동반질환과 기존 보정지표의 비교

동반질환과 기존 보정지표의 비교

안녕하세요. 오늘은 동반질환과 보정지표에 대한 이야기를 하려고 합니다. 동반질환은 다질환과 혼동이 되는 정의입니다. 먼저 동반질환의 정의를 설명하고 이에 따른 기존 보정지표들을 비교하여 설명하도록 하겠습니다.

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동반질환의 정의

한 연구자가 말하길, 동반질환은 '연구에서 지침으로 삼고 있는 질환을 가지고 있는 환자가 이미 갖고 있거나 임상 연구를 진행하는 동안 발생하는 별개의 속성을 자고 있는 다른 질환'이라고 정의하였습니다. 또 다른 정의는 ‘한 사람에게 발생하는 여러 가지의 질환’ 입니다.

이렇게 동반질환의 정의에 대한 다양한 견해 차이가 있습니다. 한 연구자는 한 사람에게 급성 또는 만성 질환이 여러 개가 동시에 발생한 것은 '다 질환' 이라고 정의하였으며, 이는 '동반질환'과의 차이점을 두었습니다.

이러한 정의들에 의해서 '다질환'에 대하여 연구를 할 때는 주상병을 사용하지 않습니다. 반면, '동반질환'에 대한 연구를 할 때는 주상병을 고려하게 됩니다.

환자가 갖고 있는 모든 질환의 부담을 측정하는 연구에서는 '다질환'의 개념을 사용합니다. 연구자가 관심을 갖는 질환 외에 부가적으로 존재하는 질환의 부담을 측정하는 경우에는 '동반질환'의 개념을 사용합니다. 따라서 '동반질환'을 측정할 때는 주상병에 대해서 고려하지 않습니다.

동반질환측정 방법

현재까지 동반질환을 측정하는 방법들이 다양하게 많이 개발되어 왔습니다. Groot와 함께 연구자들은 체계적 문헌을 검토하여 임상연구의 다양한 방법 중 중요한 부분을 차지하는  예후예측연구와 무작위임상시험에서 사용이 가능한 지표들을 정리하였습니다.

또한 논문 검색을 위하여 전자 데이터베이스를 사용하였으며, 다양한 논문들 중에서 동반질환의 평가에 초점이 맞춰져 있거나 중요한 예측변수로 동반질환이 사용된 논문들을 문헌 검토에 포함하였습니다.

논문 문헌 검토를 할 때는 동반질환의 부담을 평가하는 방법에 주로 집중을 하였습니다. 그 결과 총 13가지의 방법을 확인하였습니다. 그 중에서 1개가 동반질환의 개수였고, 나머지는 지표들이었습니다.

타당도와 신뢰도를 확인하고 검정한 결과 CCI(Charlson comorbidity index), CIRS(Cumulative illnesss rating scale), ICED(Index of coexistent disease), KFS(Kaplan-Feinstein scale) 4가지가 임상 연구에서 사용된 동반질환측정 방법들이었습니다.

1. ICED(Index of co-existent disease)

ICED(Index of co-existent disease)는 총 14개 범주의 동반질환의 중증도에 대하여 0에서 4까지의 지표를 부여합니다. 그리고 신체적 기능의 중증도에 대해서는 0에서 2까지의 지표를 부여합니다. 그런 뒤 두 영역을 조합한 다음 다시 4단계로 분류하는 방법입니다.

2. CIRS(Cumulative illness rating scale)

CIRS(Cumulative illness rating scale)에서는 질환에 대하여 우리 몸의 13가지의 기관시스템을 기준으로 분류하고 있습니다.

그리고 중증도를 없음/약함/보통/심함/매우 심함/생명위험 등과 같이 이렇게 0에서 4까지 5개의 단계로 구분하였습니다. 만약 1개의 기관시스템에 침범하는 질환이 1개 이상이라면 그 중 중증도가 제일 높은 질환에 대해서만 점수를 매기도록 하였습니다. 이때의 척도 같은 경우 관련된 기관의 총 수/총 점수/평균 점수 등으로 요약할 수 있습니다. 

Linn 등은 기관 시스템만 정의하였습니다. 명확한 중증도나 질환을 구분하는 기준을 제시하지 않았기 때문에 점수를 주기 위해서는 임상의사 또는 연구자의 주관적인 판단이 개입될 수 밖에 없었습니다.

하지만 이를 보고 Miller는 이 기관 시스템의 목록을 조금 바꾸거나, 검사를 받는 사람간의 신뢰도를 높이기 위하여 등급 사용법을 만들기도 하였습니다.

CIRS(Cumulative illness rating scale) 같은 경우 입원율/입원 기간/재입원율/노인 사망률/비정상 검사결과/약물 사용 등과 같은 임상에서 많이 사용하고 있습니다. 검사를 받는 사람들 간의 신뢰도가 좋게 나왔습니다. 하지만 CIRS의 점수를 부여하는 것은 전문적인 판단과 훈련이 필요하다는 단점을 가지고 있습니다.

3. CCI(Charlson comorbidity index)

CCI(Charlson comorbidity index)은 가장 많이 사용되는 동반질환 지표입니다. 1984년 Charlson이 단기간 사망률을 예측하기 위해서 미국의 한 병원에 입원한 약 600명의 환자들을 대상으로 개발하였습니다.

19개 질환들의 각각 사망에 대한 연관성에 따라서 1에서 6까지의 점수를 부여합니다. 그 다음 환자가 보유하고 있는 동반질환들의 점수를 모두 합한 값을 지표로 사용합니다.

지표의 범위를 0, 1-2, 3-4, 5+ 4개의 카테고리로 요약해 사용하기도 합니다. 또한 ICD-10 코드로 이루어진 자료에 대입하는 알고리즘이 개발되었습니다.

CCI에 ICD-10 코드를 대입하는 알고리즘에 대한 연구는 Sudararajan, Quan, Halfon 등의 연구가 대표적입니다. 이 세 가지 알고리즘의 수행 능력을 비교하는 연구 또한 실행되었으며, 그 결과Quan 알고리즘의 수행력이 가장 높게 나타났습니다. 이는 Sundararajan 알고리즘과는 통계적으로 유의한 차이점이 없었지만, Halfon 알고리즘과는 통계적으로 유의한 차이점을 보였습니다.

4. KFS(Kaplan-Feinstein scal)

KFS(Kaplan-Feinstein scal)는 1974년에 당뇨병의 동반질환을 분류하고 당뇨병의 예후를 평가하기 위해서 만들어졌습니다. 병태생리학적인 중증도와 동반질환의 유형에 초점을 맞춘 두 가지의 형태로 분류법을 사용합니다.

동반질환의 유형은 혈관성(심장질환/고혈압/말초성 혈관질환/뇌혈관질환/망막 질환)과 비혈관성(간/뼈/폐/비 당뇨성/신장질환)질환으로 분류할 수 있습니다.

병태생리학적 중증도 같은 경우 0점(없거나 동반질환을 조절하기 매우 쉬움)에서 3점(최근 에 동반질환의 완전한 대상)까지의 4점 척도로 점수를 매기게 됩니다. 비혈관성 및 혈관성 동반질환의 점수 같은 경우는 각 영역에서 제일 심한 상태의 질환에 의해서 결정됩니다.

즉, 중증도가 가장 심한 질환이 전반적인 동반질환의 점수를 결정하게 됩니다. KFS의 경우 사망 예측력에 대한 연구가 있었으며, 그 결과는 예측 타당도를 뒷받침 하였습니다.

오늘은 이렇게 동반질환에 대한 정의와 지표에서 대해서 간략하게 알아보았습니다. 질환은 이렇게 하나만 오는 것이 아니라 동시다발적으로 올 수가 있습니다. 특히 당뇨병 같은 경우 다양한 합병증을 불러오므로 위와 같은 지표들이 중요하게 작용됩니다.