[Vol.4 8월호] 알기 쉬운 EBM :: 베이지안 메타분석

   글. 안정훈(한국보건의료연구원 보건서비스분석실)

체계적 문헌고찰(systematic review)은 특정 연구 질문에 답하기 위해 사전에 정해진 선정기준에 맞는 모든 근거를 수집하여 분석하는 연구방법으로, 체계적 문헌고찰에서 선정된 문헌들의 결과가 양적으로 합성이 가능한 경우 각 문헌들의 결과를 통계적으로 합성하는 방법이 메타분석(meta analysis)이다. 

최근 체계적 문헌고찰에서 메타분석 수행 시 무작위배정 임상시험(randomized controlled trail)과 관찰연구(observational study) 등의 이질적인 연구들의 통합이 필요하거나 전문가 의견(expert opinion) 반영이 필요한 경우, 또는 통합대상 연구수가 작은 경우 등 베이지안 메타분석법의 적용이 필요한 상황이 증가하고 있다. 하지만 국내 및 해외에서 베이지안 메타분석법의 모형 및 적용방안에 대해 체계적으로 정리한 자료가 거의 없는 실정이며, 베이지안 메타분석법 적용이 가능한 국내 연구자가 부족한 상황이다. 

따라서 한국보건의료연구원에서는 국내 보건의료분야 연구자들이 단계적으로 베이지안 메타분석법을 적용할 수 있도록 연구방법 시리즈 3 ⌜베이지안 메타분석법⌟ 책자를 발간하였는데, 이를 바탕으로 베이지안 메타분석법의 장단점을 소개하고자 한다.

 

베이지안 통계에서는 자료의 정보와 사전(prior) 정보를 결합하여 모수에 대한 정보를 업데이트하여 사후분포(posterior distribution)로 표현하는데, 흔히 전통적인 통계 혹은 Frequentist approach에서 자료가 따르는 (혹은 자료가 속한 모집단이 따르는) 정해진 분포가 있고 모수는 이 분포의 고정된 미지수라고 보는 것과 달리 베이지안 통계는 모수가 확률변수라고 보고 주어진 자료를 통하여 최초 가정한 모수의 사전분포를 업데이트하는 것이다. 결국 베이지안 메타분석은 이러한 베이지안 사후분포를 이용하여 메타분석의 결과값을 추론하게 된다.

 

베이지안 메타분석에서는 모든 모수의 불확실성을 모형에서 고려할 수 있으며, 외부의 타당한 정보를 포함할 수 있고 모형을 복잡하게 확장하는 것도 가능하다. 또한 메타분석에서 개별 연구의 치료효과를 추정할 때 다른 연구들로부터 정보를 빌려올 수 있으며, 관심있는 모수에 대해 확률로서 표현할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 여러 단점들도 있는데 아래의 박스는 베이지안 메타분석의 장점과 단점을 정리한 것이다. 보다 구체적인 베이지안 메타분석 방법은 한국보건의료연구원에서 발행한 ‘베이지안 메타분석(장은진 등, 2013)’을 참고하도록 한다.

 

끝으로 Borrowing strength란 베이지안 메타분석의 개념에 대해 장점이 아닌 문제라고 생각하는 비판적인 시각도 있음을 언급하고자 한다. 전통적인 메타분석이 독립적인 개별연구들을 모아 공통 치료효과를 추정하는 것인데 반해 베이지안에서는 개별연구가 독립적이지 않고 사전분포를 따르는 모수로 연결되어 있다고 가정하고 시작하는 셈이라 개별연구의 치료효과값이 어떤 조합의 다른 연구들이 분석에 포함되는지에 따라 바뀔 수 밖에 없다. 따라서 베이지안 메타분석에서는 메타분석에 포함할 연구의 선택이 전통적인 메타분석보다 중요하다고 말할 수 있다. 

 

 

베이지안 메타분석의 장․단점 

(표 4-1, ⌜한국적 상황을 고려한 비교효과연구 방법⌟ 한국보건의료연구원, 2013) 

 

장점

① 전문가 의견이나 메타분석 대상에 포함되지 않은 연구의 결과를 사전분포로 반영할       수 있음

② 결과발생이 드물거나 이상반응에 대한 메타분석 시 연속성 수정(continuity correction)     을 사용하지 않고 메타분석이 가능함

③ 연구설계에 대한 신뢰성을 사전분포로 반영하거나, 계층적 모형을 사용하여 연구설계     가 다른 연구들을 통합할 수 있음

④ 신용구간(credible interval) 계산시 정규분포 가정이 필요 없음

⑤ 통합대상 연구의 수가 작은 경우 유용함

⑥ 관심있는 사건에 대해 확률적으로 언급할 수 있음

⑦ 기존 정보가 주어져 있을 때, 불확실성을 반영하여 예측이 가능함

⑧ 통합 추정치 산출시, 각 연구들의 추정치는 다른 연구들로부터 정보를 빌려와서             (borrow strength) 추정됨

⑨ 모든 모수에 불확실성을 허용할 수 있음

 단점

 ① 사후분포 추정이 어려움

 ② 사전분포에 따라 결과가 민감할 수 있음

 ③ 계산이 복잡함

 ④ 소프트웨어가 제한적임

 

본 연구는 기 발간된 ⌜베이지안 메타분석법⌟ (한국보건의료연구원, 2013) 및 ⌜한국적 상황을 고려한 비교효과연구 방법⌟ (한국보건의료연구원, 2013)을 재구성한 것임.