상대위험도 문서 원본 보기

{{위키데이터 속성 추적}}
[[파일:Illustration of risk reduction.svg|섬네일|치료를 받은 집단과 그렇지 않은 집단을 나타낸 그림. 치료를 받은 왼쪽 집단은 부정적인 결과(검은색)가 나타날 가능성이 받지 않은 오른쪽 집단에 비해 더 적었으며, 그 상대위험도(RR)는 4/8 = 0.5이다.]]
'''상대위험도'''(相對危險度, relative risk, '''RR''') 또는 '''위험비'''(危險比, risk ratio)는 노출군(exposed gorup)과 비노출군(unexposed group) 사이의 [[확률|발생률]]의 비(ratio)이다. [[위험차]], [[오즈비]]와 함께 상대위험도는 노출 여부와 결과 간의 관련성을 나타내는 척도이다.<ref name="pmid14695382">{{저널 인용| vauthors = Sistrom CL, Garvan CW | title = Proportions, odds, and risk | journal = Radiology | volume = 230 | issue = 1 | pages = 12–9 | date = January 2004 | pmid = 14695382 | doi = 10.1148/radiol.2301031028 }}</ref>

== 통계적 이용과 의미 ==
상대위험도는 [[생태학]] 연구, [[코호트 연구]], 의학 연구 등에서 나온 자료를 통계적으로 분석할 때, 노출(치료 또는 위험 인자) 여부와 결과 간의 관련성의 강도를 추정하기 위해 이용된다.<ref name=":2">{{서적 인용|last=Carneiro, Ilona.|url=https://www.worldcat.org/oclc/773348873|title=Introduction to epidemiology|date=2011|publisher=Open University Press|others=Howard, Natasha.|isbn=978-0-335-24462-1|edition=2nd|location=Maidenhead, Berkshire|pages=27|oclc=773348873}}</ref> 수학적으로 상대위험도는 노출군에서의 발생률 <math>I_e</math>를 비노출군의 발생률 <math>I_u</math>로 나눈 값이다.<ref>{{서적 인용|last=Bruce, Nigel, 1955-|url=https://www.worldcat.org/oclc/992438133|title=Quantitative methods for health research : a practical interactive guide to epidemiology and statistics|others=Pope, Daniel, 1969-, Stanistreet, Debbi, 1963-|date=29 November 2017|isbn=978-1-118-66526-8|edition=Second|location=Hoboken, NJ|pages=199|oclc=992438133}}</ref> 따라서 상대위험도는 치료를 받았을 때 부정적 결과의 위험을 치료를 받지 않았을 때 (또는 대조군) 위험과 비교하기 위해 사용된다. 또는 환경적인 위험 인자가 있을 때와 없을 때를 비교하기 위해서도 쓰인다. 예를 들어 [[혈전색전증]] 발생에 [[아픽사반]]이라는 약물이 미치는 영향을 조사한 연구에서는 플라시보 치료를 받은 환자의 8.8%가 질환에 걸렸으나 약물 치료를 받은 환자는 1.7%에서만 질환이 발생했다. 따라서 상대위험도는 1.7/8/8 = 0.19로, 아픽사반 치료를 받은 환자는 플라시보 치료를 받은 환자에 비해 19%만 질병에 걸렸다고 할 수 있다.<ref>{{서적 인용|last=Motulsky, Harvey|url=https://www.worldcat.org/oclc/1006531983|title=Intuitive biostatistics : a nonmathematical guide to statistical thinking|year=2018|isbn=978-0-19-064356-0|edition=Fourth|location=New York|pages=266|oclc=1006531983}}</ref> 이 경우 아픽사반은 질병의 위험을 감소시켰으므로 [[위험 인자]]가 아닌 [[보호 인자]]이다.

노출 여부와 결과 간의 관계를 추정할 때 상대위험도의 값에 따라 다음과 같이 해석할 수 있다.<ref name=":2" />

*RR = 1이면 노출이 결과에 영향을 미치지 않았다는 뜻이다.
*RR <&nbsp;1이면 노출에 의해 결과가 발생할 위험이 줄어들었다는 것이므로, 노출은 결과에 대한 보호 인자이다.
*RR >&nbsp;1이면 노출에 의해 결과가 발생할 위험이 늘어났다는 것이므로, 노출은 결과에 대한 위험 인자이다.

그러나 늘 그렇듯 상관관계가 인과관계를 의미하지는 않는다. 인과관계가 뒤집혀 있거나, 노출과 결과가 모두 공통적인 [[교란변수]]에 의해 발생했을 수 있다. 가령 병원에서 암에 걸릴 위험과 집에서 암에 걸릴 위험을 비교할 경우 상대위험도는 당연히 1보다 커지는데, 이는 암에 걸렸을 경우 환자가 증상을 느끼고 병원에 올 것이기 때문이다. 또한 흡연자 기침(smoker's cough) 소견을 보일 때와 보이지 않을 때의 폐암 위험을 비교한다면 상대위험도는 1보다 클 것이다. 그러나 이는 단지 공통의 교란변수인 흡연에 의해 기침과 폐암이 모두 발생하기 때문이지, 기침으로 인해 폐암이 생긴다고 볼 수는 없다.

== 기록에서의 사용 ==
상대위험도는 무작위 조절시험의 결과를 나타내기 위해 흔히 사용된다.<ref>{{저널 인용| vauthors = Nakayama T, Zaman MM, Tanaka H | title = Reporting of attributable and relative risks, 1966-97 | journal = Lancet | volume = 351 | issue = 9110 | pages = 1179 | date = April 1998 | pmid = 9643696 | doi = 10.1016/s0140-6736(05)79123-6 | s2cid = 28195147 }}</ref> [[절대위험도]]나 위험차와 같이 절대적인 척도 없이 상대위험도로만 결과를 나타낼 경우 문제가 될 수도 있다.<ref>{{저널 인용| vauthors = Noordzij M, van Diepen M, Caskey FC, Jager KJ | title = Relative risk versus absolute risk: one cannot be interpreted without the other | journal = Nephrology, Dialysis, Transplantation | volume = 32 | issue = suppl_2 | pages = ii13–ii18 | date = April 2017 | pmid = 28339913 | doi = 10.1093/ndt/gfw465 | doi-access = free }}</ref> 발생률 자체가 낮은 경우 상대위험도가 크거나 작아도 별다른 큰 의미가 없을 수도 있으며, 공중보건에 미치는 효과의 중요성이 과대평가될 수 있다. 비슷한 이유로 발생률 자체가 높은 경우 상대위험도 값이 1에 가까워도 여전히 중요한 의미가 있을 수 있으며, 중요성을 과소평가하게 될 수 있다. 따라서 절대적인 척도와 상대적인 척도 모두를 사용하는 것이 권장된다.<ref>{{저널 인용| vauthors = Moher D, Hopewell S, Schulz KF, Montori V, Gøtzsche PC, Devereaux PJ, Elbourne D, Egger M, Altman DG | title = CONSORT 2010 explanation and elaboration: updated guidelines for reporting parallel group randomised trials | journal = BMJ | volume = 340 | pages = c869 | date = March 2010 | pmid = 20332511 | pmc = 2844943 | doi = 10.1136/bmj.c869 }}</ref>

== 추론 ==
2×2 [[분할표]]를 이용해 상대위험도를 알아낼 수 있다.
{| class="wikitable"
! rowspan="2" |&nbsp;
! colspan="2" |Group
|-
! Intervention (I)
![[과학적 제어|대조군]] (C)
|-
| 발생함 (E)
| IE
| CE
|-
| 발생하지 않음 (N)
| IN
| CN
|}

상대위험도의 [[점추정값]]은 다음과 같다.

:<math>RR = \frac{IE/(IE + IN)}{CE/(CE + CN)} = \frac{IE(CE + CN)}{CE(IE + IN)}</math>

<math>\log(RR)</math>의 표본분포는 RR의 분포보다 평균에 가깝다.<ref>{{웹 인용|url=https://www.stata.com/support/faqs/stat/2deltameth.html|title=Standard errors, confidence intervals, and significance tests|work=StataCorp LLC}}</ref> 이때 <math>\log(RR)</math>의 [[표준오차]]는 다음과 같다.

:<math>SE(\log(RR)) = \sqrt{\frac{IN}{IE(IE + IN)} + \frac{CN}{CE(CE + CN)}}</math>

<math>\log(RR)</math>의 <math>1 - \alpha</math> [[신뢰구간]]은 다음과 같다.

:<math>CI_{1 - \alpha}(\log(RR)) = \log(RR)\pm SE(\log(RR))\times z_\alpha</math>

이때 <math>z_\alpha</math>은 주어진 [[통계적 유의성|유의성]] 수준에서의 [[표준점수]]이다.<ref name=":1">{{서적 인용|title=Epidemiology : beyond the basics|last1=Szklo|first1=Moyses|last2=Nieto|first2=F. Javier|publisher=Jones & Bartlett Learning|year=2019|isbn=9781284116595|edition=4th.|location=Burlington, Massachusetts|pages=488|oclc=1019839414}}</ref><ref>{{저널 인용|last1=Katz|first1=D.|last2=Baptista|first2=J.|last3=Azen|first3=S. P.|last4=Pike|first4=M. C.|date=1978|title=Obtaining Confidence Intervals for the relative risk in Cohort Studies|journal=Biometrics|volume=34|issue=3|pages=469–474|doi=10.2307/2530610|jstor=2530610}}</ref> RR 자체의 신뢰구간을 찾기 위해 위 신뢰구간의 양쪽 경계값을 [[거듭제곱]]할 수 있다.<ref name=":1" />

회귀 모델에서 노출 여부는 일반적으로 위험에 영향을 미치는 다른 인자들과 함께 [[가변수]]로 포함된다. 상대위험도는 설명변수(독립변수)의 표본값의 평균에 대해 계산되어 보고된다.

== 같이 보기 ==
* [[기저율 오류]]
== 각주 ==
{{각주}}

== 외부 링크 ==
* {{위키공용분류-줄}}
* [http://www.medcalc.org/calc/relative_risk.php 온라인 상대위험도 계산기]

{{공중보건학}}

[[분류:역학 (의학)]]
[[분류:생물통계학]]
[[분류:의학통계학]]
[[분류:통계학의 비]]