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역학 연구에서 위험 요인 교호작용 평가

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'역학 연구에서 교호작용 평가'를 주제로 한 강의 슬라이드입니다.

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역학 연구에서 위험 요인 교호작용 평가

  1. 1. 역학 연구에서위험 요인 교호작용 평가 2012년 8월 1일 황 승 식 사회의학교실
  2. 2. 교호작용 정의• “여러 가지 위험 요인들이 한 질병을 일으키 는데 어떻게 상호작용을 하는가?”• 교호작용(interaction) – “둘 또는 그 이상의 위험 요인이 있는 질병 발생 률이 개별 효과의 결과로 기대되는(expect) 발 생률과 다를 때”로 정의 (MacMahon, 1972) • 기대보다 크면? → 양의 상호작용, 상승작용 • 기대보다 작으면? → 음의 상호작용, 길항작용 – 효과 변경(effect modification) 2
  3. 3. INTERACTION (Porta M, Dictionary of Epidemiology, 5th ed, 2008)1. The interdependent operation of two or more causes to produce, prevent, or control an effect. Biological interaction means the interdependent operation of two or more biological causes to produce, prevent, or control an effect. See also ANTAGONISM; SYNERGIGM.2. Differences in the effect measure for one factor at different levels of another factor. See also EFFECT MODIFICATION; EFFECT MODIFIER.3. The necessity for a product term in a linear model (Syn: statistical interaction) 3
  4. 4. EFFECT MODIFICATION (Porta M, Dictionary of Epidemiology, 5th ed, 2008)• (Syn: effect-measure modification) Variation in the selected effect measure for the factor under study across levels of another factor. See also INTERACTION. 4
  5. 5. 1. 관련성(association)이 있는가? 2. 만약 그렇다면, 교란(confounding)에 의한 것인가? 3. 제3의 변수로 나눈 층(strata)에서 관련성의 강도가 같은가? 아니오 예교호작용 있음 교호작용 없음 그림 1. 교호작용이 가능한 경우에 대한 질문 흐름도 5
  6. 6. 위험 요인이 없거나, 하나 또는 두 위험요인에 노출 된 집단의 발생률(가상 자료) 요인 A 요인 B 비노출 노출 비노출 3.0 9.0 노출 15.0 ? 6
  7. 7. 위험 요인이 없거나, 하나 또는 두 위험요인에 노출 된 집단의 발생률(가상 자료: 덧셈 교호작용 1) 발생률 기여 위험도 (incidence rates) (attributable risks) 요인 A 요인 A요인 B 비노출 노출 요인 B 비노출 노출비노출 3.0 9.0 비노출 0 6노출 15.0 21.0 노출 12 18 7
  8. 8. 위험 요인이 없거나, 하나 또는 두 위험요인에 노출 된 집단의 발생률(가상 자료: 덧셈 교호작용 2) 발생률 비교 위험도 (incidence rates) (relative risks) 요인 A 요인 A요인 B 비노출 노출 요인 B 비노출 노출비노출 3.0 9.0 비노출 1 3노출 15.0 21.0 노출 5 7 8
  9. 9. 덧셈 교호작용(additive interaction)• 기여 위험도로 산출 ARAB = ARA + ARB + IR00 ARAB = 6 + 12 + 3 = 21• 비교 위험도로 산출 RRAB – RR00 = (RRA – RR00) + (RRB – RR00) RRAB = RRA + RRB – 1 (∵ RR00 = 1) RRAB = 3 + 5 – 1 = 7 9
  10. 10. 위험 요인이 없거나, 하나 또는 두 위험요인에 노출 된 집단의 발생률(가상 자료: 곱셈 교호작용) 발생률 비교 위험도 (incidence rates) (relative risks) 요인 A 요인 A요인 B 비노출 노출 요인 B 비노출 노출비노출 3.0 9.0 비노출 1 3노출 15.0 45.0 노출 5 15 10
  11. 11. 곱셈 교호작용(multiplicative interaction)• 비교 위험도로 산출 RRAB * RR00 = (RRA * RR00) * (RRB * RR00) RRAB = RRA * RRB (∵ RR00 = 1) RRAB = 3 * 5 = 15 11
  12. 12. Ex1. Deaths from lung cancer (per 100,000) among individualswith and without exposure to cigarette smoking and asbestos Cigarette Asbestos exposure smoking No Yes No 11.3 58.4 Yes 122.6 601.6 Additive or Multiplicative? 12
  13. 13. Ex2. Relative risks of oral cancer according to presence orabsence of two exposures: smoking and alcohol consumption Smoking Alcohol No Yes No 1.00 1.53 yes 1.23 5.71 *Risks are expressed relative to a risk of 1.00 for persons who neither smoked nor drank alcohol Additive or Multiplicative? 13
  14. 14. Ex3. Risk ratios for oral cancer according to level of exposure toalcohol and smokingAlcohol Cigarette equivalents per dayconsumption 0 <20 20-39 ≥40(oz/day)0 1.00 1.52 1.43 2.43<0.4 1.40 1.67 3.18 3.250.4-1.5 1.60 4.36 4.46 8.21>1.5 2.33 4.13 9.59 15.50*Risks are expressed relative to a risk of 1.00 for persons who neither smoked nordrank alcohol Additive or Multiplicative? 14
  15. 15. Ex4. Relative risks of lung cancer according to smoking andradiation exposure in two populations Uranium workers A-bomb survivorsRadiation level (smoking level) (smoking level) Low High Low HighLow 1.0 7.7 1.0 9.7High 18.2 146.8 6.2 14.2 Additive or Multiplicative? 15
  16. 16. Ex5. Relative risks of liver cancer for persons exposed to aflatoxin or chronichepatitis B infection: an example of interaction Aflatoxin-Negative Aflatoxin-PositiveHBsAg negative 1.0 3.4HBsAg positive 7.3 59.4*Adjusted for cigarette smokingHBsAg hepatitis B surface antigen Additive or Multiplicative? 16
  17. 17. 17
  18. 18. 배경• 225편의 코호트 및 환자-대조군 연구 논문 조사 결과 61%에서 효과 변경 또는 교호작 용 제시• 단 11%만 두 노출의 개별 효과와 결합(joint) 효과를 제시, 대부분의 연구에서 전체 교호 작용 측정 평가 불가능• 지난 30년 간 역학계에서는 덧셈 교호작용 측정이 공중보건 중요도 평가에 가장 적절 하다고 대체로 합의 18
  19. 19. 배경• 교호작용에 의한 비교 초과 위험(The relative excess risk due to interaction, RERI)이 덧셈 교호작용의 표준 측정 지표• 가장 영향력 높은 다섯 개의 역학 저널에서 50편의 환자-대조군 연구와 25편의 코호트 연구를 무작위 추출해서 검토한 결과, 단 한 편만 synergy index로 보고, RERI는 한 편도 없었음. 19
  20. 20. 20
  21. 21. Estimating interaction on an additive scale using logistic regressione(1.33+1.00-0.23)≠(e1.33-1)+(e1.00-1); 7.2>4.5  ‘양’의 방향 덧셈 교호작용RERI=e(1.33+1.00-0.23)-e1.33-e1.00+1=2.7 (1.3, 4.4); 교호작용이 없을 때보다 과체중이고 고령인 사람이 고혈압이 있을 위험이 2.7배 이상 21
  22. 22. 22
  23. 23. SAS codeStata code 23
  24. 24. 배경• 관찰 연구 보고 지침인 STROBE 문서에서도 기 준 범주를 이용하여 두 위험 요인의 분리 효과 와 결합 효과를 제시하도록 권고.• 이전 안들은 효과 변경과 교호작용을 구분하지 않았고, 덧셈 및 곱셈 척도의 교호작용 신뢰구 간도 제시하지 않았음.• 저자들은 효과 변경과 교호작용을 구분 – 효과 변경: 어떤 노출이 관심 있는 다른 노출의 층 안에서 인과적 효과 – 교호작용: 관심 있는 두 노출이 함께 인과적 효과 24
  25. 25. 효과 변경• 관심 노출 A의 결과 D에 대한 효과가 잠재적 효과 변경 인자 D에 의해 변경되는 연구를 가정, 이 때 A, X, D는 모두 이분형 변수. 1. 단일 기준 범주로 A와 X 각각 층의 RRs, ORs, RDs와 95% CIs를 제시 2. X 층에서 A의 RRs, ORs, RDs와 95% CIs를 제시 3. 덧셈(RERI) 및 곱셈 효과 변경을 측정하여 CIs와 P-values로 제시 4. A와 D 사이의 관련성에서 보정된 교란변수를 나열 25
  26. 26. From Knol MJ, Geerlings MI, Egberts AC, Gorter KJ, Grobbee DE, Heerdink ER. Int Clin Psychopharmacol 2007;22:382–86. 26
  27. 27. 교호작용• 두 관심 노출 A와 B 사이의 D에 대한 교호작용 연구를 가정, 이 때 A, B, D는 모두 이분형 변수. 1. 단일 기준 범주로 A와 B 각각 층의 RRs, ORs, RDs와 95% CIs를 제시 2. B 층에서 D에 대한 A의 효과와 A 층에서 D에 대한 B의 효과로 RRs, ORs, RDs와 95% CIs를 제시 3. 덧셈(RERI) 및 곱셈 효과 변경을 측정하여 CIs와 P- values로 제시 4. A와 D 및 B와 D 사이의 관련성에서 보정된 교란변 수를 나열 27
  28. 28. 28From van Gils CH, Bostick RM, Stern MC, Taylor JA. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2002;11:1279–84
  29. 29. 결론• STROBE 권고안대로 기준 범주에 대해 두 위 험 요인의 개별 효과와 결합 효과를 제시• 최근 조사에 따르면 덧셈 또는 곱셈 교호작 용의 P-values나 CIs를 보고하지 않음. 특히 덧셈 교호작용은 최고 저널에서도 생략되기 일쑤.• 공중보건 관점에서 RERI와 같은 덧셈 작용 평가가 중요. – RERI>0이면 상승 작용(synergism) 함축 29
  30. 30. 결론• 표준 소프트웨어는 덧셈 교호작용의 CIs를 제시해주지 않음. – SAS 프로그램 – SAS, Stata, SPSS 출력 결과를 계산하여 자동으로 Excel 시트로 내보내는 프로그램(Supplementary Data) 30
  31. 31. 참고문헌1. 예방의학 편찬위원회. 예방의학, 개정3판 수정증보판, 계축문화사; 2007, (133-138쪽).2. Jekel JF, Katz DL, Elmore JG, Wild DMG. Epidemiology, Biostatistics, and Preventive Medicine, 3rd ed. Philadelphia: Saunders; 2007. pp 90-104 (‘보건학 역학 통계입문’으로 역서 발간).3. Knol MJ, van der Tweel I, Grobbee ED, Numans ME, Geerlings MI. Estimating interaction on an additive scale between continuous determinants in a logistic regression model. Int J Epidemiol 2007;36:1111-1118.4. Richardson DB, Kaufman JS. Estimation of the relative excess risk due to interaction and associated confidence bounds. Am J Epidemiol 2009;169:756-760.5. Knol MJ, VanderWeele TJ. Recommendations for presenting analyses of effect modification and interaction. Int J Epidemiol 2012;41:514-520. 31

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