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EQ-5D 건강상태에 대한 한국인 질 가중치 산출
  • 작성일2010-04-23
  • 최종수정일2012-08-25
  • 담당부서감염병감시과
  • 연락처043-719-7173

   

 EQ-5D 건강상태에 대한 한국인 질 가중치 산출
South Korean time trade-off values for EQ-5D health states

     
충남대학교 의학전문대학원 예방의학교실     
    


Ⅰ. 들어가는 말
  보건의료 정책의 경제학적 평가는 효율적인 자원배분을 담당하는 의사결정자들에게 중요한 근거를 제공한다. 이 경제학적 평가과정에서 비용-효용 분석(Cost utility analysis; CUA)은 단순히 삶의 양  뿐만 아니라 질적인 측면도 함께 반영한 지표를 결과단위로 사용한다. CUA의 결과지표로 가장 흔히 사용되는 것이 질 보정 수명(Quality adjusted life of years; QALY)인데, QALY는 생존기간 동안 경험하는 건강상태의 질을 보정하여 계산된다. QALY는 생존년수로 건강수준의 양적인 관점을 반영할 뿐만 아니라 질 가중치로 반영한 건강상태의 질적인 관점도 같이 반영할 수 있다는 장점이 있으며, 어떤   질병이나 환자에서도 공통 결과 지표로 사용할 수 있다는 장점도 있다[1]. QALY를 측정하기 위해서는 각각의 건강상태에 대한 선호도, 즉 질 가중치(quality weight)의 산출이 필요한데, 이 가중치는 일반인구 집단에서 측정되는 것이 권고된다[2]. 
  건강상태에 대해 질 가중치를 평가하는 접근법은 크게 두 가지로 분류할 수 있다. 한 가지는 어떤  건강 상태에 대해서 직접 평가하는 방식이다. 다른 방식은 건강상태를 건강관련 삶의 질(Health-related quality of life; HRQOL) 프로파일로 분류하고 각 프로파일에 대해 질 가중치를 산출하는 간접적인 방식이다[1]. 프로파일 분류에 사용되는 대표적인 도구로는 EQ-5D[3], Health Utilities Index[4], SF-6D[5] 등이 있다.
  질 가중치를 측정할 때는 시각적 연속변화척도(Visual analog scale; VAS), 시간교환법(Time trade-off; TTO), 그리고 표준도박법(Standard gamble method, SG) 등이 대표적으로 사용된다[1]. VAS는 선택의 여지가 없이 주어진 건강상태에 대해서 평가하게 된다. SG는 특정 건강상태로 계속   생존하는 대안과 즉시 사망하거나 동일한 기간을 최고의 건강상태로 살 확률로 표시한 대안이 있고,  확률을 변화시키면서 두 대안이 동일한 확률 값을 찾아 이를 질 가중치로 간주하는 것이다. SG가 가장 좋은 방법으로 알려져 있으나 확률에 대한 개념을 이해하기가 어렵다는 단점이 있다[1]. TTO법은    두 가지 대안 중 한 가지를 선택하게 되며, 선택한 결과는 확실하게 발생하는 것을 가정한다. 즉 죽음보다 나은 가상의 건강상태에 대하여 그 상태로 10년을 사는 것과 몇 년(t)의 완전히 건강한 상태(11111)로 사는 것이 동일한 지를 물어서 각 건강상태의 가치를 평가하는 방법이며, 죽음의 상태보다 더 나쁜   상태에 대해서는 그 상태로 몇 년(t) 살고 ‘10-t’년을 완전히 건강한 상태(11111)로 사는 것과 바로   죽는 것이 동일한 지를 물어서 평가하는 방법이다. TTO는 SG값을 잘 대리하며, 응답의 내적 일관성, 민감도 혹은 신뢰도 측면에서 좀 더 나은 결과를 보인다.
  EQ-5D는 운동능력(Mobility), 자기관리(Self-care), 일상활동(Usual activity), 통증/불편감(Pain/Disability), 그리고 불안/우울(Anxiety/Depression) 같은 5개 항목에 대한 현 상태를 3개 수준 중 하나로 응답하게 되어있는 비교적 간단한 형태의 설문도구이다. 영국, 미국, 일본 등 13개국에서 EQ-5D에 대한 질 가중치를 구한 가치 평가세트를 구축하고 있고, 이를 활용하여 QALY 관련 연구를 활발하게 진행하고 있다. 국내에서는 국민건강영양조사 제 3기 조사부터 인구집단을 대상으로 EQ-5D를 측정하고 있기 때문에 이 도구의 5개 항목으로 표현되는 건강상태들에 대해 한국인 고유의 삶의 질   가중치를 산출할 필요가 있다.
  이 글에서는 상기의 배경 하에서 수행되어 2009년 ‘Value in Health’ 12권 8호에 게재된 ‘South Korean Time Trade-Off Values for EQ-5D Health States: Modeling with Observed Values for 101 Health States’[6]에서 한국인 EQ-5D 질 가중치 산출과정과 결과를 소개하고 그 활용방안을 모색하고자 한다.

Ⅱ. 몸 말

  건강수준의 가치 평가에 영향을 미치는 요소인 성, 연령을 고려하여 지역별 우리나라 인구집단과   유사하도록 다단계 층화무작위추출법을 통해 표본을 추출하여, 만 20세 이상 성인 1,307명을 면접조사 하였다. 조사대상자의 성별 및 연령별 분포는 Table 1과 같다.
                                               
  총 243가지의 건강상태 중 총 100개 상태와 ‘33333’ 카드에 대해 직접 측정하였다. 이 100개의 건강상태들은 25개 block을 구성하도록 할당하였는데, 구체적인 내용은 ‘Value in Health’ 웹사이트(http://www.ispor.org/Publications/value/ViHsupplementary/ViH12i8_Nam.asp)에 제시하였다. 조사대상자 개인에 대해서는 100개의 건강상태를 모두 측정할 수 없으므로 이들 중 12개를 선정하였다. 이를 위해 25개 block 중 2개를 무작위로 선택하여 개인별로 고유한 12개의 카드를 배정하였다. 선정한 12개와 ‘33333’을 포함하여 총 13개의 상태에 대해서 그 가치를 측정하였다.
  질 가중치를 산출하기 위해 이 연구에서는 TTO법을 사용하였다. TTO 설문방식과 점수화 방식은  영국의 Measurement and Valuation of Health (MVH) study의 방법을 따랐으며, 조사원이 면접시  고안된 보조도구 및 건강상태 카드를 이용하여 평가하였다. 면접조사 결과 모든 건강상태에 대해 동일한 값으로 평가한 경우 2명, 모든 건강상태를 죽음보다 못하다고 평가한 경우 2명, 4개 이상의 논리적   모순이 있는 경우 39명을 제외하여 가치평가를 위한 최종분석대상은 1,264명이었다.
  질 가중치 산출을 위한 회귀분석은 건강상태별 평균치를 이용한 집합단위(Aggregate level) 분석과 원 자료를 이용한 개인단위(Individual level) 분석이 있을 수 있다. 집합단위 분석에서는 각 건강상태별로 응답의 평균값을 구하여 이를 종속변수로 하였다. 이 분석에서는 통상최소제곱법(Ordinary least square; OLS) 회귀분석뿐만 아니라 각 건강상태별 응답자수를 반영한 가중최소제곱법(Weighted least-square; WLS)도 실시하였다. 개인단위 분석에서는 각 건강상태에 대한 모든 응답들을 종속변수로 취하였다. 이 분석에서는 OLS 회귀분석뿐 아니라 변량효과모형(Random effect model) 또는 고정효과 모형(Fixed effect model)도 고려하였다. 죽음보다 나은 건강상태에서 종속변수(h)는 t/10이다. 죽음보다 못한 건강상태에서 h는 -t/(10-t)로 계산되는데, h의 최소값 (-39)을 -1로 변환하기 위해서 h/39를   종속변수 값으로 사용하였다. 회귀분석에 적용한 최종 종속변수는 y=1-h로 정의하였다. 1-h는 개념적으로 비효용(Disutility)의 측정값으로, ‘11111’ 건강상태에서 비효용은 0이다. 회귀모형에서  기본적인 독립변수는 EQ-5D의 5개 차원의 2번째와 3번째 수준을 나타내는 변수들로 구성된다(Table 2). 이와 함께 기존 연구들에서 사용된 다양한 상호작용(Interaction) 변수들을 포함한 모형들도 탐색하였다(Table 3).
                                               
                                               
  회귀분석 모형을 선택하는 기준은 첫째, 건강수준에 대한 실제 가치 평가치(관측치)를 얼마나 잘 설명  할 수 있는가, 둘째, 모형의 단순한 정도, 셋째, 논리적으로 더 나쁜 건강수준일수록 더 낮은 가치 수준이 예측될 것 등으로 하였다. 첫 번째 기준의 측정은 각 관측치와 예측치의 차의 평균(Mean absolute error, MAE)으로 하였다. MAE와 나머지 기준들을 감안할 때 집합단위에서 OLS 회귀분석에 의한 N3 모형이 가장 적합한 모형으로 파악되었다 (Table 4).

이 모형에 따른 한국인 질 가중치 예측 공식은 다음과 같다.

Y = 1 - (0.050 + 0.096×M2 + 0.418×M3 + 0.046×SC2 + 0.136×SC3 + 0.051×UA2 + 0.208×UA3 + 0.037×PD2 + 0.151×PD3 +
      0.043×AD2 + 0.158×AD3 + 0.050×N3)        

  예를 들어 EQ-5D 건강상태 ‘32322’에 대한 질 가중치 예측치는 다음과 같다.

  질 가중치 예측치 = 완전한 건강상태 - 비효용(disutility)
완전한 건강상태 = 1.000
32322 상태에 대한 비효용 = 0.050 + 0.418 (M3) + 0.046 (SC2) + 0.208 (UA3) + 0.037 (PD2) + 0.043 (AD2) + 0.050 (N3)
32322 상태에 대한 질 가중치 예측치 = 1-(0.050 + 0.418 + 0.046 + 0.208 + 0.037 + 0.043 + 0.050) = 0.148

  전체 건강상태들에 대한 본 연구의 N3 모형에 의한 예측치와 국외 연구들의 예측치 간의 스피어만 순위상관계수를 구한 결과, 일본(0.969)[7], 미국(0.908)[8], 영국(0.855)[9] 등의 순으로 본 연구와  순위상관성이 높았다. 또한 본 연구의 예측치와 국외 연구의 예측치 간의 절대오차(MAD)도 일본(0.056)과 비교 시 가장 작았는데 이는 두 국가 간의 문화적 유사성에 의한 것으로 사료된다.


Ⅲ. 맺는 말


  이 연구에서 산출된 EQ-5D 질 가중치는 건강관련 삶의 질과 관련된 다양한 연구 분야에서 활용 할 수 있다. 먼저, 국민건강영양조사와 지역사회건강조사 등에서 측정되고 있는 EQ-5D 5개 문항에 대해 본 연구의 질 가중치를 적용하여 단일 지표인 EQ-5D index를 산출할 수 있다. 이를 통해 사회경제적   특성을 비롯한 여러 하위집단의 일반건강수준을 간편하게 비교 분석할 수 있다. 또한, 인구집단의 건강수준을 나타내는 단일지표인 건강보정기대여명(Health-adjusted life expectancy; HALE)을 산출에   활용할 수 있는데, 강은정 등[10]은 상기 추정 공식을 국민건강영양조사 자료에 적용하여 암, 뇌졸중, 허혈성 심질환, 당뇨, 고혈압 등의 질병 제거 시 건강보정기대여명을 산출한 바 있다. 한편, 이 연구결과는 비용-효용 분석에서의 주된 결과 지표인 QALY를 산출하는데도 활용될 수 있다. 암이나 뇌졸중과 같은 질환을 가진 환자를 대상으로 EQ-5D 설문조사를 수행하여 일반 인구집단의 수준과 비교한다면, 질병으로 인한 QALY 손실을 계산하여 상태별 질병부담도 도출할 수 있을 것이다[1]. 그동안 국내에서는 EQ-5D를 이용한 QALY 관련 연구들이 있었지만 외국의 질 가중치를 이용하여 이를 계산하는 실정이었다. 향후 임상분야에서 경제학인 관점에서 약물이나 기기, 치료법의 편익을 평가하는 연구 활성화에 이 연구결과가 일조할 수 있기를 기대한다.


Ⅳ. 참고문헌

 1. 조민우, 시간교환법을 이용한 일부 EQ-5D 건강상태의 질 가중치 측정. 예방의학회지 2007;40(2):169-176
 2. Busschbach J, Weihnen T, Nieuwenhuizen M, et al. A comparison of EQ-5D time trade-off values obtained in Germany, The United Kingdom and Spain.
     In: Brooks R, Rabin R, Charro F, eds. The Measurement and Valuation of Health Status Using EQ-5D: A European Perspective. Dordrecht: Kluwer
     Academic Publisher, 2003.
 3. Rabin R, de Charro F. EQ-5D: a measure of health status from the EuroQol Group. Ann Med 2001;33:337-43.
 4. Horsman J, Furlong W, Feeny D, et al. The Health Utilities Index (HUI): concepts, measurement properties and applications. Health Qual Life Outcomes
     2003;1:1-13.
 5. Brazier J, Usherwood T, Haper R, et al. Deriving a preference-based single index from the UK SF-36 Health Survey. J Clin Epidemiol 1998;51:1115-28.
 6. Lee YK, Nam HS, Chuang LH, Kim KY, Yang HK, Kwon IS, Kind P, Kweon SS, Kim YT. South Korean Time Trade-Off Values for EQ-5D Health States:
     Modeling with Observed Values for 101 Health States. Value Health. 2009;12(8):1187-1193.
 7. Tsuchiya A, Ikeda S, Ikegami N, et al. Estimating an EQ-5D population value set: the case of Japan. Health Econ 2002;11:341-53
 8. Shaw JW, Johnson JA, Coons SJ. US valuation of the EQ-5D health states: development and testing of the D1 valuation model. Med Care 2005;43:
     203-20.
 9. Dolan P. Modeling valuations for EuroQol health states. Med Care 1997;35:1095-108.
 10. 강은정, EQ-5D를 이용한 건강수준에 대한 가치평가에 관한 연구, 건강증진기금 보고서, 2006


이 글은 충남대학교 의학전문대학원 예방의학교실 남해성 교수님께서 작성하셨습니다. 감사의 말씀을 드립니다. 

 
 

 
 
 

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