감염병에 대한 준 실험 연구의 사용 및 해석

초록

간혹 비 무작위 화, 중재 전 연구 설계라고도하는 준 실험 연구 설계 는 감염성 질환 문헌, 특히 항생제 내성 박테리아의 확산을 줄이기위한 개입 분야에서 널리 사용됩니다. 준 실험적 접근 방식의 이점과 한계에 대해서는 거의 기록되지 않았습니다. 이 기사는 감염성 질환 연구에 적용 할 수있는 준 실험 연구 설계의 계층 구조를 간략하게 설명합니다.이 연구를 적용하면 더 건전한 연구가 이루어지고 감염 질환 개입과 결과 사이의 더 확실한 인과 관계가 연결될 수 있습니다.

감염병 연구, 특히 감염 통제 및 항생제 내성 연구에서, 중재 전 설계라고도하는 준 실험 연구 설계는 종종 다음을 평가하는 데 사용됩니다. 특정 개입의 이점. 2002 년 1 월 1 일부터 2003 년 6 월 1 일까지 1.5 년 동안 2 개의 저널 (임상 감염병 및 감염 관리 및 병원 역학)에 게재 된 연구를 검토 한 결과 36 개의 준 실험 연구가 발견되었습니다.

준 실험 연구에는 광범위한 비 무작위 중재 연구가 포함됩니다. 이러한 설계는 인과 적 연구 설계의 “골드 표준”인 무작위 통제 시험을 수행하는 것이 논리적으로 타당하지 않거나 윤리적이지 않을 때 자주 사용됩니다. 준 실험 연구의 예는 다음과 같습니다. 예를 들어 병원에서 알코올 기반 손 소독제 인 병원에서는 감시 배양을 기반으로 항생제 내성 박테리아 획득 결과에 대한이 개입의 영향을 연구 할 수 있습니다. 개입이 실행되고, 개입 전후에 획득 률이 측정됩니다. 또 다른 예로, 병원에서 인공 호흡기 관련 폐렴 (VAP) 비율이 증가하는 경우 병원 직원은 VAP 비율을 낮추기위한 교육 개입을 설계하고 전후 비율을 비교할 수 있습니다. 세 번째 예는 항생제 관리 / 교육 프로그램이 개입 전 및 개입 후에 미치는 영향에 대한 연구입니다. ention 항생제 처방 관행.

일상적인 임상 데이터를 수집 할 수있는 능력이 증가함에 따라 감염성 질환 연구 및 기타 의학 분야에서 준 실험적 연구 설계를 사용하고 있습니다. 그러나 의학 문헌이나 전통적인 역학 교과서에는 이러한 연구 설계에 대해 거의 기록되어 있지 않습니다. 대조적으로, 사회 과학 문헌에는 준 실험 연구를 구현하고 개선하는 방법의 예가 가득합니다.

이 기사에서는 다양한 준 실험 연구 설계와 이러한 설계의 계층 구조를 검토하는 것을 목표로합니다. 개입과 결과 사이의 인과 관계를 설정하는 능력과 관련하여. 항생제 내성 박테리아 획득 률을 감소시키기위한 알코올 기반 손 소독제 개입의 예는 다양한 준 실험 연구 설계를 설명하기 위해 기사 전반에 걸쳐 사용될 것입니다. 유사 실험 연구 설계에서 발생하는 문제에 대해 논의하고 개선 방법을 제공합니다.

방법

준 실험 연구 설계를 논의하는 기사와 책을 검토했습니다. 대부분의 기사는 2 권의 교과서를 참조하여 심도있게 검토했습니다.

감염병 연구와 관련된 준 실험 연구의 주요 장점과 단점이 확인되었습니다. 감염성 질환 연구에서 유사 실험의 잠재적 인 방법 론적 결함이 확인되었습니다. 또한 유사 실험 연구 설계의 계층 구조를 요약 한 요약 그림이 제공됩니다 (그림 1). 숫자가 높은 설계는 개입과 결과 사이의 잠재적 인과 관계에 비해 내부 타당성이 더 높습니다.

결과 및 토론

준 실험?

준 실험은 중재를 평가하는 것을 목표로하지만 무작위 배정을 사용하지 않는 연구입니다.무작위 시험과 마찬가지로 준 실험은 개입과 결과 사이의 인과 관계를 입증하는 것을 목표로합니다.

이 정의를 바탕으로 감염성 질환 문헌, 특히 다음과 같은 많은 연구가 발표 된 것이 분명합니다. 항생제 내성 연구는 준 실험 연구 설계를 사용합니다. 무작위 대조 시험은 일반적으로 인과 관계 평가와 관련하여 가장 높은 수준의 신뢰성을 가진 것으로 간주됩니다. 그러나 병원 또는 공중 보건 환경에서는 (1) 윤리적 고려 사항, (2) 환자를 무작위화할 수 없음, (3) 위치를 무작위화할 수 없음, (4) 등의 이유로 인해 중재를 무작위화할 수없는 경우가 많습니다. ) 신속하게 개입 할 필요가 있습니다. 이러한 각 이유는 아래에 설명되어 있습니다.

윤리적 고려 사항은 일반적으로 효능이 알려진 중재를 보류하는 것을 허용하지 않습니다. 중재의 유효성이 확립되지 않은 경우 무작위 대조 시험을 선택하여 유효성을 결정합니다. 그러나 연구중인 중재에 인정되고 잘 확립 된 치료 중재가 포함되거나 이전에 수행 된 준 실험 또는 관찰 연구를 기반으로 중재가 의심스러운 효능이있는 경우 환자의 무작위 배정과 관련된 윤리적 문제가 제기됩니다.

중재는 종종 개별 환자에게 무작위로 배정 될 수 없습니다. 예를 들어, 감시 문화에 의해 결정된 바와 같이 반코마이신 내성 장구균 (VRE) 획득 률에 대한 알코올 기반 손 소독제의 효과를 연구 할 때 소독제 사용을 개별 방이나 개별 환자에게 무작위로 지정하기가 어렵습니다. , 일단 소독되면 직원은 다음 환자를보기 전에 재 오염에 동의 할 가능성이 낮으며 이에 동의 할 IRB도 없습니다. 마찬가지로 VAP를 줄이기위한 교육 기반 중재는 개별 환자에게 무작위로 배정 될 수 없습니다.

중재는 종종 개별 위치로 무작위 배정 될 수 없습니다. 예를 들어, 알코올 기반 손 소독제를 일부 의료 전문가에게만 무작위로 사용하는 것은 어렵습니다. 이 무작위 위치 디자인이 성공적으로 채택되면 위치는 일반적으로 지리적으로 분리됩니다. 여기에는 환경에 대한 다른 요소가 다른지 여부에 대한 추가 문제가 포함되어 설계 및 분석이 더욱 복잡해집니다. 채택 된 절충안은 같은 병원의 다양한 유닛을 무작위로 추출하는 것입니다. 그러나 알코올 기반 소독제를 병원의 특정 부분 또는 병동의 특정 측면에서만 사용하는 것은 정치적으로 어렵습니다. 잘 사용되지 않는 또 다른 대안은 개인이 아닌 온전한 그룹 또는 “클러스터”가 무작위로 지정되는 클러스터 무작위 화 시험입니다.

감염성 질환을 제어하려는 경우 신속하게 개입해야하는 경우가 종종 있습니다. 예를 들어, 항생제 내성 세균에 의한 감염이 발생하는 경우 가능한 모든 영역에 개입하여 발병을 종식시켜야한다는 압력이있는 경우가 많으므로이를 보류 할 수 없습니다. 그룹 중 하나가 치료를받지 않은 무작위 대조 시험에서 발생할 수있는 치료. 임상 적, 윤리적 개입이 신속히 필요하기 때문에 무작위 배정 연구를 수행하는 긴 프로세스를 수행하는 것이 어렵거나 불가능합니다. 무작위 시험과 관찰 연구 사이의 일치율에 대한 문헌의 토론 결과, 수많은 연구가 개입 후 후 향적으로 수행되었습니다. 이러한 발발을 종식시키기 위해 시행되었습니다.

감염성 질환 연구에 준 실험 설계를 사용할 때 인과 관계 확립에 위협이되는 것은 무엇입니까?

무작위 할당의 부족은 준 실험적 연구 설계의 주요 약점. 준 실험에서 확인 된 연관성은 개입이 결과 측정에 앞서 기 때문에 인과 관계의 일부 요구 사항을 충족합니다. 또한 결과는 개입에 따라 통계적으로 다양하다는 것을 입증 할 수 있습니다. 불행히도 통계적 연관성은 특히 연구가 잘못 설계된 경우 인과 관계를 의미하지 않습니다. 따라서 많은 유사 실험에서 가장 자주 질문이 남습니다. 명백한 인과 관계에 대한 대체 설명이 있습니까? 이러한 대체 설명이 신뢰할 수 있다면 증거는 설득력이 떨어집니다. 이러한 경쟁 가설 또는 대안 설명은 역학 연구 설계의 원칙에서 비롯됩니다.

감염성 질환에 대한 준 실험 연구에서 대체 설명을 가장 많이 초래하는 방법론 원칙은 다음과 같습니다. (1) 통제의 어려움 중요한 혼동 변수, (2) 평균 회귀의 통계적 원리에 의해 설명되는 결과, (3) 성숙 효과.

중요한 교란 변수에 대한 통제의 어려움은 무작위 화가 없기 때문에 발생합니다. 예를 들어, 알코올 기반 손 소독제의 도입이 항생제 내성 박테리아의 획득 률을 낮췄다는 것을 입증하기위한 연구에서 두 기간 사이에 다를 수있는 여러 가지 중요한 잠재적 혼란 변수가 있습니다 (예 : , 개입 전 및 개입 후 기간; 변수에는 질병의 심각성, 의료 및 간호의 질, 항생제 처방 관행이 포함됩니다. 다 변수 회귀에서 첫 번째 변수는 질병의 심각도 측정을 통해 처리 할 수 있지만 두 번째 및 세 번째 혼동 변수는 거의 불가능하지는 않지만 측정 및 제어하기 어려울 것입니다.

평균은 널리 퍼진 통계적 현상입니다. 효과가 실제로 우연에 기인하는 경우 치료로 인한 것이라고 잘못 결론을 내릴 수 있습니다. 이 현상은 1886 년 Francis Galton에 의해 처음 설명되었습니다. 그는 부모의 평균 키가 인구의 평균 키보다 클 때, 아이들이 부모보다 더 짧은 경향이 있다는 점에 주목하면서 어린이와 부모의 성인 키를 측정했습니다. 마찬가지로, 부모의 평균 키가 인구의 평균 키보다 짧을 때, 아이들은 부모보다 키가 큰 경향이있었습니다.

많은 전염병의 치료에있어서, 무엇으로 인해 개입은 평균 또는 표준 이상의 비율 상승입니다. 예를 들어, 통계 관리 차트는 감염 관리 담당자에게 VAP 또는 항생제 내성 박테리아 획득 률이 평소보다 높다는 사실을 알리기 위해 종종 사용됩니다. 평균에 대한 회귀의 통계적 원칙은 이러한 상승 된 비율이 개입 없이도 감소하는 경향이 있음을 예측합니다. 그러나 병원 직원은 이러한 감소가 발생할 때까지 수동적으로 기다릴 수 없습니다. 따라서 병원 직원은 종종 하나 이상의 개입을 실행하고 비율이 감소하면 감소가 개입과 인과 관계가 있다고 잘못 결론을 내릴 수 있습니다. 사실, 대체 설명은 평균에 대한 회귀 일 수 있습니다.

성숙 효과는 개입이 결과를 초래했다는 결론의 타당성에 위협이됩니다. 이러한 효과는 시간이 지남에 따라 환자가 경험하는 자연스러운 변화와 관련이 있습니다. 이러한 성숙 변화는 연구의 내부 타당성을 위협 할 수 있습니다. 또한 관찰 된 결과를 개입에 귀속시키는 타당성에 위협이 될 수있는주기적인 계절적 추세가 있습니다. 예를 들어, 바이러스 감염은 계절적 패턴을 가지고있어 겨울에 VAP 비율이 높아집니다. 예시 연구에서 개입 전 VAP 비율이 겨울에 측정되고 개입이 봄에 발생하면 VAP 비율의 하락은 개입이 아닌 계절적 추세 때문일 수 있습니다.

유사 실험 연구 설계에는 어떤 것이 있습니까?

사회 과학 문헌에서 유사 실험 연구는 3 가지 연구 설계 범주로 나뉩니다.

1. 대조군을 사용하지 않는 유사 실험 연구 설계

2. 대조군을 사용하지만 사전 테스트는없는 준 실험적 연구 설계

3. 대조군과 사전 테스트를 사용하는 준 실험 연구 설계

이러한 연구 설계 범주에는 계층 구조가 있으며, 인과 관계 설정 측면에서 범주 3 연구가 범주 2 또는 1의 연구보다 건전합니다. 따라서 가능하다면 조사자는 카테고리 3에 해당하는 연구를 설계하는 것을 목표로해야합니다.

Shadish et al. 카테고리 1에서 7 개의 디자인에 대해 토론합니다. 카테고리 2의 3 가지 디자인; 카테고리 3에 6 개의 디자인이 있습니다. 사전 테스트 측정이 거의 항상 가능하기 때문에 카테고리 2 연구는 감염성 질환 연구에 거의 적용되지 않는다고 결정했습니다. 또한, 감염병 연구에서 대부분의 유사 실험은 카테고리 1의 5 개의 연구 디자인과 카테고리 3의 3 개의 디자인으로 특성화 될 수 있다고 판단했습니다. 다른 연구 디자인은 감염성 질환 연구에 사용되지 않았기 때문입니다. 문학. 따라서 간단하게하기 위해 다음 섹션과 그림 1에서 감염성 질환 연구와 가장 관련된 8 가지 연구 설계를 요약했습니다. 각 기호 표기법에서 시간은 왼쪽에서 오른쪽으로 이동합니다.

카테고리 1 : 준 -대조군을 사용하지 않는 실험적 연구 설계.

1. 1- 그룹 사전 테스트-사후 테스트 디자인.

이것은 일반적으로 사용되는 연구 디자인입니다. 단일 사전 테스트 관찰 측정 (O1)이 수행되고 개입 (X)이 구현되고 테스트 후 측정 (O2)이 수행됩니다.예를 들어, O1은 직장 주위 감시 배양 결과에 따라 결정된 VRE 획득 률, X는 알코올 기반 손 소독제 사용의 도입 일 수 있으며, O2는 개입 후 VRE 획득 률일 수 있습니다. . 사전 테스트를 포함하면 개입이 발생하지 않았다면 획득 률이 얼마 였을지에 대한 정보를 제공합니다.

2. 이중 사전 테스트를 사용하는 1- 그룹 사전 테스트-사후 테스트 설계.

설계 1에 비해이 연구 설계의 장점은 개입 전에 두 번째 사전 테스트 측정을 추가하면 다음으로 회귀 할 가능성이 줄어든다는 것입니다. 평균, 성숙 및 / 또는 계절성은 개입과 테스트 후 결과 사이의 관찰 된 연관성을 설명 할 수 있습니다. 예를 들어, 알코올 기반 손 소독제를 사용하여 VRE 획득 률을 낮추는 연구에서 (O3 < O2 및 O1), 1 개의 연구에 VRE의 개입 전 측정이 2 회있는 경우 획득 률 (O1 및 O2), 둘 다 상승했습니다. 이는 교란 변수, 성숙 효과, 계절적 효과 또는 평균 회귀로 인해 O3가 낮아질 가능성이 감소했음을 의미합니다.

3. 동등하지 않은 종속 변수를 사용하는 1- 그룹 사전 테스트-사후 테스트 설계.

이 설계는 1 차 종속 변수 (a)와 함께 동등하지 않은 종속 변수 (b)를 포함합니다. 변수 a와 b는 유사한 구성을 평가해야합니다. 즉, 두 측정 값은 개입의 효과를 제외하고 유사한 잠재적 인과 변수 및 혼동 변수를 가져야합니다. 변수 a는 개입 X로 인해 변경 될 것으로 예상되는 반면 변수 b는 그렇지 않습니다. 우리의 VAP 예를 들어, 변수 a는 VAP의 발생률이 될 수 있고 변수 b는 카테터 관련 요로 감염 (UTI)의 발생률이 될 수 있습니다. 교육적 개입이 병원 직원이 환자의 머리를 들어 올리고 기계 환기 이유 프로토콜을 따르도록 장려하는 것을 목표로하는 경우, VAP 발생률은 감소하지만 UTI 발생률은 감소하지 않을 것으로 예상됩니다. 그러나, 질병의 중증도 및 항생제 처방 관행과 같은 여러 가지 중요한 혼란 변수가 두 결과 측정 모두에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 VAP 및 UTI 비율이 모두 측정되고 개입 후 VAP 비율이 감소했지만 UTI 비율이 감소한 경우 그렇지 않다면 VAP 비율 만 측정했을 때보 다 데이터가 더 설득력이있을 것입니다.

이 디자인은 세 번째 테스트 후 측정 (03)을 1- 그룹 사전 테스트-사후 디자인에 추가 한 다음 테스트 전에 개입을 제거합니다. 최종 측정 값 (O4)이 만들어집니다.이 설계의 장점은 개입의 존재와 부재 모두에서 결과에 대한 가설을 테스트 할 수 있다는 것입니다. 따라서 ou의 감소를 예측할 경우 O1과 O2 사이 (즉, 개입 시행 후), O3와 O4 사이의 결과 증가 (즉, 개입 제거 후)를 예측할 수 있습니다. 주의 할 점은 개입이 지속적인 효과가 있다고 생각되면 이러한 효과가 사라질 가능성이 높은 후 O4를 측정해야한다는 것입니다. 예를 들어, 알코올 기반 손 소독제 (O2 및 O3가 O1보다 적음)를 사용한 후 VRE 획득 률이 감소하고 소독제 사용을 중단했을 때 비율이 증가했다 (O4 O2 및 O3보다 크고 01에 더 가깝습니다.

이 설계의 장점은 개입과 결과 간의 연관성의 재현성을 입증한다는 것입니다. 예를 들어, 알코올 기반 손 소독제를 사용하면 처음 도입했을 때와 개입 중단 후 다시 도입했을 때 항생제 내성률이 감소한다는 사실이 입증되면 연관성이 인과적일 가능성이 더 높습니다. 연구 설계 3에서와 같이 개입의 효과가 일시적이라는 가정을해야합니다. 이 디자인은 효과적인 것으로 보이는 치료법을 제거하는 것과 관련된 윤리적 문제 때문에 감염성 질환 연구에 자주 사용되지 않습니다. 그러나 역학적으로는 이전에 설명한 것보다 더 나은 설계입니다.

카테고리 3 : 통제 그룹과 사전 테스트를 사용하는 준 실험 설계. 독자는 이러한 모든 연구 설계에서 개입이 무작위 화되지 않는다는 점에 유의해야합니다. 선택한 제어 그룹은 비교 그룹입니다. 중재 그룹과 통제 그룹 모두에 대한 사전 테스트 측정 값을 얻으면 그룹의 초기 비교 가능성을 평가할 수 있습니다. 사전 테스트 측정 간의 차이가 작을수록 두 그룹간에 중요한 교란 변수가있을 가능성이 적다는 가정이 있습니다.