보건경제학 지표

주제 55 / 91· HTA 프레임워크와 예방 경제학

인구기여분율(PAF)

PAF는 집단에서 질병이나 결과의 부담 중 특정 위험요인 노출에 귀속되는 비율, 곧 노출이 완전히 제거되면 사라질 몫입니다. "이 위험요인은 오즈를 두 배로 높인다"를, 보건 의료 구매자가 실제로 계획에 활용할 수 있는 집단 수준의 숫자, 즉 주어진 노출을 쫓을 만한 가치가 있는 사례 수와 비용이 얼마인지로 바꿔 줍니다.

왜 중요한가

Levin은 1953년에 좁고 구체적인 질문에 답하기 위해 PAF를 도입했습니다. 만약 아무도 흡연하지 않는다면 폐암이 얼마나 사라질까 하는 질문입니다. 같은 산술이 지금은 담배와 비만 전략에서 WHO 세계질병부담연구의 위험요인 순위에 이르기까지 국가 예방 계획의 규모를 정합니다. 상대위험만으로는 영향에 대해 아무것도 알 수 없기 때문입니다. 위험요인이 드문 사건의 오즈를 두 배로 높여도 집단의 질병 부담은 거의 움직이지 않을 수 있고, 흔한 사건의 오즈를 조금만 높여도 사례의 막대한 몫을 차지할 수 있습니다. PAF는 "위험요인 X는 위험하다"를 "위험요인 X를 제거하면 연간 이만큼의 사례를 예방할 수 있다"로 바꿔 주며, 이는 예방 프로그램의 비즈니스 케이스가 실제로 필요로 하는 숫자입니다. 그 숫자를 얻은 뒤 거기에 따라 행동하는 데 드는 비용은 예방 경제학을 참고하세요.

수식

PAF = 노출자_유병률 × (상대위험 − 1) / (1 + 노출자_유병률 × (상대위험 − 1))

노출자_유병률 = 위험요인에 노출된 인구의 비율(0–1)
상대위험       = 노출자 대 비노출자에서 결과의 위험(예: 2.5 = 2.5배)

기여 사례 수 = 총_사례 수 × PAF

PAF는 노출 유병률과 상대위험 모두에 따라 증가합니다. 매우 흔한 노출에 붙은 적당히 높은 상대위험(예: 1.5배)이 드문 노출에 붙은 극적인 상대위험(예: 5배)보다 더 큰 PAF를 낼 수 있습니다. 이것이 PAF가 상대위험과 별개의 숫자로 존재하는 이유의 전부입니다.

계산 예시

어떤 위험요인이 인구의 30%에 존재하고(노출자_유병률 = 0.3) 결과의 위험을 2.5배로 높입니다(상대위험 = 2.5).

PAF = 0.3 × (2.5 − 1) / (1 + 0.3 × (2.5 − 1))
    = 0.3 × 1.5 / (1 + 0.3 × 1.5)
    = 0.45 / 1.45
    ≈ 0.3103 (31.0%)

인구에서 연간 1,000건의 사례가 있을 때:
기여 사례 수 = 1,000 × 0.3103 ≈ 연간 310건

이 결과의 연간 부담 중 3분의 1 남짓이 노출에 귀속됩니다. 노출을 완전히 제거하면(이론상의 상한이며, 실제 개입으로 노출을 100% 없애는 경우는 없습니다) 매년 1,000건 중 약 310건을 예방할 수 있습니다.

소프트웨어 공학과의 연관성

PAF는 "우리 인시던트 총량 중 이 하나의 근본 원인에 귀속되는 몫은 얼마인가?"의 역학 버전입니다. 모든 인시던트를 똑같이 고칠 가치가 있는 것으로 다루는 대신, 특정 종류의 배포나 의존성을 전체 프로덕션 인시던트에 견주어 규모를 따질 때 팀이 묻는 것과 같은 형태의 질문입니다. 배포의 큰 부분에 존재하지만 인시던트를 일으킬 상대위험은 보통 수준인 근본 원인 범주가, 드물고 상대위험이 높은 범주보다 엔지니어링 노력을 어디에 먼저 쓸지에서 우선할 수 있습니다. 바로 PAF의 통찰을 옮겨 놓은 것입니다.

함정

  • 위험요인에 걸쳐 PAF를 합산하기: 같은 결과에 영향을 미치는 여러 요인의 PAF는 합이 100%가 되지 않으며, 요인들이 상호작용하고 인과 경로를 공유하므로 합계가 100%를 넘을 수도 있습니다. 각 PAF는 총 위험의 분할이 아니라 "이 요인 하나만 제거된다면"으로 취급하세요.
  • 상대위험을 집단 간에 이식하기: 한 집단에서 추정된 상대위험(기저 노출 유병률과 교란요인이 다름)을 다른 집단의 노출 유병률에 적용하면 오해를 부르는 PAF가 계산됩니다.
  • PAF와 노출자에서의 기여위험을 혼동하기: PAF는 집단 수준이며 노출 유병률에 의존합니다. 노출자에서의 기여위험은 개인 수준이며 의존하지 않습니다. 둘은 서로 다른 질문에 답하므로 하나를 인용해 다른 하나에 답하지 마세요.

출처

  • Levin ML. "The occurrence of lung cancer in man." Acta Unio Int Contra Cancrum. 1953;9(3):531-41.
  • Rockhill B, Newman B, Weinberg C. "Use and misuse of population attributable fractions." Am J Public Health. 1998;88(1):15-9.