코호트연구와 환자대조군연구는
역학적 연구설계(epidemiological study design)에서 질병 발생과 위험요인의 연관성을 평가하는 대표적인 관찰연구입니다. 두 설계는 시간적 방향성, 산출 가능한 효과 지표, 편견(bias)의 양상에서 본질적으로 다릅니다.
연구설계의 시간적 방향성
코호트연구는
위험요인 노출(exposure) 상태에 따라 집단을 나눈 뒤 시간의 흐름에 따라 질병 발생을 추적하는 전향적 구조입니다. 반면 환자대조군연구는 질병 발생 여부(환자/대조군)를 기준으로 집단을 나눈 뒤 과거의 노출력을 거슬러 비교하는 후향적 구조입니다. 이 차이가 1번 보기가 틀린 이유입니다. 환자대조군연구는 이미 발생한 질병을 기준으로 대조군을 선정하므로 추적 기간이 필요 없어 일반적으로 시간과 비용이 적게 듭니다.
산출 가능한 효과 지표
코호트연구는 추적 관찰을 통해 질병의 발생률(incidence)을 직접 계산할 수 있고, 이를 바탕으로 상대위험도(relative risk, RR)를 직접 산출합니다. 이는 정답 5번의 근거입니다. 환자대조군연구는 연구자가 환자군과 대조군의 표본 수를 임의로 정하기 때문에 발생률 자체를 구할 수 없고, 대신
교차비(odds ratio, OR)를 산출합니다. 3번 보기에서 상대위험도를 직접 구한다는 설명은 환자대조군연구가 아니라 코호트연구에 해당합니다.
다만 근거 자료
[2]에 따르면 환자대조군연구에서 얻는 교차비의 해석은 대조군 선정 방식에 따라 달라집니다. 대조군을
위험 시간(person-time at risk)에서 선정하면 교차비는
발생률비(rate ratio)를 추정하고, 추적 시작 시점의 위험 집단에서 선정하면
위험비(risk ratio)를 추정합니다. 추적 종료 시점의 생존자에서 대조군을 선정할 때만 교차비가 진정한 의미의 교차비를 추정합니다. 즉 환자대조군연구의 교차비는 설계에 따라 코호트연구의 발생률비나 상대위험도에 근사할 수 있지만, 발생률 자체를 직접 구하지는 못합니다.
드문 질병과 편견
2번 보기는 반대입니다.
핵심! 드문 질병(rare disease) 연구에는 환자대조군연구가 유리합니다. 코호트연구로 드문 질병을 연구하려면 질병이 발생할 때까지 매우 많은 대상자를 오래 추적해야 하므로 비효율적입니다. 환자대조군연구는 이미 발생한 드문 질병 환자를 표본으로 모집하므로 효율적으로 연관성을 평가할 수 있습니다.
4번 보기의 기억편견(recall bias)은 과거 노출 정보를 대상자의 기억에 의존할 때 발생합니다.
과거 노출력을 회상해야 하는 환자대조군연구에서 기억편견이 더 크게 작용하며, 전향적으로 노출을 평가하는 코호트연구는 기억편견의 영향이 상대적으로 작습니다.
비붕괴성(collapsibility) 관점의 비교
근거 자료
[1]은 효과 지표의
비붕괴성(non-collapsibility)이 연구설계에 따라 어떻게 달라지는지 설명합니다. 교차비는 비붕괴성 지표로, 교란(confounding)이 없더라도 위험요인에 대해 보정하면 주 효과 추정치가 변할 수 있습니다. 반면 상대위험도(위험비)는 붕괴성(collapsible) 지표로 이러한 문제가 없습니다. 코호트연구에서 상대위험도를 산출할 수 있다는 점은 단순히 발생률 계산이 가능하다는 것뿐 아니라, 효과 지표의 통계적 성질 면에서도 교차비보다 해석상 이점이 있습니다. 환자대조군연구에서 산출하는 교차비는 코호트연구의 어떤 효과 지표를 추정하는지에 따라 비붕괴성의 정도가 달라질 수 있습니다.