[논문]온라인 진단시스템에 사용되는 의사용 체질진단함수의 진단정확률 연구

전수형; 정성일; 권석동; 박세정; 김규곤; 김종원

문제 정의

그리고 개발된 두 설문지를 각 대학의 사상체질과 교실에서 자료를 수집한 후 그 내용을 통계적으로 분석 및 신뢰도, 타당도 연구를 거치고, 2 가지 설문지를 통합한 전체변수 중에서 분석과정에서 가능한 한 가장 유용하다고 판단되는 변수들을 구하여 최종변수로 판별분석모형을 적용하여 진단정확률을 알아보는 연구를 하였다.29

金27은 이렇게 나온 결과를 가지고 온라인을 통한 체질진단 분석과 이를 통한 누적된 통계자료를 수집과 한방검진의 표준화를 위한 기초 자료를 확보하기 위한 웹기반 온라인 한방 체질 진단시스템의 개발을 위해 on-line system 을 개발하였는데, 본 연구는 이 on-line system에 사용되는 SSCQ-D 의 자료를 가지고 무분류(전체), 1 분류(남녀, 나이 비만도), 2분류(남녀-나이, 나이-비만도, 남녀-비만도), 3분류(남녀-나이-비만도)등으로 세부 조건시 통계 분석된 진단정확률을 알아보고, 사상체질분석 시스템의 upgrade 를 위한 자료로 쓰고자 한다.
본 연구는 사상체질 설문조사지를 통하여 체질진단의 객관화와 진단정확률을 높이기 위한 사상체질진단프로그램 개발을 위한 것으로 통계분석 과정에서 가능한 한 가장 유용하다고 판단되는 사상체질함수를 찾아 판별분석모형을 적용하여 진단정확률을 알아본 작업이다.

제안 방법

개발27을 시도하였다. 그리고 기존설문지가 환자가 직접 작성하는 자기보고식 설문지의 단점이 있고, 체형기상과 용모사기가 환자 본인이 파악하기가 어려운 문제점이 있어 사상 체질 진단표준안 연구28를 거쳐 체형계측을 포함한 의사용 설문지 SSCQ-D (Sasang Constitution Questionnaire for Doctors)를 개발하고, 기존 설문지를 보완한 환자용 설문지 SSCQ-P (Sasang Constitution Questionnaire for Patients) 를 개발하였다. 그리고 개발된 두 설문지를 각 대학의 사상체질과 교실에서 자료를 수집한 후 그 내용을 통계적으로 분석 및 신뢰도, 타당도 연구를 거치고, 2 가지 설문지를 통합한 전체변수 중에서 분석과정에서 가능한 한 가장 유용하다고 판단되는 변수들을 구하여 최종변수로 판별분석모형을 적용하여 진단정확률을 알아보는 연구를 하였다.
그리고 기존설문지가 환자가 직접 작성하는 자기보고식 설문지의 단점이 있고, 체형기상과 용모사기가 환자 본인이 파악하기가 어려운 문제점이 있어 사상 체질 진단표준안 연구28를 거쳐 체형계측을 포함한 의사용 설문지 SSCQ-D (Sasang Constitution Questionnaire for Doctors)를 개발하고, 기존 설문지를 보완한 환자용 설문지 SSCQ-P (Sasang Constitution Questionnaire for Patients) 를 개발하였다. 그리고 개발된 두 설문지를 각 대학의 사상체질과 교실에서 자료를 수집한 후 그 내용을 통계적으로 분석 및 신뢰도, 타당도 연구를 거치고, 2 가지 설문지를 통합한 전체변수 중에서 분석과정에서 가능한 한 가장 유용하다고 판단되는 변수들을 구하여 최종변수로 판별분석모형을 적용하여 진단정확률을 알아보는 연구를 하였다.29
그래도 데이터가 부족할 경우에는 분류변수(남녀, 나이 BMI) 중에서, 가장 이웃하는 범위의 데이터를 추가시켜서 판별함수를 구하였다. 예를 들어, 의사용 65-80세의 유효데이터가 부족하여 49세 이상 Table 2에서는 데이터가 충분하여 분류변수 을 65-80세의 판별함수를 구할 때 사용하였고 수정과정을 거치지 않아도 판별함수가 있는 경우이다.
분석은 전체 대상자(무분류)와 남녀, 나이 비만도 (BMI) 에 따른 1분류, 남녀-나이, 남녀-비만도, 나이-비만도의 2분류, 남녀-나이-비만도의 3 분류의 조건에 따라 분석하여 체질진단함수별 체질진단정확률을 알아보았다.
근거하여 1세부터 32세이하. 33세부터 64세 이하, 65세 이상으로 나누어 분석하였으며, 1세부터 16세이하, 17세부터 32세 이하는 나이별 환자 수가 적은 관계로 통합하였다.

대상 데이터

본 연구에 사용된 데이터는 2004년 6월부터 2007년 6월까지 4개 대학(동의, 경희, 동국, 우석) 한의 과대 학에서 수집 되었다. 대상자는 사상체질전문의로부터 체질이 확인된 자를 대상으로 하였고 수집된 자료는 각 대학의 연구원에 의해 일정한 양식에 맞추어 data coding 한 뒤에 web disc 에 upload 하였다.
과대 학에서 수집 되었다. 대상자는 사상체질전문의로부터 체질이 확인된 자를 대상으로 하였고 수집된 자료는 각 대학의 연구원에 의해 일정한 양식에 맞추어 data coding 한 뒤에 web disc 에 upload 하였다.
분석 대상은 2438명이고 대상자 기준은 아래와 같다.
사상체질진단항목의 선택은 의사용 설문지에서는 110항목에서 체질진단에 직접 상관없는 18 ~_10, D23 D24 D25 D26)을 제외한 92개의 변수( 개 항목(체형기상A2_3, A3, A4, 병증약리 D22_1 87변수 - 5개 공통항목: 확진체질 성별 나이 키 몸무게)를 사용하였다.
본 연구의 데이터는 2438명의 보유데이터에서 23.01%(561명) 감소한 1877명의 유효데이터를 확보하였고, 유효데이터는 태양인 47명(2.50%) 소양인 653명(34.79%) 태음인 634명(33.78%) 소음인 543명(28.93%)으로 구성되었다.( Table 1)
본 연구에서 사용된 데이터는 2004년 6월부터 2007년 6월까지 4개 한의과대학에서 수집되었고 사상체질전문의로부터 체질이 확인된 2438명을 대상으로 하였다.
이번 연구에서 남녀 (2분류), 나이(3분류), BMI(3 분류)를 분류변수로 사용하였고 분류변수별 유효데이터가 충분하지 못하여 데이터 수정을 거쳐 수정데이터를 통계분석에 사용하였다. 이후 유효데이터가 확보되면 나이 분류를 광제설의 근거에 맞게 16세 이하, 17-32세, 33-48 세, 49-64세, 65세 이상으로 구분하고 BMI 분류에서 과체중과 비만을 통합하여 과체중으로 사용하였던 것을 저체중, 정상체중, 과체중, 비만으로 구분하여 통계분석하는 연구가 진행되어야 할 것이다.

데이터처리

의사용 설문지의 분석과정에서 가능한 한 가장 유용하다고 판단되는 변수들의 집합을 선택하는 절차로서 단계적 판별분석법을 사용하였고 그 중 전진적 도입법과 후진적 제거법이 서로 결합된 stepwise 방법을 선택하여 변수를 구하고 SAS (Statistical Analysis System) 를 통해 판별분류분석을 수행하였는데 DISCRIM 처리절차를 이용하여 선택된 최종변수로 판별분석모형을 적용하여진단 정 확률을 알아보았다. 통계분석 용 패 키지는 SAS for Windows (r) 9.
가장 유용하다고 판단되는 변수들의 집합을 선택하는 절차로서 단계적 판별분석법을 사용하였고 그 중 전진적 도입법과 후진적 제거법이 서로 결합된 stepwise 방법을 선택하여 변수를 구하고 SAS( Statistical Analysis System) 를 통해 판별분류분석을 수행하였는데 그 중 DISCRIM 처리 절차를 이용하여 선택된 최종변수로 판별분석모형을 적용하여 진단정확률을 알아보았다.

성능/효과

SSCQ-D에서 각 함수별 진단정확률을 살펴보면, 전체대상자를 판별분석한 진단정확률은 71.33%이다.
2분류(남녀-나이, 나이-비만도, 나이-비만도)에서 남녀 모두 65세 이상이 진단정확률이 높았고 男女-비만도(BMI)에 서 女구는 과체중( 83.17%) . 저체중82.
나이-비만도(BMI)에서 32세 이하는 저체중 ( 85.23%) - 과체중( 82.67%) - 정상(76.79%)의 순서로 나타났고 33-64는 저 체중( 89.59%) - 과체중 ( 82.57%) - 정상체중( 81.61%)의 순서로 나타났으며 65세 이상에서는 저체중(90.08%) - 정상체중 ( 86.26%) - 과체중( 84.96%)의 순서로 나타나 모든 연령에서 저체중의 진단정확률이 높게 나타났다.
94%) . 정상체중( 86.20%)의 순서로 나타나 남자의 모든 연령대에서 저체중의 진단정확률이 높은 것으로 나타났다.
1) SSCQ-D의 진단정확률은 71.33에서 95.14% 이다.
2) 점차 조건 (남녀, 나이, 비만도) 을 달아 분류 할수록 진단정확률이 높아졌다.

후속연구

사용하였다. 이후 유효데이터가 확보되면 나이 분류를 광제설의 근거에 맞게 16세 이하, 17-32세, 33-48 세, 49-64세, 65세 이상으로 구분하고 BMI 분류에서 과체중과 비만을 통합하여 과체중으로 사용하였던 것을 저체중, 정상체중, 과체중, 비만으로 구분하여 통계분석하는 연구가 진행되어야 할 것이다.

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