# D 병원에서는 간호사 500명을 대상으로 B형 간염 예방 접종을 시행하였다. 3년 후, 접종군과 미접종군 간의 B형 간염 발생률을 비교하여 예방 접종의 효과(Efficacy)를 측정하고자 한다. 이 연구 설계에서 계산할 수 있는 핵심 역학 지표는?

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> language: ko  
> subject: 역학

## 문제

D 병원에서는 간호사 500명을 대상으로 B형 간염 예방 접종을 시행하였다. 3년 후, 접종군과 미접종군 간의 B형 간염 발생률을 비교하여 예방 접종의 효과(Efficacy)를 측정하고자 한다. 이 연구 설계에서 계산할 수 있는 핵심 역학 지표는?

## 보기

1. 교차비(Odds Ratio, OR)
2. 유병률(Prevalence Rate)
3. 비교 위험도(Relative Risk, RR) **✔ 정답**
4. 인구 기여 위험도(Population Attributable Risk)
5. 치명률(Case Fatality Rate)

**정답: 3**

## 해설

코호트 연구(Cohort Study)에 해당하는 임상 시험이며, 노출군(접종군)과 비노출군(미접종군)의 발생률(Incidence Rate)을 직접 측정할 수 있으므로, 두 발생률의 비율인 비교 위험도(RR)를 계산할 수 있다.

## 심화 해설

KMLE 핵심 해설
이 문제는 **코호트 연구(Cohort Study) 설계**에서 어떤 역학 지표를 계산할 수 있는지 묻는 전형적인 역학 문제입니다.

**증상 분석 및 진단 (Study Design):** 연구 대상(간호사 500명)을 노출군(접종군)과 비노출군(미접종군)으로 나누어 **미래(3년 후)**에 질병 발생 여부를 관찰합니다. 이는 시간의 흐름을 따라가는 전향적 코호트 연구(Prospective Cohort Study)의 전형적 모습입니다. 코호트 연구의 가장 큰 장점은 **발생률(Incidence Rate)을 직접 계산할 수 있다**는 점입니다.

**정답 근거 및 기전 (Rationale & Pathophysiology):** 핵심! 코호트 연구에서는 노출군과 비노출군 각각의 발생률을 계산할 수 있습니다. 예방 접종의 효과(Efficacy)를 평가하려면 두 군의 발생률을 비교해야 하며, 이때 사용하는 가장 표준적인 지표가 비교 위험도(Relative Risk, RR)입니다. RR은 **노출군 발생률 / 비노출군 발생률**로 계산되며, RR이 1보다 훨씬 작으면 예방 효과가 있다고 해석합니다. 이 연구는 바로 RR을 계산하기 위해 설계된 것입니다.

**오답 분석 (Distractor Analysis):**

- 감별 포인트! ①번 교차비(Odds Ratio, OR): 이는 **환자-대조군 연구(Case-Control Study)**에서 주로 사용하는 지표입니다. 환자-대조군 연구는 이미 질병에 걸린 사람(환자군)과 걸리지 않은 사람(대조군)을 선정한 후, 과거의 노출 여부를 뒤져보는 연구 설계로, 발생률을 직접 계산할 수 없어 OR을 사용합니다. 본 문제는 미래를 관찰하는 코호트 연구이므로 OR이 아닌 RR이 적절합니다.

- ②번 유병률(Prevalence Rate): 특정 **시점**에서 기존에 존재하는 모든 환자(새로운 환자 + 오래된 환자)의 비율입니다. 이 연구는 **새로 발생하는 사례**를 추적하므로, 발생률(Incidence)을 측정하는 연구입니다. 유병률은 부적절합니다.

- ④번 인구 기여 위험도(Population Attributable Risk): 이는 특정 노출 요인이 전체 인구에서 질병 발생에 기여하는 정도를 보는 지표입니다. 예방 접종 효과를 직접적으로 평가하는 1차 지표는 아닙니다.

- ⑤번 치명률(Case Fatality Rate): 특정 질병에 걸린 사람들 중에서 **사망한 사람의 비율**을 나타냅니다. 이 연구는 B형 간염의 '발생' 여부를 보는 것이지, 발생한 후의 '사망' 결과를 보는 것이 아니므로 완전히 관련이 없는 지표입니다.

**치료 알고리즘 (Epidemiologic Measure Algorithm):** 연구 설계에 따른 핵심 지표 선택은 다음과 같습니다.

1. **코호트 연구 (Cohort Study)** → **발생률 계산 가능** → **비교 위험도(RR)** 또는 위험도 차이(Risk Difference) 계산.

2. **환자-대조군 연구 (Case-Control Study)** → 발생률 계산 불가 → **교차비(OR)** 계산.

3. **단면 연구 (Cross-Sectional Study)** → 특정 시점의 스냅샷 → **유병률(Prevalence)** 계산.

## 임상 시나리오

임상 사례 분석 (Case Study)
**연구 시나리오:** D 병원 감염관리실에서 근무하는 공중보건의가 B형 간염 백신의 실효성을 평가하기 위해 전향적 코호트 연구를 기획했습니다.

**진단적 접근 (Study Design Work-up):**
1. **연구 설계:** 대상 집단(간호사)을 정의하고, 노출 요인(백신 접종)에 따라 두 군으로 분류합니다. 이때 가능한 교란 요인(Confounder, 예: 근무 연한, 과거 감염력)을 통제하기 위해 무작위 배정(Randomization)이 어렵다면, 통계적 보정(예: 다변량 분석)을 계획해야 합니다.

2. **자료 수집:** 기준 시점(T0)에서 접종 여부와 기저 상태를 기록합니다. 추적 관찰 기간(3년) 동안 **새로운 B형 간염 발생 사례**를 정기적인 혈청 검사(HBsAg, Anti-HBc IgM)로 확인합니다.

3. **분석:** 접종군과 미접종군의 **누적 발생률(Cumulative Incidence)**을 계산한 후, 두 비율을 나누어 **RR**을 구합니다. 예를 들어, 접종군 발생률 1%, 미접종군 발생률 10%라면 RR = 0.1 (또는 90%의 위험 감소)로 해석합니다.

**주의사항 (Contraindications & Warning):**
- 코호트 연구는 시간과 비용이 많이 들며, 추적 관찰 중 탈락(Loss to Follow-up)이 발생하면 결과에 편향(Bias)이 생길 수 있습니다.
- 감별 포인트! 만약 이 연구가 "현재 B형 간염에 걸린 간호사와 걸리지 않은 간호사를 뽑아서, 과거의 예방접종 기록을 비교한다"면, 그때는 **환자-대조군 연구**가 되며, 계산할 수 있는 지표는 **OR**이 됩니다. 연구 설계를 정확히 구분하는 것이 핵심입니다.

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