질병 및 사망분포의 측정

(1) A / B: 0 ~ 무한대까지 가능

(2) 두 가지 수치를 직접적으로 비교할 때 사용

(3) 예시: 남녀 성비, 비교위험도(상대위험도), 오즈비(교차비) 등

(1) A / (A+B): 0 ~ 1까지 가능

(2) 분모 중 어떤 특성에 대한 규모를 보고자 할 때 사용

(3) 예시: 시점 유병률, 누적 발생률, 치명률, 이환율, 기여위험도 등

(1) (일정 기간동안 사건 발생 수) / (일정 기간동안 평균 인구 수): 0 ~ 무한대까지 가능

(2) 시간의 개념 포함: “단위시간 동안 몇 번의 case가 발생했는지”

ex1) 평균발생률 = “1년에 몇 명이 발병했는지”

ex2) 보통사망률 = “1년에 몇 명이 사망했는지”

(3) 분모의 단위에 ‘시간’이 들어가야 함 (person-year, person-week, person-day 등)

(4) 예시: 평균발생률, 보통사망률, 연령별 특수 사망률 등

(1) 정의: 일정 기간 동안 질병이 없던 인구에서 질병이 발생한 율

(2) 평균발생률(= 발생밀도) - rate

① 의미: 한 인구집단에서의 질병의 순간발생률

② 관찰 인시(person-time): 질병이 없는 상태로 관찰된 기간의 합

• 발병한 순간부터 관찰 중지 (관찰 시작 이전에 발병했으면 처음부터 관찰하지 않음)

• 연구 참여의사 철회, 사망 등이 발생하면 그 순간부터 관찰 중지

③ 예시: “1년간 한국에서 COVID-19에 새로 걸린 사람의 수”

(3) 누적발생률 - proportion

* 이름은 ‘-률’이지만 분모에 시간 단위가 없는 proportion 수치다.

① 의미: 한 인구집단에서 특정 기간 내 한 개인이 질병에 걸릴 확률

② 모두가 동일 시점에 연구에 참여하고, drop-out이 없다는 가정이 필요함

③ 예시: “2021년에 한 명의 한국인이 COVID-19에 새로 걸렸을 확률”

(1) 정의: 인구집단에서 특정 질병을 가진 사람의 분율

(2) 시점 유병률: 하나의 특정 순간에 질병을 가진 사람의 분율

• 예시: “2022년 1월 1일 한국인이 COVID-19에 걸려있을 확률”

(3) 기간 유병률: 특정 기간에 질병을 가진 사람의 분율

• 예시: “2022년 1월 1~31일 중 언젠가 한국인이 COVID-19에 걸려있을 확률”

(1) 발생률이 높으면 유병률이 높아짐

(2) 평균 이환기간이 길어지면 유병률이 높아짐

• 평균발생률(발생밀도) = 4 / 40년 = 0.1/년

• 누적발생률 = 4 / 10 = 0.4

• 평균 이환기간 = 8년 / 4 = 2년

• 기간유병률 = (발생률) × (평균 이환기간) = 0.1/년 × 2년 = 0.2

(1) 정의: 한정된 기간에 원인요인에 노출되어 질병에 걸릴 위험이 있는 사람 중 질병의 발생 수

(2) 예시: “COVID-19 유행기간 중 위험 요인에 노출된 감수성 있는 한국인이 새로 걸릴 확률”

(1) 정의: 초발 환자를 가진 집단에서 질병에 대한 감수성이 있는 사람들 중 질병의 최장 잠복기 내 발병하는 환자의 비율

(2) 예시: “COVID-19 환자가 발생한 고등학교 학급에서 감수성 있는 사람이 새로 걸릴 확률”