선별검사 결과가 양성 120명 중 실제 질병 90명, 음성 880명 중 실제 질병 10명이었다. 양성예측도는?

양성예측도는 참양성/전체 양성=90/120=75%이다.

문제 분석 및 정답 도출

이 문제는 진단 검사의 타당도를 평가하는 지표 중 하나인 양성예측도(Positive Predictive Value, PPV)를 계산하는 전형적인 국가고시 스타일의 문제입니다. 표로 정리하면 이해가 쉽습니다.

| 구분 | 실제 질병 있음 (D+) | 실제 질병 없음 (D-) | 합계 |
| :--- | :---: | :---: | :---: |
| 검사 양성 (T+) | 90 (진양성) | 30 (위양성) | 120 |
| 검사 음성 (T-) | 10 (위음성) | 870 (진음성) | 880 |
| 합계 | 100 | 900 | 1000 |

양성예측도는 '검사 결과가 양성으로 나온 사람들 중에서 실제로 질병을 가지고 있는 사람의 비율'로 정의됩니다. 즉, 검사가 양성이라고 말해줬을 때, 그 말을 얼마나 믿을 수 있는지를 나타내는 임상적으로 매우 중요한 지표입니다.

계산 공식은 다음과 같습니다.
양성예측도(PPV) = 진양성(TP) / (진양성(TP) + 위양성(FP)) × 100(%)

문제에서 주어진 숫자를 공식에 대입하면 다음과 같습니다.
* 진양성(TP): 검사 양성이며 실제 질병이 있는 사람 = 90명
* 위양성(FP): 검사 양성이지만 실제 질병이 없는 사람 = 전체 양성 120명 - 진양성 90명 = 30명
* 따라서, PPV = 90 / (90 + 30) = 90 / 120 = 0.75 = 75%

계산 결과에 따라 정답은 5번입니다.

심화 해설: 양성예측도가 임상에서 중요한 이유

양성예측도는 단순히 검사의 성능만을 나타내는 것이 아니라, 검사를 시행하는 집단의 유병률(prevalence)에 크게 영향을 받습니다. 이 문제에서 실제 질병 유병률은 100명/1000명으로 10%입니다. 만약 같은 민감도와 특이도를 가진 검사라도 유병률이 1%인 집단에서 시행하면 양성예측도는 급격히 낮아집니다. 이는 위양성(false positive)의 절대적인 숫자가 상대적으로 많아지기 때문입니다.

임상과 지역사회 치위생 실무에서 양성예측도의 개념은 매우 중요합니다. 예를 들어, 새로운 구강암 선별 도구나 치주질환 활성도 검사 키트를 도입할 때, 민감도와 특이도만 보고 판단해서는 안 됩니다. 내가 근무하는 clinic의 환자군(유병률이 높은 상급병원인지, 건강검진 중심의 일차 의료기관인지)에 따라 같은 검사라도 양성 결과의 신뢰도(PPV)가 완전히 달라질 수 있습니다. 유병률이 낮은 일반 인구 집단을 대상으로 한 선별검사에서 양성 결과가 나왔을 때는 위양성일 가능성을 항상 염두에 두고, 추가적인 정밀 검진을 통해 확인하는 과정이 필수적입니다.

제시된 근거 자료 의 연구 사례를 보면, 제한된 자원 환경에서 대장균 부하량(E. coli load)을 설사 유발 대장균(DEP) 존재 여부를 가려내기 위한 선별 지표(screening indicator)로 평가했습니다. 이러한 선별 전략의 유용성을 최종적으로 판단할 때 핵심이 되는 지표가 바로 양성예측도입니다. 즉, '대장균 부하량이 높다'는 1차 스크리닝 결과가 양성일 때, 실제로 DEP가 존재할 확률이 얼마나 되는지를 계산해야 해당 선별 지표의 임상적 유용성을 평가할 수 있는 것입니다. 이는 치과위생사가 특정 구강 미생물 검사나 타액 검사 결과를 해석할 때 적용되는 원리와 동일합니다.