Verification bias와 imperfect reference standard bias가 진단검사의 정확도에 미치는 영향

Abstract

진단검사(screening test)의 정확도를 추정하는 경우에 진단검사결과에 따라 일부 확진검사(gold standard test)를 받지 않았으면 verification bias가 발생한다. 또한 확진검사의 측정오차가 있으면 imperfect reference standard bias가 발생한다. 이에 본 연구에서는 진단검사의 정확도를 추정할 때 verification bias와 imperfect reference standard bias가 미치는 영향에 대해 알아보고자 하였다. 총 세 가지 경우로 나누어서 verification bias만 있는 경우와 imperfect reference standard bias만 있는 경우, 그리고 두 개의 bias가 동시에 있는 경우에 대해서 bias가 진단검사의 민감도(sensitivity)와 특이도(specificity)에 미치는 영향을 알아보았다. 모의실험을 통해 진단검사의 민감도와 특이도를 나이브하게 추정한 값과 bias 수정방법을 이용해서 추정한 값을 비교하여 bias에 따른 추정치의 경향을 살펴보았다. 또한 두 개의 bias가 있는 실제 자료를 이용해서 진단검사의 민감도와 특이도를 여러 가지 방법으로 추정해보았고, test ignorance region(TIR) 그래프를 통해 bias 수정방법에서 중요한 가정 중에 하나인 임의결측(Missing At Random; MAR) 가정이 만족되지 않는 경우 민감도와 특이도 추정치가 얼마나 달라지는지 알아보았다. 모의실험 결과 대체적으로 진단검사결과에 따른 확진검사를 받을 확률의 차이가 크고, 측정오차가 있는 확진검사의 민감도와 특이도가 작으면 진단검사의 민감도와 특이도 추정치가 실제 값과 차이가 큰 것을 알 수 있었다. 실제 자료에서는 Zhou의 방법2(1996)를 이용하여 민감도와 특이도를 추정하였고, TIR 그래프를 통해서 MAR가정이 만족되지 않는 경우 특이도에

비해서 민감도가 더 큰 폭으로 변동될 수 있음을 확인할 수 있었다. Bias 수정방법을 이용해서 진단검사의 민감도와 특이도를 추정하는 경우에는 여러 가지 가정을 전제로 한다. 추후 MAR 가정이 만족되지 않거나 측정오차가 있는 확진검사의 정확도를 모르는 경우에 대한 통계량 연구가 더 필요하다.