17강 / 20강

선별검사 — 일찍 찾으면 정말 오래 사는가

리드타임 · 기간차 · 과진단, 세 가지 착시

선별검사는 관찰연구의 함정이 한꺼번에 나오는 자리입니다. 그리고 착시가 셋인데 전부 같은 방향 — 검사가 좋아 보이는 쪽으로 작용합니다.

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리드타임

일찍 알았을 뿐인데 진단 후 생존이 길어진다

🐢

기간차

천천히 자라는 암이 검사에 더 잘 걸린다

🫧

과진단

평생 문제 안 됐을 것을 찾아 환자로 만든다

고등학생일찍 찾으면 정말 오래 사는가

선별검사(스크리닝)는 증상이 없는 사람에게 검사를 해 병을 일찍 찾는 것입니다. 당연히 좋아 보이는데, 세 가지 착시가 있어요.

착시	내용
리드타임 편향	일찍 알았을 뿐 더 오래 살지는 않음
기간차 편향	천천히 자라는 암이 더 잘 잡힘
과진단	평생 문제가 안 됐을 병을 찾음

진단 후 생존이 늘었습니다. <b>아무도 하루도 더 살지 않았는데요.</b>

Python 브라우저에서 실행

# 리드타임 - 죽는 날은 그대로인데 '생존기간' 이 길어진다
import numpy as np
rng = np.random.default_rng(81)

N = 5000
onset = rng.uniform(0, 10, N)          # 암이 생긴 시점 (년)
death = onset + rng.exponential(6, N)  # 죽는 시점. 검사와 무관하게 정해진다

sym_lag = 4.0      # 증상으로 발견되기까지
scr_lag = 1.5      # 검사로 발견되기까지 (더 이르다)

dx_sym = onset + sym_lag
dx_scr = onset + scr_lag

alive_s = death > dx_sym
alive_c = death > dx_scr

print("죽는 날은 두 경우가 완전히 같다. 발견 시점만 다르다.")
print()
print(f"증상으로 발견   진단 후 평균 생존 {np.mean(death[alive_s]-dx_sym[alive_s]):.2f} 년")
print(f"검사로 발견     진단 후 평균 생존 {np.mean(death[alive_c]-dx_scr[alive_c]):.2f} 년")
print(f"                                    차이 {np.mean(death[alive_c]-dx_scr[alive_c]) - np.mean(death[alive_s]-dx_sym[alive_s]):+.2f} 년")
print()
print(f"실제 사망 시점의 평균   증상 {death[alive_s].mean():.2f} 년 · 검사 {death[alive_c].mean():.2f} 년")
print()
print("'5년 생존율' 은 올라간다. 한 사람도 더 오래 살지 않았는데.")
print()
print("그래서 선별검사를 평가하는 올바른 지표는 '진단 후 생존' 이 아니라")
print("**그 인구의 사망률** 이다 - 무작위배정 시험이 필요한 이유다.")

고등학생리드타임 편향

기차 시간에 비유해 봅시다. 도착 시각은 같은데 출발을 일찍 알았을 뿐입니다.

	선별검사 없이	선별검사로
진단 시점	60세 (증상 발생)	55세
사망 시점	65세	65세 — 같음
진단 후 생존	5년	10년

"5년 생존율"이 두 배가 됐지만 아무도 더 오래 살지 않았습니다.

고등학생기간차 편향

정기 검진은 천천히 자라는 암을 더 잘 잡습니다.

암의 종류	검진에서 잡힐 확률	예후
천천히 자람	높음 — 오래 그 자리에 있음	원래 좋음
빨리 자람	낮음 — 검진 사이에 증상 발생	원래 나쁨

검진으로 찾은 암이 예후가 좋은 것은 원래 순한 암이기 때문일 수 있습니다.

고등학생과진단 — 가장 어려운 문제

평생 증상을 일으키지 않았을 병을 찾아내는 것입니다.

결과	내용
그 사람은 "암 환자"가 됨	불안 · 낙인
치료를 받음	수술·방사선의 부작용
"완치됐다"고 기록됨	선별검사의 성과처럼 보임

과진단은 선별검사 통계를 좋아 보이게 만들면서 사람에게는 해를 끼칩니다.

그래서 선별검사를 평가할 때는 5년 생존율이 아니라 전체 사망률을 봐야 합니다. 무작위 시험으로요.

선별검사를 판단하는 올바른 지표

쓰면 안 되는 것

· 진단 후 5년 생존율 — 세 착시가 다 들어온다
· 발견된 조기암의 비율
· 검사받은 사람과 안 받은 사람의 관찰 비교

써야 하는 것

· 그 인구의 질병별 사망률
· 가능하면 전체 사망률
· 그리고 무작위배정 — 검사에 배정할지를 동전으로

마지막 줄이 요점입니다. 선별검사는 관찰로는 거의 판단할 수 없어요. 검사를 받는 사람이 애초에 더 건강하고 더 조심하는 사람들이거든요 — 10강의 자원자 편향입니다.

고등학생좋은 선별검사의 조건

조건	내용
중요한 병	흔하거나 심각
무증상 기간이 있음	일찍 찾을 여지
일찍 치료하면 결과가 좋음	핵심 — 없으면 무의미
검사가 정확하고 안전	—
무작위 시험에서 사망률 감소	궁극적 근거

세 번째 줄이 없으면 일찍 아는 것이 아무 도움이 안 됩니다.

🤔 확인 문제

어떤 선별검사 도입 후 그 암의 5년 생존율이 40%에서 75%로 올랐습니다. 이것만으로 말할 수 없는 것은?