– 집단검진(mass screening)
집단검진을 실시하는 목적
첫째, 지역사회의 유병률, 질환상태 정확히 파악, 질환발생에 관계되는 요소를 규명할 수 있으며, 질환 전체의 규모, 발생 양상 등의 많은 정보 얻을 수 있음(질환의 역학적 연구)
둘째, 질환을 조기에 발견하게 되면 그 질환의 자연사, 발생기전 이해하는 데 도움
셋째,가장 중요한 목적은 조기발견이라고 할 수 있는데, 많은 질환에서 조기진단을 하여 조기에 치료함으로써 생명의 연장, 질환의 치유 도움
넷째,질환발생에 대한 지식, 예방의 중요성을 인식, 정기적인 건강진단을 받도록 유도(보건교육).
① 선별해 내려는 상태는 중요한 건강문제
② 질환이 발견되면 이를 치료 가능
③ 정확하게 진단, 치료를 할 수 있는 시설 보유
④ 잠복기 or 초기 증상을 나타내는 시기가 있는 질환
⑤ 타당성, 신뢰성 있는 검사방법
⑥ 주민들이 검사방법을 이해수용 가능성
⑦ 질환의 발생, 진행과정(자연사)이 알려진 질환
⑧ 치료 할 환자로 규정하는 기준이 마련
⑨ 환자를 발견해서 진단, 치료를 하는 데 쓰이는 경비가 부담이 되면 안됨
⑩ 환자 색출은 계속적으로 이루어져야 하며, 한 번으로 끝나서는 안 된다.
– 집단검진에서 사용하는 검진도구가 갖추어야 할 조건 : 타당도, 신뢰도가 높아야 함
– 타당도
– 신뢰도
– 어떤 측정치, 측정 방법이 평가하고자 하는 내용을 얼마나 정확히 측정하는지의 정도를 의미
– 정확도 : 민감도sensitivity, 특이도specificity, 예측도predictability
– 건강한 사람에게서 검사결과가 양성으로 나오기도 하고(위양성),
– 질환자 에게서 검사결과가 정상으로 나오기도 한다(위음성).
– 이상적인 검사법은 질환자를 양성으로 검출하는 민감도
– 건강자를 음성으로 검출하는 특이도가 높아야 한다.
– 예측도는 검사에 의해 질환이 있다고 판단한 사람들 중에 실제로 그 질환을 가진 사람들의 비율인 양성 예측도와 검사에 의해 질환이 없다고 판단한 사람들 중에 실제로 그 질환을 가지지 않은 사람들의 비율인 음성 예측도
(1) 민감도sensitivity
– 질환을 가진 환자의 검사가 양성으로 나타나는 경우
(2) 특이도specificity
– 질환이 없는 사람이 검사결과가 음성으로 나타나는 경우
(3) 위음성률과 위양성률
-위음성률 : 질환이 있는 사람이 검사결과 음성으로 나타난 경우
-위양성률 : 질환이 없는 사람이 검사결과 양성으로 나타난 경우
(4) 예측도(predictability)
– 양성 예측도 : 검사결과가 양성인 사람이 실제 질환이 있을 환자일 가능성
– 음성 예측도 : 검사결과가 음성인 사람이 실제 질환이 없는 사람일 가능
– 예측도는 검사법 의 민감도, 특이도, 해당 인구집단의 유병률에 의해 결정
– 해당 질환의 유병률이 높은 집단에서는 양성 예측도가 높아지고, 음성 예측도는 낮아진다
– 동일 대상에 대해 동일한 방법으로 반복 측정할 때에 얼마나 일치된 결과를 나타내느냐를 의미
– 신뢰도에 영향을 미치는 변이variability : 피검사자에 의한 변이, 검사자 내 변이, 검사자 간 변이 등
(1) 검사대상자 내 변이
– 검사대상자 내 변이는 검사를 시행한 시기는 물론 검사를 시행한 조건에 따라 변화
– 검사법 자체에 기인하기보다 검사대상이 되는 현상 자체의 생물학적 변이
– 신뢰도에 미치는 영향을 최소화하기 위해서 검사시기와 검사조건 표준화
(2) 검사자로 인한 변이
– 검사자의 주관적인 평가방법, 숙련도에 따라 검사결과에 영향을 미치는 경우
– 검사자로 인한 변이를 최소화하여 신뢰도를 높이는 것이 필수적
– 전통적인 역학 자료원 : 국가 or 지방자치단체가 정기적으로 수집
– 인구 및 인구동태 자료를 의미
– 센서스, 인구동태 통계자료 등
– 자료는 인구집단의 건강상태에 대한 정확한 기술을 하는 데 기초
– 발생률이나 유병률을 구할 때 필요한 분모의 자료원
– 우리나라는 총 인구 및 주택조사를 1925년부터 약 5년마다 국세조사, 인구조사, 인구센서스 등의 이름으로 현재까지 실시
– 법정감염병 신고자료, 특정 질환의 등록자료, 국민건강영양조사, 특수집단의 상병자료, 특정 지역의 연구자료, 의료기관자료, 건강보험자료, 보건복지부, 질병관리청, 통계청에서 관련 통계자료
구글 전 CEO의 Ai 미래예측 근황 https://yongstyong.com/ai%EC%97%90-%EB%8C%80%ED%95%B4-%EB%B2%84%EB%8B%88-%EC%83%8C%EB%8D%94%EC%8A%A4%EA%B0%80-%EB%A7%90%ED%95%9C-%EC%9D%B8%ED%84%B0%EB%B7%B0/