# 코호트 연구에서 노출군 발생률을 비노출군 발생률로 나누어 구하는 연관성 지표는?

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> language: ko  
> subject: 치위생학1

## 문제

코호트 연구에서 노출군 발생률을 비노출군 발생률로 나누어 구하는 연관성 지표는?

## 보기

1. 오즈비
2. 유병률
3. 상대위험도 **✔ 정답**
4. 기여위험분율
5. 카파계수

**정답: 3**

## 해설

코호트 연구에서는 노출군과 비노출군의 발생률을 직접 구할 수 있으며 두 발생률의 비가 상대위험도이다.

## 심화 해설

코호트 연구에서 노출군과 비노출군의 발생률을 직접 비교할 수 있는 연관성 지표는 상대위험도(relative risk, RR)입니다. 상대위험도는 ‘노출군의 누적발생률 ÷ 비노출군의 누적발생률’로 계산하며, 코호트 연구처럼 연구자가 시간의 흐름에 따라 질병 발생을 추적 관찰하는 설계에서 직접 산출할 수 있는 대표적인 연관성 측정값입니다 [2][4].

코호트 연구에서는 연구 시작 시점에 질병이 없는 사람들을 노출 여부에 따라 두 집단으로 나눈 뒤 일정 기간 추적하여 각 집단에서 새로 발생한 환자 수를 발생률로 계산하므로, 이 발생률의 비(ratio)가 곧 상대위험도가 됩니다. 예를 들어 노출군 발생률이 20%, 비노출군 발생률이 10%라면 상대위험도는 2.0으로, 노출군에서 질병이 발생할 위험이 비노출군보다 2배 높다고 해석합니다 [2].

혼동 주의! 오즈비(odds ratio)는 환자-대조군 연구에서 주로 사용하는 지표로, ‘노출군의 발생률 ÷ 비노출군의 발생률’이 아니라 ‘노출군의 오즈(odds) ÷ 비노출군의 오즈’를 구합니다. 코호트 연구에서도 로지스틱 회귀분석을 통해 오즈비를 산출할 수 있지만, 결과 발생률이 높은 경우(대략 10% 초과) 오즈비는 상대위험도를 과대추정하거나 과소추정할 수 있어 해석에 주의가 필요합니다. 발생률이 낮은 경우에는 오즈비가 상대위험도에 근사하지만, 발생률이 높아질수록 두 지표의 차이가 커집니다 [1][2].

보기별로 구분하면 다음과 같습니다.

| 지표 | 정의 | 주요 연구 설계 |
| --- | --- | --- |
| 상대위험도 | 노출군 발생률 ÷ 비노출군 발생률 | 코호트 연구 |
| 오즈비 | 노출군 오즈 ÷ 비노출군 오즈 | 환자-대조군 연구, 로지스틱 회귀분석 |
| 유병률 | 특정 시점의 전체 환자 수 ÷ 전체 인구 수 | 단면 연구 |
| 기여위험분율 | 노출군 발생률에서 비노출군 발생률을 뺀 값(기여위험도)을 노출군 발생률로 나눈 비율 | 코호트 연구 |
| 카파계수 | 두 평가자 간 관찰된 일치도에서 우연에 의한 일치도를 보정한 값 | 신뢰도 평가 |

핵심! 문제에서 ‘노출군 발생률을 비노출군 발생률로 나눈다’는 표현은 상대위험도의 정의 그 자체입니다. 기여위험분율은 발생률의 ‘차이’를 노출군 발생률로 나눈 값이므로 비(ratio)가 아닌 차이(difference)에 기반한 지표이며, 유병률은 기존 환자와 신환자를 모두 포함한 단면적 지표이므로 코호트 연구의 발생률 비교와는 개념이 다릅니다 [4]. 카파계수는 질병 발생의 연관성이 아니라 측정자 간 일치도를 평가하는 지표로, 연관성 지표와 혼동하지 않아야 합니다.참고 문헌 (논문 출처)

- [1]What's the relative risk? A method of correcting the odds ratio in cohort studies of common outcomes.일반논문Zhang J, Yu KF (1998) · DOI: 10.1001/jama.280.19.1690

- [2]Odds ratios and risk ratios: what's the difference and why does it matter?일반논문Viera AJ (2008) · DOI: 10.1097/SMJ.0b013e31817a7ee4

- [4]Observational study design.일반논문Hoffmann RG, Lim HJ (2007) · DOI: 10.1007/978-1-59745-530-5_2

## 임상 시나리오

코호트 연구에서 상대위험도(RR) 산출과 해석노출군과 비노출군의 발생률 비교를 통한 연관성 평가
상대위험도는 노출군 누적발생률을 비노출군 누적발생률로 나누어 계산한다. 예를 들어 노출군 발생률이 20%, 비노출군 발생률이 10%이면 RR은 2.0으로, 노출군의 질병 발생 위험이 2배 높다고 해석한다.

코호트 연구는 연구 시작 시점에 질병이 없는 대상자를 노출 여부로 나누어 추적 관찰하므로, 각 집단의 발생률을 직접 산출할 수 있어 RR을 구하는 데 적합한 설계이다.

주의오즈비(OR)는 환자-대조군 연구에서 주로 사용되며, 코호트 연구에서도 산출할 수 있으나 결과 발생률이 10%를 초과하면 RR을 과대추정하거나 과소추정할 수 있어 해석에 주의해야 한다. 발생률이 낮을 때만 OR이 RR에 근사한다.

## 핵심 개념

- **상대위험도** — 노출군의 발생률을 비노출군의 발생률로 나눈 값으로, 코호트 연구에서 직접 산출하는 대표적인 연관성 지표
- **오즈비** — 노출군의 오즈를 비노출군의 오즈로 나눈 값으로, 환자-대조군 연구나 로지스틱 회귀분석에서 주로 사용
- **기여위험분율** — 노출군 발생률에서 비노출군 발생률을 뺀 차이를 노출군 발생률로 나눈 비율로, 차이에 기반한 지표
- **유병률** — 특정 시점에 전체 인구 중 질병을 가진 사람의 비율로, 기존 환자와 신환자를 모두 포함하는 단면적 지표
- **카파계수** — 두 평가자 간 관찰된 일치도에서 우연에 의한 일치도를 보정한 값으로, 측정 신뢰도를 평가하는 지표

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