역학의 이해

1. 역학의 정의★

- 질병발생 : 급성->만성퇴행성 / 다요인설 / 질병예방 -> 건강증진 중심

- 역학 : 인구집단을 대상으로 생리적 상태 및 이상 상태에 대한 빈도와 분포를 기술하고, 이러한 빈도와 분포를 결정하는 요인들을 원인적 연관성 여부를 근거로 밝혀냄으로써 효율적 예방법을 개발하는 학문이다.

 

① 역학의 대상은 개인이 아닌 인구집단이다.

② 질병뿐만 아니라 건강의 모든 스펙트럼을 포함한다. (생리적 상태와 이상 상태를 모두 포함)

③ 질병의 빈도와 분포를 기술한다는 것은 인구집단에서 발생하는 생리적 상태와 이상 상태의 빈도와 분포를 과학적으로 설명하는 것을 의미. 사건 분포 양상을 기술할 때는 인구학적 특성, 지역적 특성, 시간적 특성 등 여러 가지 변수가 고려됨

④ 빈도와 분포를 결정하는 요인과 결과의 관계를 원인적 연관성에 근거하여 밝혀내는 다양한 역학적 연구방법론을 개발

⑤ 개발된 인과성 연관성 혹은 위험요인을 건강증진과 질병예방 및 관리에 이용한다.

★★ 역학은 사람과 인구집단을 대상으로 하는 질병감시와 기술 연구, 분석 연구, 실험 연구 등을 포함하는 건강과 질병에 관한 과학 연구의 전 영역을 포괄한다고 할 수 있다.

 

2. 역학의 목적과 활용★

- 역학은 특정 인구집단을 대상으로 건강과 관련된 상태나 사건의 크기를 파악하고 그 관련 요인을 조사하여 질병과의 인과성을 평가

- 인구집단의 건강 수준 향상에 기여하는 것을 목적으로 질병 예방활동에 적용

 

1) 기술적 역할

(1) 질병의 자연사에 대한 기술

: 잘 설계된 추적연구나 질병의 임상적 특성, 임상경과 등은 자연사에 관한 통계, 발생 가능한 질병의 예방, 질병의 진단 및 예후를 추정하는 데 유용

(2) 건강 수준과 질병양상에 대한 기술

: 건강상태를 측정하는 여러 가지 보건지표(발생률, 유병률, 사망률 등)의 기술뿐 아니라 이들을 결정하는 요인들을 기술함으로써 질병발생의 원인을 규명하기 위한 가설설정의 실마리를 제공

: 다양하고 정확한 보건지표는 해당 지역사회의 건강 수준과 보건문제를 파악할 수 있으며, 이를 근거로 보건사업계획을 할 수 있는 자료를 제공

(3) 인구동태에 관한 기술

: 출생 및 사망과 같은 주어진 인구집단의 인구동태자료는 건강 수준 측정에 주요한 보건지표가 됨

 

2) 질병발생의 원인 규명★

: 역학 연구의 근본 목적이며 가장 중요한 역할인 질병발생의 원인 규명과 발생 위험을 증가시키는 위험요인을 파악하여 그 질병으로 인한 이환율과 사망률을 감소시킨다.

 

3) 연구전략의 개발

: 대표적인 연구방법으로 단면조사 연구, 환자(사례)-대조군 연구, 코호트 연구 등

 

4) 질병 및 유행 발생의 감시

: 감시란 공중보건을 계획, 수행, 평가하는 데 중요한 건강자료를 수집하고, 분석하고, 해석하고 이러한 자료를 필요로 하는 사람에게 적절히 보급하는 일련의 과정

 

5) 보건사업의 기획 및 평가

 

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3. 역학의 역사적 배경

1) 초기 역학 연구

[고대 및 중세 암흑기] 질병을 천벌 혹은 천형으로 생각 운명론적으로 받아들임

[히포크라테스] 계절과 지리적인 위치, 공기, 물 등의 환경이 인간의 질병발생에 관여

[18세기 중반까지] - 독기설(나쁜공기 흡입하면 질병)

[18세기 중반이후] 감염체설지지 -> 역학적 연구방법과 점목 : 근대 역학시대

[1700년대 초] 린드는 괴혈병의 원인과 치료방법을 찾는데 비교개념을 처음으로 적용

 

2) 근세의 감염병 유행과 역학적 방법의 성립

[1855 스노우] 런던에 유행한 콜레라의 원인을 규명 -> 역학이 과학이라는 학문체계를 갖추고 출발한 계기

 

3) 현대 역학 연구방법의 수립과 영역 확장

[20세기 초 루이즈 마스] 간호사로서 감염성 질환의 원인 연구에 기여, 모기가 질병의 보균자가 된다는 사실 증명

[1950 돌과 힐] 흡연과 폐암의 연관성에 대한 첫 환자-대조군 연구 결과 발표

[1948 프레이밍햄] 심장병 역학 연구인 프레이밍햄 심장 연구 수행

[1980년대 WHO] 모니카 연구가 시작, 세계 여로 곳에서 다양한 질병에 대규모 역학적 연구 이루어짐

 

4. 질병발생 모형과 원인적인 연관성★

1) 질병발생의 다요인설

- 질병발생의 다요인설 : 여러 원인 혹은 여러 요인들의 작용으로 질병이 생긴다는 개념

(1) 병인(agent)

- 질병발생에 없어서는 안되는 요소를 그 질병의 병원체 또는 병인이라고 함

- 클라크(Clark) 병인 : 물리적 요인(전리방사선, 화학물질, 냉과열 등), 화학적 요인(오염원, 약물), 영양요인(과잉 또는 결핍)

심리적 요인(스트레스, 사회적 격리, 사회적지지 등), 생물학적 요인(세균, 바이러스, 곰팡이, 기생충)

(2) 숙주(host)

- 개인의 병인에 대한 감수성과 면역기전에 좌우, 내적요인과 외적 요인의 상호작용에 의해 결정

- 숙주의 저항력에 영향을 미치는 요인 : 유전적 소인, 생물학적 요인(성, 연령 등), 체질적 요인(과거 노출경험, 영양상태, 성 격 등), 사회적 요인(사회경제적 상태와 결혼 및 관계형태, 직업 등)

(3) 환경(environment)

- 숙주를 둘러싸고 있는 모든 것

- 생물학적 환경(동식물, 미생물, 감염성질환의 매개체, 감염원 등), 사회적 환경(문화적, 기술적, 교육적, 정치적, 인구학적, 사회학적, 경제학적, 법적 특성), 물리적 환경(고열과 한랭 및 공기, 기압, 주택 시설, 음료수, 소음, 지리적 조건 등)

 

2) 질병발생의 모형

(1) 생태학적 모형

- 개인 혹은 지역사회의 건강상태는 병원체, 숙주, 환경요인들의 평형상태

- 세요인 중 어느 하나에 변화가 오면 다른 요인에도 영향을 미쳐 균형이 깨지고 질병 발생이 용이해짐

 

(2) 수레바퀴 모형

- 병인은 환경의 일부로 간주되므로 크게 숙주와 환경 사이의 관계를 설명하는 모형

- 질병의 종류에 따라 각 바퀴를 구성하는 각 부분의 기여도 크기에 의해 면적의 크기가 달라짐

-> 유전성 질환에서는 유전적 소인 부분이 비교적 크며, 감염성 질환에서는 숙주의 면역상태와 생물학적 환경이 크게 관여

 

 

(3) 거미줄 모형★ (맥마흔 MacMahon)

- 질병발생에 관여하는 여러 직간접적인 요인들이 거미줄처럼 서로 얽혀 복잡한 경로에 있다는 모형

- 병인과 숙주, 환경을 구분하지 않고 모두 질병발생에 영향을 주는 요인으로 파악

- 많은 원인요소 중 질병 발생 경로상의 몇 개의 요인을 제거하면 질병을 예방할 수 있음을 보여줌

 

3) 원인적 연관성

- 원인 : 독립된 단일 개념이기보다는 결과라는 개념과 짝지어서 정의, 두 사상간에는 시간적인 전후 관계를 갖는다.

- 통계적 연관성 : 우연히 발생과 실재하는 인과관계를 구별하려면 확률에 근거를 두어 여러 번 반복된 관찰에서 동일한 관계가 성립되어야 하며, 이들 중 일부만이 원인적 연관성을 가질 수 있음

[역학적 인과관계 추론과정] 통계적 연관성 -> 바이러스 유무 평가, 교란변수 통제 여부 평가 -> 인과관계의 조건 충족 여부 검토

- 위험요인에 대한 노출과 질병발생 사이의 연관성을 판단하는 것은 역학의 중요한 목적

- 19세기 코흐의 가설 : 탄저병과 결핵의 병인론을 정립하는 과정에서 특정 균과 감염성 질환 사이의 인관관계를 파악하기 위해서 다음과 같은 조건을 충족해야 한다고 주장

 

* 원인적 연관성과 비원인적 연관성을 판별하기 위해 사용하는 조건

(1) 시간적 선후관계(시간적 속발성)

: 원인이라고 고려되는 사상이 결과라고 고려되는 사상보다 선행되어야 함

(2) 통계적 연관성의 강도

: 통계적 연관성의 강도가 클수록 인과관계의 가능성이 높음

: 두 요인 사이에 우연히 일어날 수 있는 확률(p-value)이 적을수록 통계적으로 연관성의 강도는 강함

(3) 기존 지식과의 일치성

: 이미 확인된 지식이나 소견과 일치할 경우 원인적 연관성의 강도는 커짐

(4) 생물학적 발생 빈도

: 질병의 발생률은 요인에 대한 폭로의 양이나 기간에 따라 상관성이 있어야 함

(5) 특이성

: 어떤 요인이 특정 질병에는 관련을 보이나 다른 질병에는 관련성을 보이지 않을 경우 인과성이 가능성이 높아짐

: 반면 다른 질병과의 관련성을 보인다면 인과관계의 가능성은 낮아짐

(6) 생물학적 설명 가능성

: 역학적으로 관찰된 두 변수 사이의 연관성을 분자생물학적인 기전으로 설명 가능하다면 인과관계의 가능성이 높음

(7) 일관성

: 폭로요인과 질병의 관계가 반복하여 같은 결과를 나타내는 경우

(8) 실험적 증거

: 실험을 통해 요인에 노출될 때 질병발생이 확인되거나 요인 제거로 질병발생이 감소한다면 원인일 가능성 높음