기본 개념
대조군에서 100명 중 4명, 치료군에서 100명 중 2명이 병에 걸렸다고 해 볼게요. 상대위험은 2% ÷ 4% = 0.5로, “위험이 50% 줄었다”고 말할 수 있어요. 절대위험 차이는 4% − 2% = 2%포인트예요. 둘 다 맞는 말이지만 “절반으로 줄었다”와 “100명 중 2명 줄었다”는 느낌이 꽤 달라요.
필요 치료 수(NNT)
필요 치료 수는 1명이 이득을 보려면 몇 명을 치료해야 하는지를 나타내요. 절대위험 감소의 역수라 위 예시는 1 ÷ 0.02 = 50명이에요. 반대로 부작용을 1건 더 일으키는 데 필요한 사람 수는 위해 필요 수(NNH)라고 해요. 예를 들어 2019년 코크란 리뷰에서 대상포진 재조합 백신은 상대위험 0.08로 크게 줄였지만, 3년간 절대위험 차이는 3%, NNT는 33명이었어요.
위험비와 오즈비
- 위험비(HR): 추적 기간 동안 어느 시점에서든 사건이 생길 속도를 비교해요. 생존 분석과 장기 시험에서 많이 써요.
- 오즈비(OR): 사건이 생길 확률 대 안 생길 확률의 비율을 비교해요. 환자-대조군 연구에서 주로 쓰고, 사건이 드물면 상대위험과 비슷해져요.
기저 위험이 중요한 이유
같은 상대위험이라도 원래 위험이 높은 집단에서 절대적인 이득이 커요. 2014년 BMJ 메타분석에서 헬리코박터 제균치료의 위암 예방 NNT는 위암 위험이 높은 중국 남성에서 15명, 위험이 낮은 미국 여성에서 245명으로 추정됐어요. 건강 정보를 읽을 때는 상대위험과 함께 절대위험 차이, 그리고 “누구를 대상으로 한 결과인지”를 꼭 확인하세요. 이런 수치는 주로 무작위 대조 시험과 메타분석에서 보고돼요.
이 이론을 다룬 레포트·발표 자료는 캠퍼스다운 자료실의 '상대위험과 절대위험' 레포트 검색에서 찾아볼 수 있어요.
관련 문서: 메타분석, 코호트 연구, 허위정보와 확증 편향
참고문헌
- Laupacis, A., Sackett, D. L., & Roberts, R. S. (1988). An assessment of clinically useful measures of the consequences of treatment. New England Journal of Medicine, 318(26), 1728–1733.
- Gigerenzer, G., et al. (2007). Helping doctors and patients make sense of health statistics. Psychological Science in the Public Interest, 8(2), 53–96.
- Ford, A. C., et al. (2014). Helicobacter pylori eradication therapy to prevent gastric cancer in healthy asymptomatic infected individuals. BMJ, 348, g3174.