# 특정 노출이 질병 발생보다 반드시 시간적으로 앞서야 한다는 브래드포드-힐의 인과성 판단 기준은?

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> language: ko  
> subject: 역학

## 문제

특정 노출이 질병 발생보다 반드시 시간적으로 앞서야 한다는 브래드포드-힐의 인과성 판단 기준은?

## 보기

1. 일관성(Consistency)
2. 시간 선행성(Temporality) **✔ 정답**
3. 생물학적 개연성(Biological Plausibility)
4. 특이성(Specificity)
5. 연관성의 강도(Strength of Association)

**정답: 2**

## 해설

시간 선행성(Temporality)은 원인이 결과에 앞서야 한다는 인과 관계의 필수적인 전제 조건이다.

## 심화 해설

KMLE 핵심 해설
이 문제는 **역학(Epidemiology)**의 근간이 되는 브래드포드-힐의 인과성 판단 기준(Bradford Hill Criteria for Causality)에 대한 이해를 묻는 기본적인 문제입니다. 총 9가지 기준 중에서 **유일한 필수 조건**이 무엇인지 구분할 수 있어야 합니다.

**증상 분석 및 진단 (Diagnosis):** 질문은 "특정 노출이 질병 발생보다 반드시 시간적으로 앞서야 한다"는 기준을 묻고 있습니다. 이는 인과관계를 논할 때 가장 기본적이고 논리적으로 당연한 전제입니다. 원인 없이 결과가 있을 수 없기 때문이죠. 따라서 정답은 시간 선행성(Temporality)입니다.

**정답 근거 및 기전 (Rationale & Pathophysiology):** 핵심! 브래드포드-힐의 9가지 기준 중 시간 선행성(Temporality)만이 필수적(Necessary) 조건입니다. 다른 기준(일관성, 생물학적 개연성 등)은 인과관계를 **지지(Support)**하는 증거의 강도를 높여주지만, 시간 선행성이 충족되지 않으면 인과관계 자체가 성립할 수 없습니다. 예를 들어, 흡연과 폐암의 관계에서, 폐암이 먼저 진단된 후에 흡연을 시작했다고 주장할 수는 없죠.

**오답 분석 (Distractor Analysis):**

• 감별 포인트! ①번 일관성(Consistency): 다른 연구자, 다른 장소, 다른 표본에서도 유사한 연관성이 반복적으로 관찰되는지 여부입니다. 중요한 지지 증거이지만 필수는 아닙니다.

• ③번 생물학적 개연성(Biological Plausibility): 현재의 생물학적 지식으로 그 인과관계가 설명 가능한지 여부입니다. 과학적 타당성을 높여주지만, 새로운 기전이 발견되기 전까지는 인과관계를 부정할 수 없습니다.

• ④번 특이성(Specificity): 하나의 원인이 하나의 결과를 초래하는 정도입니다. (예: 석면 노출 → 중피종(Mesothelioma)). 다인자 질환에서는 이 기준이 약해지지만 인과관계를 배제하지는 않습니다.

• ⑤번 연관성의 강도(Strength of Association): 상대위험도(Relative Risk)나 교차비(Odds Ratio)가 클수록 인과관계 가능성이 높아집니다. 매우 강력한 지표이지만, 필수 조건은 아닙니다.

## 임상 시나리오

임상 사례 분석 (Case Study)
**환자 증례 (Patient Presentation):** 한 역학 연구에서 새로운 화학 물질 X에 장기간 노출된 근로자 집단에서 희귀한 간암 발생률이 대조군에 비해 15배 높게 나타났습니다.

**진단적 접근 (Diagnostic Work-up):** 이 연관성이 인과관계인지 판단하기 위해 브래드포드-힐 기준을 적용합니다. 가장 먼저 확인해야 할 것은 **시간 선행성**입니다. "물질 X에 노출된 시점이 간암 진단 시점보다 앞섰는가?"를 철저히 조사해야 합니다. 그 후에 연관성의 강도(RR=15), 일관성(다른 공장에서도 비슷한가?), 생물학적 개연성(동물 실험에서 발암성이 확인되는가?) 등의 기준을 추가로 검토하여 인과관계를 강하게 지지할 증거를 모읍니다.

**주의사항 (Contraindications & Warning):** 시간 선행성을 확인할 때는 **잠복기(Latent Period)**를 고려해야 합니다. 노출 직후 바로 암이 발생하지 않을 수 있습니다. 또한, 교란 변수(Confounding Variable)를 통제하지 않으면 가짜 연관성이 나타날 수 있습니다(예: 그 근로자들이 공통적으로 술을 많이 마셨다면).

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