Lesson 4 of 20

코호트 연구 — 아직 아무 일도 없는 사람들을 따라간다

영국 의사 34,439명 · 50년

가장 곧은 관찰연구입니다. 아직 결과가 생기지 않은 사람들을 모아 노출로 갈라 놓고 기다립니다.

지금        노출된 사람 ────────────────→  몇 명에게 생겼나
            노출 안 된 사람 ──────────────→  몇 명에게 생겼나

시간이 앞으로 흐른다. 원인이 결과보다 먼저인 것이 설계로 보장된다.

High school아직 아무 일도 없는 사람들을 따라간다

코호트 연구는 결과가 생기기 전의 사람들을 모아 시간에 따라 지켜봅니다.

단계	하는 일
1	병이 없는 사람들을 모음
2	노출 여부를 잼 (흡연 여부 등)
3	몇 년~수십 년 따라감
4	누가 병에 걸렸나 비교

노출을 먼저 재고 결과를 나중에 봅니다 — 시간 순서가 명확합니다.

High school영국 의사 연구

1951년에 시작한 유명한 연구입니다. 영국 의사 34,439명에게 흡연 여부를 묻고 50년을 따라갔어요.

왜 의사였나	내용
명부가 있음	추적이 쉬움
이사해도 찾을 수 있음	등록부로
사망 원인이 정확히 기록됨	의사가 진단
협조적	—

결과 — 흡연자의 폐암 사망률이 비흡연자의 여러 배였습니다.

50년이 낸 답

무엇	값
폐암 사망 — 평생 안 피운 사람	0.17 / 1,000명·년
폐암 사망 — 하루 25개비 이상	4.17 / 1,000명·년
위험도의 비	약 25배
계속 피운 사람이 잃은 수명	약 10년 (1900–1930년 출생)
담배로 죽는 비율	계속 피운 사람의 약 절반

25배는 관찰연구에서 이례적으로 큰 값입니다. 9강에서 볼 텐데, 이만한 차이를 교란으로 설명하려면 그 교란요인이 담배보다도 더 강하게 폐암과 얽혀 있어야 합니다. 그런 게 있기 어렵죠.

High school이만한 차이를 교란으로 설명하려면

9강에서 볼 텐데, 이만한 차이를 다른 원인으로 설명하려면 그 원인이 아주 강해야 합니다.

교란이 이 결과를 만들려면	필요한 조건
그 요인이 흡연과 강하게 연관	매우 강해야
그 요인이 폐암과 강하게 연관	매우 강해야
그런 요인이 실제로 있나	알려진 것이 없음

효과가 클수록 교란으로 설명하기 어려워집니다 — 15강의 민감도 분석이 이것을 수치화합니다.

큰 효과는 <b>교란으로 지우기 어렵습니다</b>. 이것이 관찰연구가 가진 몇 안 되는 방패입니다.

Python Runs in your browser

# 25배를 교란으로 설명하려면 얼마나 센 교란이 필요한가
import numpy as np

rr_observed = 4.17 / 0.17
print(f"관찰된 위험도의 비 {rr_observed:.1f}")
print()
print("숨은 요인 U 가 이것을 통째로 만들어 냈다고 하려면,")
print("U 는 흡연자에게 훨씬 흔하고 U 자체가 폐암을 크게 늘려야 한다.")
print()
print("  U 가 폐암을 늘리는 배수   흡연자에게 U 가 몇 배 흔해야 하나")
for rr_ud in [2, 3, 5, 10, 25, 50]:
    if rr_ud <= 1:
        continue
    # 관찰된 RR 을 전부 지우려면 대략 두 값의 곱이 그만큼 되어야 한다
    need = rr_observed * (rr_ud - 1) / (rr_ud - rr_observed) if rr_ud > rr_observed else float("inf")
    s = f"{need:8.1f} 배" if np.isfinite(need) else "     불가능"
    print(f"        {rr_ud:5.0f} 배          {s}")
print()
print("U 가 폐암을 25배 이하로만 늘린다면, 그것만으로는 설명이 안 된다.")
print("이 계산을 정식으로 다듬은 것이 15강의 E-value 다.")

코호트가 잘하는 것과 못하는 것

잘한다

· 발생률을 직접 잰다
· 시간 순서가 설계로 보장된다
· 한 노출로 여러 결과를 본다 (담배 → 폐암·심장병·…)

못한다

· 드문 결과에 약하다 — 만 명을 십 년 봐도 몇 건뿐
· 오래 걸리고 비싸다
· 교란은 그대로 남는다

첫 번째 단점이 다음 강의 이유입니다 — 드문 병에는 거꾸로 가는 설계가 필요합니다.

High school코호트 연구의 장단

장점	단점
시간 순서가 명확	오래 걸림
발생률을 직접 잼	비용이 큼
여러 결과를 동시에 봄	드문 병에는 부적합
회상 편향이 적음	중도 탈락

드문 병을 보려면 엄청난 인원이 필요합니다 — 그래서 5강의 환자-대조군이 있습니다.

🤔 Check yourself

코호트 연구에서 시간 순서(원인이 결과보다 먼저)가 보장되는 이유는?