감염역학 데이터 분석 입문

집필자 일람
머리말

1장 감염 및 감염병의 메커니즘과 역학적 지표
01 감염병 역학의 특징
02 감염병 역학의 기초
1. 감염과 감염병
2. 코흐의 가설
3. 역학 삼각
4. 비말 감염과 공기 감염
5. 감염병 퇴치?박멸을 위한 조건
6. 감염병의 중증도
03 기타 용어
1. 지표 사례
2. 1차/2차/3차 감염자
3. 감염병 발생 빈도
참고문헌
확인문제

2장 감염병의 자연사
01 소개
02 자연사 및 감염 감시 데이터 - 진단 편향의 문제
1. 불현성 감염 사례 검토
2. 불현성 감염과 치명적 위험
03 자연사의 시간 경과
04 잠복기의 유용성
1. 중증도 예측 인자로서의 잠복기
2. 감염병의 잠복기와 계절성의 관계
3. 단일 노출 유행 시 노출 시간 추정
4. 잠복기에 따른 감염 시점의 역계산
5. 검역 기간 결정
6. 검역 및 접촉자 추적을 통해 통제할 수 있는가?
05 요약
참고문헌
확인문제

3장 감염성 및 중증도 평가
01 감염성 평가
1. 2차 발병률
2. 기초감염재생산수(basic reproduction number, R0)
02 중증도 평가
참고문헌
확인문제

4장 집단 발병 조사 - 능동 감시
01 능동 감시
02 사례 정의
1. 사례 정의란?
2. 사례 정의의 평가
03 기술 역학 99
1. 시간, 장소, 사람
2. 유행 곡선 epi curve
3. 감염 양상별 유행 곡선
4. 유행 곡선을 그리는 방법
04 가설 검증
1. 환자대조군 연구
2. 인과관계 causation
참고문헌
확인문제

5장 감염자 비율의 추정
01 감염자 비율 분석
02 진단검사 데이터를 활용한 감염자 비율의 추산 방법
03 역계산법을 이용한 감염자 비율 추정 방법
1. 역계산의 기본 구조
2. 역계산법의 응용
3. HIV/AIDS 유행 통제의 어려움
4. 네트워크 구조와 감염병 역학
04 포획-재포획법을 이용한 감염자 비율 추산
1. 피터슨 방법
2. 역학 분야에서의 응용과 과제
05 혈청 역학 조사 활용
1. 누적 발생률
2. 중증도 추정
06 요약
참고문헌
확인문제

6장 예방접종 평가
01 감염과 면역
1. 감염성 질환의 종속 현상
2. 면역의 종류
3. 자연 감염에 의한 면역 지속성
4. 예방접종의 종류
02 예방접종의 집단 수준 평가
1. 상대적 위험도에 따른 평가
2. 기존 상식에서 벗어나자
03 예방접종에 대한 개인별 평가
1. 2차 감염 위험
2. 인플루엔자의 개인별 위험도
04 예방접종 정책 평가
05 요약
참고문헌
확인문제

7장 수동 감시와 관련 자료 분석
01 소개
02 감시의 정의
03 감시 관련 용어
1. 수동 감시와 능동 감시
2. 전수감시와 표본감시
3. 증후군 감시
4. 실험실 기반 감시
04 감시의 구성 요소
1. 수집
2. 대조
3. 분석과 해석
4. 보급과 활용
05 감시의 활용
1. 유행 규모 추정
2. 감염 분포 및 확산 현황 파악
3. 질병의 자연사 이해
4. 가설을 세우고 연구를 촉진
5. 집단 발병 발생 감지
6. 관리 및 예방 대책 평가
06 수동 감시의 문제점
1. 노력과 자원의 중복
2. 집단 발병 확인 및 보고의 지연
3. 지역으로 결과 전파와 피드백 부족
4. 훈련과 감시 실무 활동의 통합 부족
5. 프로그램 평가의 제한
6. 검사실 참여 부족
07 요약
참고문헌
확인문제

8장 집단 발병의 조기 감지
01 집단 발병 탐지의 개념
1. 임계치와 이상
02 집단 발병의 정량적 정의 문제
1. 집단 발병의 수학적 정의
2. 보고 지연의 조정
3. 체계적인 편차
4. 과거 이상 현상으로 인한 영향
5. 집단 발병 감지 시스템의 복잡성과 견고함
03 임계치 결정 방법
1. 회귀법
2. 시계열분석
3. 통계적 공정 제어 방법
4. 공간 정보 도입 방법
04 집단 발병 감지를 위한 감시의 실제
05 요약
참고문헌
확인문제

9장 감염병 수리모델 입문 소개
01 단기적인 감염병 유행의 특징
02 구획 모델
03 감염병 유행 발생 조건
04 유행 초기의 감염 확산 속도
05 집단 면역 임계치
06 유행의 최종 규모(누적 감염률 또는 유행 크기)
07 인구의 이질성
1 시각화를 통한 이해
2 행렬을 통한 이해
3 SIR 모델을 통한 이해
* 수리모델 보충설명
참고문헌
확인문제

10장 감염병 유행 모니터링
01 감염재생산수
1. 어느 세대 t에서 R
2. 2차 감염의 평가 지표로서 실질감염재생산수
02 실질감염재생산수의 종류와 추정
1. 순간감염재생산수
2. 코호트 감염재생산수
3. 두 가지 감염재생산수의 다른 사용법
03 실질감염재생산수의 통계적 추정 시 주의점
1. 보고 지연 조정
2. 감염일 함수로서 R(t) 추정
3. 적절한 세대기간의 필요성
4. 평균화 윈도우
5. 기타 데이터 관련 이슈
04 R 언어를 활용한 추정
1. 데이터 정보
2. 사용된 분포
3. 역계산의 실행
4. 지연 보정을 포함한 갱신 방정식
참고문헌

11장 2차 감염의 편차와 유행 발생 확률
01 2차 감염은 다양하다
1. 슈퍼전파
2. 슈퍼전파 현상에 따른 공중보건 대책 제시
02 대규모 유행 확률
1. 분기과정 모델
2. 해외 유입 감염자에 의한 대규모 유행 발생 가능성
3. 중국의 이동 제한으로 인한 일본의 유행 감소
03 유행 종식
1. 유행 종식의 판단
2. 진단 바이어스의 문제
04 요약
참고문헌

확인문제 해답
후일담: 코로나19 사태의 교훈과 다음 단계로 나아가기 위한 이정표
색인

여기서 몇 가지 용어를 기억하자. 불현성 감염subclinical infection은 검사로 감염이 확인되었으나, 실제 임상 증상을 동반하지 않는 감염을 말한다. 무증상 감염asymptomatic infection도 거의 동의어로 사용되며, 자각 증상을 나타내지 않는 감염을 뜻한다. 3 감염되면 대부분 증상이 나타나는 감염병도 있고, 무증상 사례가 많은 감염병도 있다. 무증상 감염이 많을수록 집단 감염 전체를 파악하기가 더 어렵다. 이러한 특징을 빙산 개념iceberg concept이라고 한다.

감염자가 무증상이거나 경증일 경우 반드시 의료기관을 찾는 것은 아니다. 감염자가 진료를 받지 않으면 의사는 감염을 의심하지 않는다. 의사가 감염을 의심하지 않으면 감염병에 대한 검사를 하지 않는다. 검사 결과가 양성으로 나오지 않으면 진단은 보고되지 않으며, 진단된 결과를 신고하지 않으면 보고된 데이터로 집계되지 않는다(그림 2). 즉, 수동 감시를 통해 보고되는 감염자는 전체 감염자 중 빙산의 일각에 불과하다. 위 과정 중 일부라도 누락되면 다음 단계로 넘어가지 못하기 때문에 감염자로 집계되지 않을 뿐 아니라, 자신이 감염되었다는 사실조차 모르는 경우가 많다. 진단과 보고가 제대로 이루어지지 않아 감염자 수가 낮게 추정되는 문제를 확인 바이어스 ascertainment bias라고 한다.

이렇듯 예방접종의 간접효과 indirect effect of vaccination로 인구집단 수준에서 감염에 면역력이 생기는 현상을 ‘집단 면역’이라고 한다. 집단 면역이란 앞에서 언급한 것처럼 인구 수준의 간접적인 보호 효과를 의미한다.
이것은 감염병 통제에 있어 좋은 소식이다. 집단에 속한 많은 사람이 면역을 획득해 집단 내에서 2차 감염이 연쇄적으로 발생하지 않는 상태를 달성하면, 인구의 100%를 예방접종하지 않아도 감염병 유행을 예방할 수 있다. 그러나 이때도 공간 군집화 spatial clustering 같은 함정이 존재할 수 있다. 감수성자가 집단 내에 무작위로 존재하는 상태에서 집단 면역이 충분하다면 감염병 유행이 일어나지 않겠지만, 감수성자들은 동일한 거주지나 동일한 사회계층 또는 직업 등 한정된 지역에 거주하는 경우가 적지 않다. 이런 집단은 감수성 숙주로 채워진 국소 인구가 되어, 전체 인구의 집단 면역이 적용되지 않는다. 이런 식의 감염병 집단 발병은 늘 목격되어 왔다. 예컨대 네덜란드의 홍역 예방접종률은 94%로 높았으며, 이는 R0=3으로 가정했을 때 한계밀도 95%에 근접한 상태였지만, 감수성이 있는 사람들이 동일한 지역에 모여 거주했기 때문에 마치 예방접종률이 낮은 지역을 노린 듯한 집단 발병이 여러 차례 발생한 바 있다.