지역 간 질병의 발생률 비교를 위한 분석방법 평가

Abstract

지역적 질병 감시에서 연령·지역별 질병의 발생률 자료를 이용하여 전체 지역의 발생률에 비해 높은 발생률을 가진 특정 지역을 찾는 것은 중요하다. 연령 표준화 발생률의 차이가 나는 지역을 찾는 방법으로 전체 지역의 발생률과의 차이나 비의 분포를 가정하여 신뢰구간을 이용하는 방법이 있다. 위의 방법들은 여러 지역을 동시에 비교하는 경우 제1종 오류의 보정을 고려하지 않은 방법들이다. 한편, 제1종 오류를 보정하기 위한 시도로 결합 신뢰구간을 이용한 비모수적 방법이 제안되었다. 기존 분석 방법들은 여러 지역의 발생률을 동시에 비교하는 경우 비교횟수가 증가함으로 제1종 오류가 증가하게 된다. 따라서 본 연구에서는 제1종 오류의 보정하는 방법을 적용한 결과와 보정하지 않은 결과를 비교하고, 상황 별로 차이와 비를 이용하는 분석 방법 중 더 적절한 분석 방법을 비교·평가하고자 한다. 기존의 방법들에 FWER (Family-wise error rate)를 보정하는 방법인 Bonferroni 방법과 FDR (False discovery rate)을 보정하는 방법인 Benjamini-Hochberg 절차와 Benjamini-Hochberg-Yekutieli 절차를 적용하였다. 제1종 오류의 확인하기 위해 서울·경기 69개의 모든 지역의 발생률을 동일하게 설정하는 경우와 방법 간 비교를 위해 일부 지역의 발생률을 전체 지역보다 크게 설정하는 경우에 대해 모의실험을 진행하였다. 모의실험 결과 모든 지역의 발생률이 동일한 상황에서 제1종 오류를 보정하지 않는 경우 제1종 오류가 매우 크게 나타남을 확인할 수 있다. 반면 제1종 오류를 보정하기 위해 세 가지 방법을 적용한 경우, 제1종 오류가 일정 수준 이하로 보정되는 결과를 얻었다. 기존의 비모수적인 방법은 기대와 달리 제1종 오류를 거의 보정하지 못했다. 또한, 대부분의 상황에서 F 분포를 가정한 방법이 다른 방법들에 비해 근소하지만 일관성 있게 높은 민감도와 1에 가까운 양성예측도를 보였다. 따라서 지역 간 질병의 발생률을 동시에 비교하는 경우 제1종 오류의 보정이 필요하고 F 분포를 가정한 방법을 적용하는 것이 적절해 보인다.