification)와 다변수모형(multivariable model), 성향점수(propensity score) 방법에 대해 다루고 있다.


<그림1. 측정된 교란요인 통제방법>

 

 

연구가설과 자료가 주어졌을 때, 측정된 교란요인을 통제하기 위한 방법을 적용할 수 있는 상황을 요약하면 <표 1>과 같다. 제한, 매칭, 층화 방법은 교란요인의 수가 작을 경우 적절한 방법이며, 만일 고려해야 하는 교란요인의 수가 많을 경우에는 교란요인들을 성향점수로 요약하여 매칭 또는 층화 방법을 적용하는 것이 더 적절하다.

 


표1. 측정된 교란요인의 통제방법 선정


 

적용 가능한 상황

 설계적 측면

 제한

 특성이 동질한 연구대상자를 선정하여 치료효과 추정

  매칭

 교란요인의 분포가 동일하거나 비슷한 대상자를 매칭하여 치료효과 추정

 분석적 측면

 층화

 교란요인 또는 효과변경인자 수준별로 치료효과 추정

 다변수모형

 교란요인을 보정하여 치료효과 추정

 성향점수

 비교군들간 균형을 맞추어 치료효과 추정




매칭


매칭 방법은 빈도매칭(frequency matching, 또는 그룹매칭(group matching))과 개별매칭(individual matching)방법으로 구분할 수 있다. 빈도매칭은 환자군과 동일한 특성을 가지는 대조군을 동일한 비율로 선택하는 방법이고, 개별매칭은 각 환자군 대상자에 동일한 특성을 가지는 대조군 대상자를 선정하는 방법이다.

 

개별매칭은 매칭에 사용할 거리측도와 매칭 방법에 따라 <그림2>와 같이 구분할 수 있는데 거리측도, 매칭 방법, 중복허용여부, 캘리퍼 사용여부 등의 조합에 따라서 다양한 방법으로 매칭할 수 있다. 


<그림2. 개별매칭 방법의 구분>


  


다변수모형 


다변수 분석은 교란요인을 설명변수로 다변수모형에 포함시켜 이를 보정하는 방법으로, 결과변수의 형태에 따라 사용해야 하는 분석방법이 달라지는데, 이를 요약하면 <표2>와 같으며, 다변수모형 분석절차를 정리하면 <그림3>과 같다.


 

표2. 결과변수에 따른 다변수모형


 결과변수 형태

 결과변수 예

 모형

 연속형

 

 

 정규성 만족

 혈압, 체중, 체온

 선형회귀모형

 치우친 분포

 비용, 입원일수, 삶의 질

 감마회귀모형

 이분형

 사망, 암 발생, 중환자실입원 여부

 로지스틱 회귀모형

프로빗 회귀모형

 시간의존형

 사망까지의 시간, 암 발생까지의 시간

 콕스비례위험모형

 빈도/발생률

 입원횟수, 교통사고 발생률

 포아송/음이항 회귀모형




<그림3. 다변수모형 분석 절차>

 

 

성향점수 


성향점수 방법은 다차원(multi-dimensional) 공변량들을 성향점수라는 일차원(One-dimensional) 점수로 차원을 축소하는 방법이며, 성향점수의 목적은 연구대상 그룹들의 환자들 사이에 관찰된 공변량들의 균형을 맞춤으로써 무작위배정 연구와 같은 상황을 만들기 위한 것이다.

 

성향점수란 환자들의 관찰된 기저특성들이 공변량으로 주어졌을 경우 치료를 받을 확률로 정의되며, 흔히 로지스틱 회귀모형 또는 프로빗 회귀모형으로 추정할 수 있다. 추정된 성향점수는 제한, 매칭, 층화, 공변량으로 보정하거나 가중치로 활용하는 방법으로 선택바이어스 문제를 해결하고 두 군의 평균치료효과 또는 치료군의 평균치료효과를 추정하기 위해 사용할 수 있다.


성향점수 방법의 적용단계를 요약하면 <그림4>와 같다.



<그림4. 성향점수 방법의 적용 단계>

 

 


기대효과 및 활용계획 


「측정된 교란요인을 고려한 성과분석 방법」은 성과연구 수행 시 측정된 교란요인을 통제하기 위해 적용할 수 있는 방법론을 정리한 한국보건의료연구원의 공식 매뉴얼이다. 본 매뉴얼에서는 방법론을 적용하기 위해 필요한 SAS, R, Stata 문법 및 예제자료를 이용한 예시까지 포함하고 있으므로 성과연구를 수행하는 연구자에게 실질적인 도움을 줄 수 있을 것이며, 이를 통해 국내 성과연구 방법론 기반 강화에 기여할 수 있을 것이다.

 

본 매뉴얼은 2013년 초에 발간될 예정으로 한국보건의료연구원 홈페이지에서 다운로드가 가능하며, 사용자 의견을 반영하여 주기적으로 개정될 예정이다.