진단법의 신뢰도 및 대체가능성 평가방법과 직관적인 수치를 이용한 대상수 산출

Abstract

측정자 간•측정방법 간 일치도(agreement) 혹은 일관성(consistency)을 평가하기 위해, 범주형 자료의 경우에는 kappa, 연속형 자료의 경우에는 상관계수(correlation coefficient), 급내 상관계수(intraclass correlation coefficient), 일치성 상관계수(concordance correlation coefficient) 등의 측정단위에 의존하지 않는 지수(index)를 널리 사용하고 있다. 지수는 특정 범위의 값으로 산출되어, 큰 값일수록 높은 일치율 혹은 강한 선형적 관련성(높은 일관성)을 갖는 것으로 해석하기 쉬운 장점이 있다. 그러나 각 지수마다 고유의 한계점이 있으며 측정도구의 원래 단위를 고려하였을 때의 해석이 불가능하여 의사결정이 어려운 단점이 있다. 전체 일치 백분율(total percent agreement)은 높지만 낮은 kappa 값을 보이는 카파 역설(kappa paradox)이나 분석자료의 범위가 넓을수록(혹은 분석자료가 이질적일수록) 높은 상관계수값을 갖는 경향은 이러한 한계점의 사례이다. 또한 kappa와 상관계수 모두 측정 자료의 원래의 척도(scale)로 해석이 힘들어, 두 측정자 혹은 두 측정방법이 동일하거나 대체가능한지 판단이 쉽지 않을 수 있다. 따라서 이 연구에서는 자료 측정단위에서의 값으로 이해되는 직관적인 수치를 활용하여 측정자 간•측정방법 간 일치도와 일관성을 평가하는 방법과 연구대상수 산출방법을 제안하고자 하였다. 측정결과가 명목형 자료에 해당하는 경우, 측정자 간 혹은 측정도구 간 일치도 평가를 위해, 지수에 해당하는 kappa 대신 측정단위에서 보다 쉽게 이해될 수 있는 수치인 주변확률(혹은 유병율)과 단순 일치율(혹은 전체 일치 백분율)을 이용한 연구대상수 산출식을 제안하였다. 주변확률이 주어진 경우, 단순 일치율의 이용이 적절한 상황을 소개하였으며, 기존 kappa를 이용한 연구대상수 산출식을 활용하여 단순 일치율 검정을 위한 연구대상수 산출식을 유도하고 nomogram을 제시하였다. 두 측정결과가 같은 단위와 유사한 범위의 연속형 자료로 수집되는 경우, 두 측정방법이 충분히 유사한 결과를 주는가를 평가하기 위해, 측정단위에 의존하지 않는 여러 지수와 측정단위를 반영하는 방법들이 제안되었다. 그러나 두 측정결과의 단위 혹은 범위가 상이한 경우, 두 측정결과가 일관된 결과를 주는가를 평가하기 위하여 지수에 해당하는 상관계수만이 사용되고 있다. 두 측정방법의 일관성 평가를 위해, 상관계수 대신 측정단위에서 직관적으로 해석이 가능한 구간(interval)을 이용한 평가방법과 연구대상수 산출식 및 nomogram 을 제안하였다. 새로운 방법에 의한 측정치 X를 기존방법에 의한 측정치 Y와 같은 척도(scale)로 조정할 수 있을 때, Y-Y ̂ 가 놓일 수 있는 구간과 임상적으로 허용 가능한 차이의 최대한계의 비교를 통하여 두 방법의 일관성에 대해 직관적으로 해석하도록 하였다. 진단법의 신뢰도 및 대체가능성 평가를 위하여 이용되고 있는 kappa 와 상관계수와 같은 지수 대신, 주변확률과 단순 일치율, 조정된 값의 차이가 놓이는 구간과 임상적 허용한계와 같은, 보다 이해하기 쉬운 직관적 수치에 기반한 연구대상수 산출방법과 nomogram 은 연구계획과 수행의 편리성을 높이며 빠른 의사결정을 가능하게 할 것으로 기대한다.