“위험이 50% 줄었다”는 표현은 변화가 매우 커 보인다. 하지만 이 문장만으로는 실제로 몇 명에게 차이가 생겼는지 알 수 없다. 처음부터 사건이 일어날 가능성, 즉 기저 위험이 빠져 있기 때문이다. 상대위험과 절대위험을 함께 보면 같은 연구 결과를 더 구체적인 규모로 이해할 수 있다.
같은 50%가 서로 다른 까닭
상대위험은 중재 집단의 사건 위험을 비교 집단의 위험으로 나눈 값이다. 비교 집단에서 100명 중 20명, 중재 집단에서 100명 중 10명에게 사건이 관찰됐다면 상대위험은 0.5다. 상대위험 감소는 50%다. 절대위험 감소는 두 비율의 차이이므로 10%포인트다. ‘퍼센트’와 ‘퍼센트포인트’는 구분해야 한다.
가상의 예를 들어보자. 상황 A에서는 비교 집단 1,000명 중 100명, 중재 집단 1,000명 중 50명에게 어떤 사건이 생겼다고 하자. 상황 B에서는 각각 1,000명 중 10명과 5명이다. 두 상황 모두 상대위험은 절반으로 줄었지만 절대 차이는 A에서 50명, B에서 5명이다. 상대 수치만 제시하면 이 차이가 가려진다. 이 숫자는 개념 설명을 위한 가상의 수치이며 실제 중재의 결과가 아니다.
절대위험과 NNT
절대위험은 일정 기간에 각 집단에서 사건을 경험한 사람의 비율로 표현할 수 있다. 절대위험 감소의 역수는 흔히 NNT, 즉 한 건의 추가 결과 차이를 얻기 위해 중재해야 하는 사람 수로 설명한다. 가상의 예에서 절대위험 감소가 10%포인트, 즉 0.10이라면 NNT는 10이다. 절대 차이가 1%포인트라면 NNT는 100이다.
NNT에는 반드시 기간과 결과의 정의가 붙어야 한다. 같은 중재도 관찰 기간이 달라지면 사건 비율과 NNT가 달라질 수 있다. 계산값을 올림하는 관례, 중도 탈락 처리, 기저 위험 추정 방식도 영향을 준다. 결과가 바람직하지 않은 방향이라면 같은 방식으로 위해 발생에 필요한 사람 수를 나타내기도 한다. 숫자 하나를 고정된 속성처럼 읽어서는 안 된다.
숫자 옆의 조건을 확인한다
위험 비교를 읽을 때는 분모가 같은지, 관찰 기간이 같은지, 어떤 사람과 사건을 셌는지 확인한다. 상대위험의 신뢰구간이 넓다면 50%라는 점추정치도 불확실할 수 있다. 연구 참가자의 기저 위험이 나와 다르면 절대 차이 역시 달라질 수 있으므로 PICO의 대상과 결과를 대조해야 한다.
연구 설계도 중요하다. 무작위 비교인지 관찰 자료인지에 따라 집단 차이를 해석하는 전제가 다르다. RCT의 기본 구조를 확인하면 보고된 위험 차이가 어떤 비교에서 나왔는지 판단하는 데 도움이 된다. 어느 지표든 홀로 결론을 대신하지는 않는다.
PeerGist에서는
PeerGist는 상대 수치만 강조하지 않고 가능한 경우 각 집단의 사건 수, 절대 차이, 기간을 함께 제시합니다. 숫자가 적용되는 대상과 불확실성도 본문에서 분리해 설명합니다. 수치 검증과 표현 원칙은 방법론에서 확인할 수 있습니다.