위험차 계산기

역학 및 임상 연구에서 흔히 사용되는 위험 차이는 두 집단의 결과 발생 확률을 비교하여 치료 또는 위험 요인의 절대적 효과를 측정하는 지표이다. 이는 개입 또는 노출의 영향을 이해하는 간단하면서도 강력한 방법이다.

배경

절대 위험 감소(ARR)라고도 알려진 위험 차이는 치료의 효과를 평가하는 의학 연구의 기본 개념이었다. 대조군과 노출군(또는 치료군)을 직접 비교하여 연구 결과의 실질적인 중요성에 대한 통찰력을 제공한다.

계산 공식

위험 차이를 계산하는 공식은 다음과 같다.

\[ \text{위험 차이} = \text{노출군 발병률} - \text{대조군 발병률} \]

여기서:

• \(\text{노출군 발병률}\)은 노출군 또는 치료군에서 결과의 발생률(또는 확률)이다.
• \(\text{대조군 발병률}\)은 대조군에서의 발생률이다.

예시 계산

노출군의 결과 발생률이 20%, 대조군의 발생률이 10%라면 위험 차이는 다음과 같다.

\[ \text{위험 차이} = 20\% - 10\% = 10\% \]

이는 치료 또는 노출이 결과의 위험을 10%p 증가시킨다는 것을 의미한다.

중요성 및 활용 사례

위험 차이는 치료의 절대적 효과를 이해하는 데 중요하며, 공중 보건 및 임상 실무에서 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 된다. 추가적인 불리한 결과를 예방하기 위해 치료해야 하는 개인의 수(치료 필요 수, NNT)를 보여줌으로써 보건 개입 및 정책 계획에 특히 유용하다.

FAQ

1. 양의 위험 차이는 무엇을 나타내는가?

   • 양의 위험 차이는 대조군에 비해 노출군에서 결과의 위험이 더 높다는 것을 나타내며, 노출 또는 치료의 잠재적인 부작용을 나타낸다.

2. 위험 차이는 음수일 수 있는가?

   • 그렇다. 음의 위험 차이는 노출 또는 치료가 대조군에 비해 결과의 위험을 감소시키는 보호 효과가 있음을 나타낸다.

3. 임상 연구에서 위험 차이가 중요한 이유는 무엇인가?

   • 개입의 영향을 직접적이고 쉽게 이해할 수 있는 척도를 제공하여 임상 의사 결정 및 정책 개발을 안내하는 데 도움이 된다.

이 계산기는 위험 차이 계산을 용이하게 하여 연구자, 임상의 및 학생들이 연구 또는 임상 실무에서 개입 또는 노출의 절대적 영향을 평가할 수 있도록 한다.