03 역학의 원리·연구방법과 위험도

역학은 집단에서 병이 어떻게 퍼져 있고 왜 생기는지를 연구한다
임상의학이 "이 환자는 왜 아픈가"를 묻는다면, 역학은 "이 지역에서 누가, 어디서, 언제 더 많이 아픈가, 그리고 왜 그런가"를 묻는다. 그 답을 찾아 질병을 예방하고 관리하는 데 쓰는 것이 역학의 목적이다.

• 기술역학: 질병이 사람(나이·성별·직업)·장소(지역)·시간(계절·연도)에 따라 어떻게 분포하는지 그대로 묘사한다. 예: 여름에 특정 지역 어린이에게 장염이 많다. 이 관찰에서 원인에 대한 가설이 나온다.
• 분석역학: 비교집단을 두고 가설을 검증한다. 예: 그 지역 급식을 먹은 아이와 안 먹은 아이의 발병을 비교한다.

질병 발생을 설명하는 두 모형
역학적 삼각형은 숙주(사람), 병원체, 환경의 세 요소가 균형을 이루면 건강하고, 균형이 깨지면 병이 생긴다고 본다. 예를 들어 숙주의 면역이 떨어지거나, 병원체의 감염력이 강해지거나, 밀집 주거·비위생 같은 환경이 나빠지면 감염병이 늘어난다. 이 모형은 원인 병원체가 분명한 감염병을 설명하기에 좋다.

그러나 고혈압·당뇨병 같은 만성질환은 하나의 병원체가 없다. 식습관·운동 부족·스트레스·유전·소득이 서로 얽혀 있다. 이런 질병은 여러 원인이 그물처럼 연결된 원인망 모형으로 이해한다. 원인망으로 보면 한 요인만 없애면 모두 해결된다는 착각을 피하고, 연결 고리 가운데 끊기 쉬운 곳을 찾아 예방할 수 있다.

발생률은 새로 생긴 환자, 유병률은 지금 있는 환자다
두 지표는 분자에 들어가는 환자가 다르다. 발생률은 일정 기간 동안 새로 병이 생긴 사람을 세어 "병에 걸릴 위험"을 보여 주고, 유병률은 한 시점에 병을 가지고 있는 모든 사람을 세어 "돌봐야 할 환자의 규모"를 보여 준다.

발생위험(누적발생률)
일정 기간 새로 생긴 환자 수를, 그 기간이 시작될 때 병이 없고 병에 걸릴 가능성이 있는 사람 수로 나눈다. 이미 병이 있는 사람은 새로 걸릴 수 없으므로 분모에서 뺀다.

발생밀도
새 환자 수를 각 사람이 실제로 관찰된 시간을 모두 더한 값(인년, person-time)으로 나눈다. 한 사람을 3년 관찰했으면 3인년이다. 중간에 이사하거나 늦게 들어와 추적기간이 사람마다 다를 때는 인구수보다 관찰시간을 분모로 쓰는 것이 정확하다.

시점유병률
한 시점에 병을 가진 사람 수를 그 시점의 전체 대상 인구로 나눈다. 오래된 환자와 새 환자를 모두 포함하므로 병상·약·간호인력이 얼마나 필요한지 계획할 때 쓴다. 그래서 유병률은 의료 수요 파악, 발생률은 원인 연구와 예방 효과 평가에 활용한다 ('25 기출).

유병률은 발생률과 앓는 기간의 영향을 받는다
욕조의 물에 비유하면, 수도꼭지에서 들어오는 물이 발생, 욕조에 차 있는 물이 유병, 배수구로 빠지는 물이 회복과 사망이다. 새로 걸리는 사람이 줄어도 치료가 좋아져 환자가 오래 살면 욕조의 물은 늘어날 수 있다. 상황이 안정되어 있을 때는 유병률이 대략 발생률과 평균 이환기간을 곱한 값에 비례하지만, 유행이 진행 중인 집단에서는 이 관계가 그대로 맞지 않는다.

계산 예시(학습용)
가상의 주민 1,000명 중 연초 환자가 100명이고, 나머지 900명에서 1년간 새 환자 18명이 생겼다면 1년 발생위험은 18/900=2%이다. 분모가 1,000이 아니라 900인 이유는 연초 환자 100명은 새로 걸릴 수 없기 때문이다. 연말 환자 수는 그사이 회복·사망·이사한 사람까지 알아야 하므로 100+18=118명으로 바로 계산할 수 없다.

역학 연구설계를 구별하는 문제는 "대상자를 무엇을 기준으로 뽑았는가"와 "시간의 방향이 어느 쪽인가"를 보면 풀린다. 질병이 있는 사람과 없는 사람을 먼저 뽑으면 환자-대조군 연구, 노출된 사람과 안 된 사람을 먼저 나누면 코호트 연구다 ('22~'24 연속 기출).

표가 화면보다 넓으면 좌우로 밀어서 읽는다.

각 설계의 장단점이 생기는 이유
단면연구는 한 번에 조사하므로 빠르고 싸지만, 노출과 질병을 동시에 재기 때문에 무엇이 먼저였는지 알 수 없다. 환자-대조군 연구는 이미 병이 생긴 사람을 모으므로 드문 병도 적은 비용으로 연구할 수 있지만, 환자가 과거를 기억해 답하므로 기억이 정확하지 않은 회상 편향이 생기기 쉽다. 코호트 연구는 노출된 사람을 따라가며 새 환자를 세므로 발생률과 상대위험도를 직접 계산할 수 있고 시간 순서도 분명하지만, 오래 추적해야 하고 비용이 많이 들며 중간에 빠지는 사람이 생긴다 ('26 기출).

후향적 코호트와 환자-대조군을 헷갈리지 않는다
후향적 코호트는 과거 기록(예: 10년 전 건강검진 자료)을 쓰지만, 그 기록에서 노출 여부로 집단을 나누고 이후 발생을 비교한다. 출발점이 노출이므로 코호트 연구다. "과거 자료를 조사했다"는 말만 보고 환자-대조군이라고 고르면 틀린다.

무작위 표집과 무작위 배정, 생태학적 오류
무작위 표집은 연구 대상을 모집단에서 고르게 뽑아 대표성을 높이는 절차이고, 무작위 배정은 뽑힌 대상을 실험군과 대조군에 무작위로 나눠 두 집단을 비슷하게 만드는 절차다. 생태학적 연구는 개인이 아니라 지역 평균을 비교하는데, 예를 들어 "소금 소비가 많은 나라에 위암이 많다"는 결과를 그 나라의 개인 한 명 한 명에게 그대로 적용하면 생태학적 오류가 된다.

2×2 표를 먼저 그린다
위험도 계산은 항상 같은 표에서 출발한다. 노출군의 질병 있음 a·없음 b, 비노출군의 질병 있음 c·없음 d로 놓는다.

상대위험도(RR): 노출되면 몇 배 더 위험한가
RR=[a/(a+b)]/[c/(c+d)]다. 노출군 발생위험은 40/200=0.20, 비노출군은 10/200=0.05이므로 RR=0.20/0.05=4이다. 같은 관찰기간에 노출군의 발병 위험이 비노출군의 4배라는 뜻이다. RR이 1이면 노출과 질병이 관련 없고, 1보다 크면 위험요인, 1보다 작으면 보호요인이다. 발생위험을 직접 계산해야 하므로 코호트 연구에서 구한다.

기여위험도(위험차): 노출 때문에 늘어난 몫
0.20−0.05=0.15, 즉 15%p다. 노출을 없앤다면 노출군에서 줄일 수 있는 발생 위험의 크기를 보여 준다. 이것은 "15% 증가"라는 상대적 표현과 다르다. 퍼센트포인트(%p)는 두 비율의 차이, 퍼센트(%)는 원래 값에 대한 상대적 변화다.

교차비(OR): 환자-대조군 연구에서 쓰는 지표
OR=ad/bc이며, 위 자료의 OR은 (40×190)/(160×10)=4.75이다. 환자-대조군 연구에서는 연구자가 환자와 대조군의 수를 정해서 뽑으므로 표의 비율이 실제 인구의 발생위험을 반영하지 않는다. 그래서 발생위험과 RR을 직접 계산하지 못하고, 노출될 승산(odds)의 비인 OR을 쓴다. OR은 RR과 항상 같지 않으며, 질병이 드물 때 RR에 가까워진다 ('25 기출).

관련이 있다고 해서 원인인 것은 아니다
두 사건이 함께 나타나는 것(연관성)과 하나가 다른 하나를 일으키는 것(원인성)은 다르다. 아이스크림 판매량과 익사 사고가 함께 늘어나는 것은 둘 다 더운 날씨 때문이지 아이스크림이 익사를 일으키는 것이 아니다. 그래서 인과관계를 판단할 때는 여러 기준을 함께 검토한다 ('22 기출).

• 시간적 선후관계: 원인이 결과보다 먼저 있어야 한다. 이 기준만은 반드시 충족되어야 하는 필수 조건이다.
• 관련성의 강도: 상대위험도·교차비가 클수록 인과일 가능성이 높다.
• 일관성: 다른 연구자·지역·방법으로도 같은 결과가 반복된다 ('26 기출).
• 특이성: 특정 요인이 특정 질병과 관련된다.
• 용량-반응관계: 노출량이 많을수록 질병이 더 많이 생긴다. 예: 하루 흡연량이 많을수록 폐암 위험이 커진다.
• 생물학적 개연성: 현재 의학 지식으로 기전이 설명된다.
• 기존 지식과의 일치성: 이미 알려진 사실과 모순되지 않는다.
• 실험적 근거: 원인을 없애거나 줄였을 때 질병이 줄어든다.

교란변수: 관계를 왜곡하는 제3의 요인
교란변수는 노출과 질병 양쪽에 모두 관련되어 둘 사이의 관계를 실제보다 크거나 작게 보이게 하는 요인이다. 예를 들어 어떤 직업군에 흡연자가 많다면, 흡연을 고려하지 않고 직업과 폐암만 비교할 때 흡연의 영향이 직업의 영향처럼 섞여 나온다. 연구 설계 단계의 무작위 배정이나 짝짓기, 분석 단계의 층화로 교란을 줄인다.

감시: 계속 지켜보다가 이상을 알리는 체계
감시는 건강 자료를 지속적이고 체계적으로 모으고 분석·해석해서, 조치할 사람에게 전달하고 실제 대응에 쓰는 과정이다. 평소 수준을 알고 있어야 갑자기 늘어난 것을 알아챌 수 있으므로 꾸준히 모으는 것이 핵심이다.

집단발생 역학조사의 순서
순서를 묻는 기출이 있다. 각 단계가 다음 단계의 전제가 되므로 이유와 함께 기억한다.

1. 유행의 확인과 진단 확인: 정말 평소보다 많은지, 진단이 맞는지 확인한다. 검사 오류나 신고 증가로 늘어난 것처럼 보일 수 있기 때문이다.
2. 사례정의: 누구를 환자로 셀지 증상·기간·장소로 기준을 정한다. 기준이 있어야 같은 방식으로 셀 수 있다.
3. 환자 발견과 정보 수집: 정의에 맞는 환자를 찾는다.
4. 기술역학: 환자를 사람·장소·시간별로 정리한다.
5. 가설 설정과 검증: "공통으로 먹은 음식이 원인일 것"과 같은 가설을 세우고 분석역학으로 확인한다 ('21 기출).
6. 관리·예방 조치: 원인을 차단하고 확산을 막는다.
7. 결과 보고와 추적: 조사 결과와 한계를 보고하고, 조치 후 발생이 줄었는지 확인한다.

순서가 있다고 해서 조치를 마지막까지 기다려야 하는 것은 아니다. 오염이 의심되는 음식의 공급 중단처럼 급한 예방조치는 분석이 끝나기 전에도 바로 시행한다. 그사이에도 새 환자가 생길 수 있기 때문이다.