패널자료들 묶어서 분석하기

독특한/신선한 역학 연구방법 및 모델링

 

패널자료를 이용해서 건강 연구를 한 사례는 제법 보았는데, 코호트 데이터를 한데 묶은 연구은 이번 서치 중에 처음 보았다. 실제로 이런식으로 한데 묶어서 분석하는 것이 가능한지도 잘 몰랐다.

 

일본에서 수집되고 있는 13개 코호트 자료를 한데 묶어, BMI와 사망의 연관성을 살펴본 연구이다. Cox proportional hazard model (Cox 비례 위험 모형)을 사용하였는데, 이 연구에서는 Cohort stratified Cox proportional hazard model을 썼다고 한다. 13개의 코호트를 Pooled 하니 188,321명의 자료가 묶였다. 종단 자료를 일정한 자료를 수집하는 것 자체가 비교적 많은 예산이 들기 때문에, 일정 규모 이상 모으는 것, 유지하는 것이 쉽지 않아서 특정 연구 질문을 해결하기 위한 분석을 하는 간혹의 경우, 통계적 파워의 문제가 발생할 수 있는데, 이 단점을 만회해 줄 수 있는 방법으로 보인다.

 

Association Between Body Mass Index and All-Cause Death in Japanese Population: Pooled Individual Participant Data Analysis of 13 Cohort Studies (jst.go.jp)

 

이외에도 Pooled cohort study 혹은 Pooled cohort analysis 라고 검색하면 제법 검색 결과가 보인다.

하나의 예를 들면, 중강도 이상의 신체활동 레져 타임과 사망율의 관계를 살펴보는 아래 링크의 연구는 National Cancer Institute Cohort Consortium 이라는 자료를 활용하였는데, 654,827 사례가 분석 대상이 되었다.

Leisure Time Physical Activity of Moderate to Vigorous Intensity and Mortality: A Large Pooled Cohort Analysis (plos.org)

 

표현은 다르지만, 여러 병원에서 추적 관찰한 자료를 한데 모아 분석하는 방식도 기실 이와 같은 것으로 보인다. 일반인구 대상으로 하는 서베이에서 최근 1년간 자살시도 여부 문항의 응답율이 불과 1% 남짓인 점을 감안하면, 이러한 Pooled cohort study도 좋은 대안이 되리라 보인다.