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질병 발생 빈도 측정(발생률, 유병률 등)
3. 사례 대조군 연구에서의 승산비(Odds ratio)의 활용
가. 개요
이전에 논의한 바와 같이, 사례-대조군 연구에서 우리는 직접 상대 위험도를 계산하여
위험요소의 노출과 질병 사이의 연관성을 직접 결정할 수 없다. 그 이유는 위험요소에 노
출된 인구와 비노출 인구가 아닌 환자와 대조군으로 시작했기 때문에 노출 인구와 비노출
인구사이의 질병 발생에 대한 정보가 없기 때문이다. 그러나 사레-대조군 연구에서 위험
요소의 노출과 질병 사이의 연관성을 측정하는 척도로 승산비를 사용하겠지만, 질문을 약
간 다르게 "환자가 위험요소에 노출되었을 확률은 얼마인가?"라고 할 것이다. [표 11]을
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보면, 우리는 위험요소에 노출된 사례집단의 오즈를 a:c 혹은
로 계산한다. 그리고 대
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조군이 노출된 오즈를 계산하면 b:d 혹은
로 계산한다. 그런 다음 승산비를 계산할 수
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있다. 이는 사례-대조군 연구에서 사례군에 노출된 오드에 대조군에 노출된 오드의 비로
정의된다.
[표] 승산비(Odds ratio)를 통한 상대 위험도 추정
사례(질병 양성)
대조군(질병 음성)
과거 위험요소 노출
노출됨
a
b
노출 안 됨
c
d
위험요소에노출된사례군의???
��???????? ��
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위험요소에노출된대조군의???
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흥미롭게도
라는 공식은 코호트 연구와 사례-대조군 연구 모두에게 적용되는 공식이
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다. 이 두 연구 모두에게서 승산비는 특정 위험요소의 노출이 특정 질병과 관련이 있는지
여부를 나타내는 훌륭한 척도이다. 승산비는 교차곱비로도 알려져 있는데, 이는 2 × 2
표의 대각선 칸을 곱해서 얻을 수 있기 때문이다.
나. 승산비의 해석
우리는 코호트 연구에서 상대 위험도을 해석한 것과 같이 승산비를 해석한다. 특정 위
험요소의 노출이 질병과 관련이 없는 경우 승산비는 1이 됩니다. 해당 노출이 질병과 양
(Positive)의 상관관계를 가지는 경우 승산비가 1보다 커진다. 해당 노출이 질병이 음
(Negative)의 상관관계를 가지는 경우 승산비는 1보다 작아진다.
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3. 사례 대조군 연구에서의 승산비(Odds ratio)의 활용
가. 개요
이전에 논의한 바와 같이, 사례-대조군 연구에서 우리는 직접 상대 위험도를 계산하여
위험요소의 노출과 질병 사이의 연관성을 직접 결정할 수 없다. 그 이유는 위험요소에 노
출된 인구와 비노출 인구가 아닌 환자와 대조군으로 시작했기 때문에 노출 인구와 비노출
인구사이의 질병 발생에 대한 정보가 없기 때문이다. 그러나 사레-대조군 연구에서 위험
요소의 노출과 질병 사이의 연관성을 측정하는 척도로 승산비를 사용하겠지만, 질문을 약
간 다르게 "환자가 위험요소에 노출되었을 확률은 얼마인가?"라고 할 것이다. [표 11]을
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[표] 승산비(Odds ratio)를 통한 상대 위험도 추정
사례(질병 양성)
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표의 대각선 칸을 곱해서 얻을 수 있기 때문이다.
나. 승산비의 해석
우리는 코호트 연구에서 상대 위험도을 해석한 것과 같이 승산비를 해석한다. 특정 위
험요소의 노출이 질병과 관련이 없는 경우 승산비는 1이 됩니다. 해당 노출이 질병과 양
(Positive)의 상관관계를 가지는 경우 승산비가 1보다 커진다. 해당 노출이 질병이 음
(Negative)의 상관관계를 가지는 경우 승산비는 1보다 작아진다.
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