Transcript 이분형 결과의 분석 Analysing dichotomous outcomes

이분형 결과의 분석
Analysing dichotomous outcomes
코크란 체계적 문헌고찰의 과정
Steps of a systematic review
1. 연구 질문 설정
2. 선정 기준 계획
3. 연구 방법 계획
4. 연구자료 (원자료) 검색
5. 선정 기준 적용
6. 자료 수집
7. 분석 대상 연구들의 비뚤림 위험 평가
8. 결과 분석 및 제시
9. 분석결과의 해석 및 결론 도출
10.문헌고찰 개선 및 주기적 갱신
cochrane training
개별 원문 수준
↓
Study A
결과 자료
효과 측정
Study B
결과 자료
효과 측정
문헌고찰 수준
↓
효과 추정
Study C
결과 자료
효과 측정
Study D
결과 자료
효과 측정
Source: Jo McKenzie & Miranda Cumpston
cochrane training
세션 개요
Session outline
• 경우의 수 표현: 위험도risk, 오즈odds
• 군 간 비교를 위한 효과 측정
• 효과 측정방법 선택
• 이분형 결과를 위한 자료 추출
See Chapters 7 & 9 of the Handbook
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이분형 변수란?
What are dichotomous outcomes?
• 모든 참가자를 대상으로 측정한 결과가 두 가지 중
하나인 경우
• 생존 혹은 사망
• 호전 혹은 비호전
• 임신 성공 혹은 실패
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경우의 수란?
What were the chances of that?
위험도risk 와 오즈odds
• 경우의 수를 수량화하여 표현
• 이분형 결과에서는, 두 형태 중 하나로 경우의 수가
표현됨
• 특이적인 통계학적 의미를 지니며, 계산 방법이 다름
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위험도
Risk
• 24 명이 커피를 마셨는데,
6 명이 두통을 호소하였음
• 두통의 위험도
= 6 명 (실제 두통 발생자) / 24 명 (두통이 생길 수도
있었던 총 대상자 수)
= 6/24 = ¼ = 0.25 = 25%
위험도 =
관심 사건을 경험한 사람 수
전체 연구 참가자 수
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오즈
Odds
• 24 명이 커피를 마셨는데,
6 명이 두통을 호소하였음
• 두통의 오즈
= 6 명 (실제 두통 발생자) /18 명 (두통 미 발생자)
= 6/18 = 1/3 = 0.33 = 1:3 (보통 %로 표현되지 않음)
오즈 = 관심 사건을 경험한 사람 수
관심 사건을 경험하지 않은 사람 수
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위험도와 오즈는 많이 다른가?
Do risks and odds differ much?
카페인 시험의 두 예
• 65 명 중 5명에서 두통 발생
• 두통이 발생할 경우의 수
위험도 = 5/65 = 0.077
오즈 = 5/60 = 0.083
• 165 명 중 130 명이 ‘각성 상태’
• ‘각성 상태’에 있을 경우의 수
위험도 = 130/165 = 0.79 오즈 = 130/35 = 3.71
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결과의 서술적 표현
Expressing it in words
• 위험도
• 두통을 경험할 위험도는 4명 중 1명 꼴이었다 (혹은
25%였다).
• 오즈
• 두통을 경험할 오즈는 두통을 경험하지 않을 오즈의
삼분의 일이었다.
• 두통을 경험한 사람은 두통을 경험하지 않은 3명 당 1명
꼴이었다.
• 두통을 경험할 오즈는 3:1 이었다.
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개요
Overview
•
•
•
•
경우의 수 표현: 위험도, 오즈
군 간 비교를 위한 효과 측정
효과 측정방법 선택
이분형 결과를 위한 자료 추출
cochrane training
두 군의 비교
Comparing two groups
두통
두통 없음
총합
카페인
17
51
68
디카페인
9
55
64
총합
26
106
132
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두 군의 비교
Comparing two groups
• 효과 추정
• 비교 위험도 risk ratio (RR) (relative risk)
• 오즈비 odds ratio (OR)
• 절대 위험도 risk difference (RD) (absolute risk reduction)
• 모든 효과크기 추정은 불확실성을 내포하고 있으므로,
반드시 신뢰구간과 함께 제시되어야 함.
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비교 위험도
Risk ratio
• 중재군 내 사건 위험도
= 17/68
• 대조군 내 사건 위험도
= 9/64
카페인
디카페인
총합
두통
두통 없음
총합
17
51
68
9
55
64
26
106
132
• 비교 위험도 = 중재군 내 위험도
대조군 내 위험도
=
17/68 = 0.25 = 1.79
9/64 0.14
비교위험도 = 1 일 경우, 군 간 위험도의 차이가 없음을 의미
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결과의 서술적 표현
Expressing it in words
• 비교 위험도 1.79
• 치료군에서 두통을 경험할 위험도는 대조군에서
두통을 경험할 위험도의 179 % 이다.
• 중재로 인해 두통의 위험이 79% 증가했다.
혹은 위험도의 감소로 표현할 경우:
• 비교 위험도 0.79
• 치료군에서 두통을 경험할 위험도는 대조군에서
대통을 경험할 위험도의 79% 이다.
• 중재로 인해 두통의 위험이 21% 감소했다.
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오즈비
Odds ratio
• 중재군 내 사건 오즈
= 17/51
• 대조군 내 사건 오즈
= 9/55
카페인
디카페인
총합
두통
두통 없음
총합
17
51
68
9
55
64
26
106
132
• 오즈비 = 중재군 내 오즈
대조군 내 오즈
= 17/51 = 0.33 = 2.06
9/55
0.16
오즈비 = 1 인 경우, 군 간 오즈의 차이가 없음을 의미
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결과의 서술적 표현
Expressing it in words
• 오즈비 2.06
• 치료군에서 두통의 오즈가 두 배였다.
• 치료군 오즈는 대조군 오즈의 206% 까지 증가하였다.
• 중재는 두통을 경험할 오즈를 106% 증가시켰다.
혹은 오즈의 감소로 표현할 경우:
• 오즈비 0.06
• 중재군 내 두통의 오즈는 대조군 오즈의 6% 까지
감소되었다.
• 중재는 두통의 오즈를 94% 감소시켰다.
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절대 위험도
Risk difference
• 중재군 내 사건 위험도
= 17/68
• 대조군 내 사건 위험도
= 9/64
카페인
디카페인
총합
두통
두통 없음
총합
17
51
68
9
55
64
26
106
132
• 절대 위험도 = 중재군 내 위험도 – 대조군 내 위험도
= 17/68 – 9/64
= 0.25 – 0.14 = 0.11
절대 위험도 = 0 인 경우, 두 군 간 위험도의 차이가 없음을
의미한다.
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결과의 서술적 표현
Expressing it in words
• 절대 위험도 0.11
• 중재는 두통 발생 위험도를 11% 증가시켰다.
• 대조군에서는 100명 당 14명이 두통을 경험하였다. 카페인
섭취 군에서는 두통이 생긴 사람이 대조군에 비해 100명 당
11명 더 많았다.
혹은 위험도 감소로 표현될 경우:
• 절대 위험도 -0.11
• 중재는 두통 발생 위험도를 11% 감소시켰다.
• 대조군에서는 100명 당 14명이 두통을 경험하였다. 카페인
섭취 군에서는 두통을 경험한 사람이 대조군에 비해 100명
당 11명 꼴로 더 적었다.
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연습 문제
Now it’s your turn!
사건
사건 없음
총합
중재군
2
8
10
대조군
5
5
10
총합
7
13
20
1. 아래를 계산하시오
• 중재 효과의 비교 위험도 (사건 발생을 치료 효과로 간주함)
• 중재 효과의 오즈비 (사건 발생을 치료 효과로 간주함)
2. 계산 결과를 언어로 표현하시오
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해답
The answers
• 비교위험도
2 / 10 0.2


 0.4
5 / 10 0.5
• 오즈비
2 / 8 0.25


 0.25
5/ 5
1
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개요
Overview
•
•
•
•
경우의 수 표현: 위험도, 오즈
군 간 비교를 위한 효과 측정
효과 측정방법 선택
이분형 결과를 위한 자료 추출
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효과 측정방법 선택
Choosing an effect measure
• 효과의 소통성
• 사용자들이 이해할 수 있고 적용할 수 있는 결과이어야
함
• 효과의 일관성
• 전체 인구와 상황에 적용 가능해야 함
• 수리적 특성
CRG 방침이 있는지 확인
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소통성
Communication
• 오즈비(OR) 는 이해하기 어렵고, 종종 오해하기 쉽다
• 비교위험도(RR)는 이해하기 보다 쉽지만, 상대적
크기를 나타낸다
• 실제 효과 차이는 매우 크거나 매우 작을 수도 있다.
• 절대위험도(RD)는 가장 이해하기 쉽다
• 위험도의 실제 변화에 대한 절대량의 측정이다
• 자연적 빈도 혹은 Number needed to treatment (NNT) 로
쉽게 전환할 수 있다
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일관성
Consistency
• 사건발생률은 각 원문 당 상이함
• 코크란 라이브러리 내 메타 분석 연구
• 비교위험도(RR)와 오즈비(OR)는 각 인구집단 별 차이가
덜함
• 절대위험도(RD)는 보다 다양할 수 있으며, 기저 위험도
baseline risk 에 좌우됨
• 독자들은 연구 결과를 각자 자신이 처한 인구집단에
적용할 것인데, 각 상황은 연구가 수행된 상황과 다를
수 있음
Source: Deeks JJ. Issues in the selection of a summary statistic for meta-analysis of
clinical trials with binary outcomes. Statistics in Medicine 2002; 21:1575-1600
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수리적 특성
Mathematical properties
• ‘사건’이 무엇인지 정의
• 좋은 것 혹은 나쁜 것, 존재 혹은 부재?
• 숙고하여 사전에 결정할 것
• 오즈비(OR)와 절대위험도(RD)는 둘 다 안정적이지만,
비교위험도(RR)은 상이함
• 상하한선이 없는 값
• 오즈비(OR)가 유일하게 상한 및 하한선이 없는 효과
측정 방법임
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요약
Summary
오즈비
OR
비교위험도 절대위험도
RR
RD
소통성



일관성



수리성



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개요
Overview
•
•
•
•
경우의 수 표현: 위험도, 오즈
군 간 비교를 위한 효과 측정
효과 측정방법 선택
이분형 결과를 위한 자료 추출
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자료 수집
Collecting data
• 4개의 수치가 효과 측정 및 변이를 계산하기 위해 필요함
두통
두통 없음
총합
카페인
17
51
68
디카페인
9
55
64
총합
26
106
132
각 측정시점 별, 각 결과변수 별로 실제
측정된 수를 추출
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활용 가능한 기타 형태의 자료
Other data formats can also be used
• 백분율
• 표본 수를 알고 있다면, 사건 수를 계산하여 산출할 수
있음
• 전반적 효과 측정(예: 오즈비(OR), 비교위험도(RR))
• 결과가 각 군 별로 분리되어 보고되지 않았을 때
• 역 분산 추정법 (generic inverse variance) 을 이용하여
메타 분석에 포함시킬 수 있음
• 변이에 대한 측정이 필요함(예: 표준오차, 95% 신뢰구간)
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연구계획서에 포함시킬 내용
What to include in your protocol
• 이분형 자료의 효과 측정 방법
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핵심 전달 사항
Take home message
• 위험도와 오즈는 경우의 수를 표현하는 두 방식임
• 비교 위험도, 오즈비, 절대위험도는 두 군 간 경우의 수
차이를 비교함
• 이분형 자료를 입력하기 위해서는, 각 군 간 사건 수와
각 군 참여자 수의 총합이 필요하다.
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References
•
•
•
•
•
•
Higgins JPT, Deeks JJ (editors). Chapter 7: Selecting studies and collecting data. In:
Higgins JPT, Green S (editors). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of
Interventions Version 5.1.0 [updated March 2011]. The Cochrane Collaboration,
2011. Available from www.cochrane-handbook.org.
Deeks JJ, Higgins JPT, Altman DG (editors). Chapter 9: Analysing data and
undertaking meta-analyses. In: Higgins JPT, Green S (editors). Cochrane Handbook
for Systematic Reviews of Interventions Version 5.1.0 [updated March 2011]. The
Cochrane Collaboration, 2011. Available from www.cochrane-handbook.org.
Acknowledgements
편집 Miranda Cumpston
Sally Hopewell, Phil Alderson, Jon Deeks, Deborah Caldwell, the Cochrane Statistical
Methods Group 및 호주 코크란 센터 (Australasian Cochrane Centre) 교육 자료를
원자료로 함
본 교육자료는 Cochrane Methods Board 가 승인하였음
Translated by Kun Hyung Kim, Dong Hyo Lee
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