# 연관성의 강도(Strength of Association)가 높을수록 인과성이 강해진다는 기준의 역학적 지표는?

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> language: ko  
> subject: 역학

## 문제

연관성의 강도(Strength of Association)가 높을수록 인과성이 강해진다는 기준의 역학적 지표는?

## 보기

1. 유병률(Prevalence Rate)
2. 사망률(Mortality Rate)
3. 비교 위험도(Relative Risk) **✔ 정답**
4. 귀속 위험도(Attributable Risk)
5. 치명률(Case Fatality Rate)

**정답: 3**

## 해설

비교 위험도(RR) 또는 교차비(OR)의 값이 1에서 멀어질수록 연관성의 강도가 높아지며, 이는 인과성을 지지하는 강력한 증거가 된다.

## 심화 해설

KMLE 핵심 해설
이 문제는 인과관계(Causality)를 판단하는 역학적 기준 중 **연관성의 강도(Strength of Association)**를 측정하는 지표를 묻는 기초 역학 문제입니다.

**증상 분석 및 진단 (Diagnosis)**: "연관성의 강도"는 노출군과 비노출군 사이의 질병 발생 위험 차이를 **비교**하여 얼마나 큰지를 나타내는 척도입니다. 가장 대표적인 지표는 비교 위험도(Relative Risk, RR)입니다. RR이 1에서 멀리 떨어질수록(예: RR=10 또는 RR=0.1) 노출과 질병 간의 연관성이 강하다고 해석하며, 이는 인과관계를 지지하는 강력한 근거가 됩니다.

**정답 근거 및 기전 (Rationale & Pathophysiology)**: 핵심! 비교 위험도(RR)는 **위험 비율(Risk Ratio)**로, 노출군의 질병 발생률을 비노출군의 질병 발생률로 나눈 값입니다. RR=2라면 노출군의 질병 발생 위험이 비노출군보다 2배 높다는 의미로, 연관성의 강도를 직접적으로 수치화합니다. 반면, 감별 포인트! 귀속 위험도(Attributable Risk, AR)는 **위험 차이(Risk Difference)**로, 노출로 인해 **추가적으로 발생한** 질병의 절대적 비율을 나타냅니다. AR은 공중보건적 중요성(예: 예방하면 얼마나 많은 사람을 구할 수 있는가)을 평가할 때 유용하지만, 순수한 "연관성의 강도" 지표로는 RR보다 덜 직접적입니다.

**오답 분석 (Distractor Analysis)**:

① 유병률(Prevalence Rate): 특정 시점에서의 질병 보유 비율. 질병의 부담을 알 수 있지만, 원인과 결과의 시간적 순서를 반영하지 않아 연관성 강도 지표가 아닙니다.

② 사망률(Mortality Rate): 인구 전체에서의 사망 비율. 역시 연관성 강도와 직접 관련 없습니다.

④ 귀속 위험도(Attributable Risk, AR): 매력적인 오답입니다. AR도 연관성을 나타내지만, 그 강도(Strength)보다는 **절대적 영향(Absolute Impact)**을 측정합니다. 인과성 판단 기준에서는 RR이 더 핵심 지표입니다.

⑤ 치명률(Case Fatality Rate, CFR): 특정 질환을 가진 사람들 중 사망한 비율. 질병의 심각도를 나타내며, 치료 효과 평가에 사용됩니다.

## 임상 시나리오

임상 사례 분석 (Case Study)
**환자 증례 (Patient Presentation)**: 흡연과 폐암의 관계를 조사하는 코호트 연구에서, 흡연군의 폐암 발생률은 10년간 1,000명당 150명, 비흡연군은 1,000명당 15명이었습니다.

**진단적 접근 (Diagnostic Work-up)**:

1. **비교 위험도(RR) 계산**: (150/1000) / (15/1000) = 10. 이는 흡연과 폐암 사이에 매우 강한 연관성(RR=10)이 있음을 보여줍니다.

2. **귀속 위험도(AR) 계산**: (150/1000) - (15/1000) = 0.135 (또는 1,000명당 135명). 이는 흡연을 중단하면 1,000명당 약 135명의 폐암을 예방할 수 있음을 의미합니다.

**주의사항 (Contraindications & Warning)**: RR이 높다고 해서 무조건 인과관계가 있는 것은 아닙니다. 혼란변수(Confounding), 선택 편향(Selection Bias) 등의 가능성을 항상 고려해야 합니다. RR은 인과관계 판단의 여러 기준(Bradford Hill 기준) 중 하나일 뿐입니다.

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