Observational Study designs에 관하여

기타

김해김씨99대손 2022. 7. 11. 16:23

임상연구

조금더 자세히 보면, Descriptive study는 연구자가자신의 경험이나 치료사례를 단순히 피력하는 연구로서 하지는 못함

- 한 두 건의 관찰내용을 일반화할 수는 없다는 문제점을 지니는 가장 낮은 등급의 근거가 되는 디자인

- case report , case series, ecologic study, crosssectional study가 이에 해당됨

이에 반해 Explanatory study는 비교군을 사용하여 인과관계를 규명하는 연구

- Experimental study는 대게 현재에 시작하여 미래에 완성되는 전향적 연구로 수행되며 standard가 되는 연구 디자인으로 RCT (Randomized Controlled Trial)와 community trial등이 있음

- Experimental study와 Observational study의 차이는 연구자의 적극적인 개입

Observational study는 다시 Cohort (Follow-up) study, Case-control study, Cross-sectional study로 나뉨

- Cohort study는 전향적 연구와 과거시점을 현재인 것처럼 가정하여 과거에서시작 후 시간의 흐름에 따라 결과를 얻는 후향적연구로 나뉨. 결과가 매우 드물게 나타나거나 결과를 얻기까지 시간이 너무 걸리면 연구 불가능 > 그럴때는 Case-Control이 대안

- Case-control study는 대게 후향적 연구로 진행됨. 매우 드문 결과를 보일지라고 Case를 찾고 그에 대응하는 Control을 세워 군간 특성을 비교하면 된다

- Cross-sectional study은 다른 연구와 다르게 한 시점만 연구 -> 인과관계 규명이 어렵다. 그러나 다른 연구와 달리 모든 사람이 피험자가 되어 결과를 갖는 사람들을 분류함으로 한 시점에서의 유병률 분석 가능

Table.Observational Study Design들의 특성

Study designs	Level of Observation	환자 구분	Measure of Association	장점	단점
Case report / Case series	개인	outcome	보통 계산X	- 자연기록이나 case에 대한 정보 생성 - 새로운 질병이나 조건 발견	- 보통 연관정도 계산 불가능
Ecologic	그룹	적용X	Correlation	- 상대적으로 빠르고 저렴	- Ecologic fallacy
Cross-sectional	개인	적용X	Prevalence	- 상대적으로 빠르고 저렴	- 시간적인 연관정도 추정 불가능
Case-control	개인	outcome	Odds ratio	- 상대적으로 드물게 나타나는 결과 연구 가능 - Cohort에 비해 저렴하며 빠름	- 드문 노출에 관한 연구에서는 실용적이지 않음 - 한 연구에서 여러 결과가 나오는 연구에 적용X
Cohort	개인	exposure	Relative risk	- 상대적으로 드물게 나타나는 노출 연구 가능 - 가장 명확하게 묘사된 시간적 연관성 - 발병률과 위험에 대한 직접적인 추정 계산 가능	- 드문 결과가 나오는 연구에는 실용적이지 않음 - 특히 전향적 연구에서 비용과 길이(?)가 증가됨