Chap15. 바이어스, 교란, 상호작용

바이어스 Bias

어떤 노출의 질병 위험에 대한 효과 평가에서 잘못된 평가를 내리게 하는 연구 설계, 수행, 분석 과정에서의 모든 계통적 오류

• 연구 설계 또는 수행과정에서 생길 수 있는 어떤 오류의 결과
• 바이어스를 최대한 줄이거나 없애도록 노력해야하며, 인지함으로써 결과 해석 시 설명 가능해야 함

선택바이어스 Selection Bias

• 노출증과 질병 간에 연관이 없음에도 환자군과 대조군 또는 노출군과 비노출군을 명백하게 연관성을 보이게 하는 방법으로 선택하면, 선택바이어스의 결과로 뚜렷한 연관성 관찰됨
• 잠재적 대상자가 응잡 하지 않은 경우에도 선택 바이어스 생길 수 있음
  • 일반적으로 무응답자들은 응답자들과 인구학적, 사회경제적, 문화적, 의학적 특성과 생활양식 등이 다름
  • 많은 연구에서 무응답자들오부터 정보를 얻지 못하기 때문에 평가하기 어려운 바이어스를 유발하므로 무응답을 최소화시키는 것이 중요
  • 응답자들과 구별할 수 있는 방법과 연구 결과에 영향을 미칠 가능성이 높은 무응답자들의 특성을 파악해야 함
• 인구 집단 대상 연구에서 대상자는 더 큰 인구집단에서 선정
  • 일반화나 외적타당도에 잠재적으로 영향 미침
  • 비교의 타당도나 내적타당도에 반드시 영향 끼치지는 않음
• 비교하고자 하는 하나 이상의 집단 선정 과정에서 계통오차가 발생할 때 선택바이어스 발생 가능
• 배제바이어스 exclusive bias : 연구자가 과거의 임상 상태를 어떤 때는 연구 참여를 허용하는 자격으로 사용하고 어떤 때는 제외하는 근거로 사용하는 것과 같이 환자군과 대조군에 서로 다른 기준을 적용시킬 때 발생

정보바이어스 Information Bias

대상자에 대한 정보 획득 방법이 부적절할 때 생기고 그 결과 노출 또는 질병에 대한 일부 정보가 틀리게 됨

오분류 바이어스 misclassification bias

• 자료 수집의 방법이 부정확하여 대상자 분류에 오류가 생김
• 환자-대조군 연구에서 환자군을 대조군으로 분류하거나 대조군을 환자군으로 틀리게 분류하는 경우
• 진단 검사법의 민감도와 특이도나 낮거나 의무기록이나 기타 자료에서 얻은 정보가 부적절하기 때문
• 노출 상태를 잘못 분류하는 경우

차별적 오분류 differential misclassification

• 연구집단마다 오분류율 다름
  • ex) 노출에 대한 오분류는 대조군보다 환자군에서 더 흔히 발생 (회상바이어스 때문)
  • 실제 존재하지 않는 연관성을 연관이 있는 것으로 보이게 하거나, 실제 존재하는 연관성을 전혀 연관이 없어 보이게 할 수 있음

비차별적 오분류 nondifferential misclassification

• 환자군과 대조군이단, 노출군과 비노출군이든 어떤 집단에서 정보를 어떻게 얻었는지에 대한 설명이 부정확할 때 발
• 노출상태나 환자군 대조군 배정과 무관하며 오로지 자료 수집 방법에서 유래
• 비교위험도나 오즈비를 희석시켜 1.0에 가깝게 하는 경향
• 실제 질병에 걸린 사람과 걸리지 않은 사람들 간의 차이보다 환자군과 대조군 사이의 노출 차이가 더 적게 됨

정보바이어스의 유형과 근원

• 요약된 기록에 의한 바이어스
• 면담바이어스
• 대리 면담바이어스 : 생활양식 상향 응답 경향
• 감시바이어스 surveillance bias : 일반 집단이 아닌 추적집단에서 질병을 확인하는 과정에서 비교위험도나 교차비 잘못 추정
• 회상바이어스 recall bias : 환자군에서 회상을 더욱 향상시키는 쪽으로 작용
• 보고바이어스 reporting bias : 대상자의 태도, 믿음, 인지도에 따라 알고있는 노출 정보를 최선을 다해 보고하지 않는 경우 (희망바이어스, wish bias)

 

교란 Confounding

노출은 그 질병의 원인인가? 아니면 관찰된 연관성은 제3의 요인에 의한 교란의 결과인가?

요인 A가 질병 B의 원인인지를 밝히는 연구에서

1. 요인 X는 질병 B의 알려진 한 위험요인이다.
2. 요인X는 요인 A와 연관성은 있되, 요인 A의 한 결과는 아니다.
   를 만족시키는 경우 요인 X를 교란요인이라 부름

• 교란은 요인들과 질병 위험 관계의 특성을 기술하는 하나의 타당한 소견
  • 관여된 특정 원인물질을 확인하지 못했더라도 교란된 연관성은 집단 선별에 있어 도움될 가이드라인이 될 수 있음
  • 교란은 하나의 오류가 아니며 연구에서 확인하고 이행되어야 하는 어떤 진실된 현상

교란요인의 통제 방법

• 연구 설계와 수행단계
  • 개별 짝짓기
  • 집단 짝짓기
• 분석 단계
  • 층화
  • 보정

 

상호작용 Interaction

다중요인이 한 질병의 원인으로 어떻게 상호작용을 하는가?

• 두 개 이상의 위험요인을 지닌 질병의 발생률이 개인별 영향의결과로 기대되는 발생률과 다를 때
• 양의 상호작용, 상승 synergism 또는 음의 상호작용, 길항 antagonism
• 다양한 노출에 대한 개인별 효과로부터 기대하는 결과를 결정하는 것

가능한 상호작용을 평가하기 위한 질문

1. 특정 연관성이 있는가?
2. 있다면, 교란에 의한 것은 아닌가?
3. 그 연관성은 제3의 변수로 층화하였을 때도 여전히 강력한가?

-> 아니오: 상호작용 있음, 예: 상호작용 없음

 

위험요인에 노출되지 않았거나, 한 가지 또는 두 가지 위험요인에 노출된 집단에서의 발생률과 비교위험도 (좌: 덧셈모형, 우: 곱셈모형)

• 덧셈모형/곱셈모형의 적용은 질병의 생물학적 의의에 따름
• 상호작용이나 상승작용의 결과는 어떤 질병 발생의 책임과 희생자들에 대한 보상과 같은 실질적 정책에 영향을 미침