[논문]환자 상태 정보를 활용한 메르스 치사율 추정법

황선영; 오창혁

doi:10.7465/jkdi.2016.27.3.599

환자 상태 정보를 활용한 메르스 치사율 추정법
Estimation of the case fatality ratio of MERS epidemics using information on patients' severity condition 원문보기

Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지, v.27 no.3, 2016년, pp.599 - 607

초록
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한국에서 새로운 유형의 메르스 코로나 바이러스 감염에 의한 중동 호흡기 증후군 환자가 처음으로 발생한 이후 급속하게 번져, 사회적으로 큰 문제가 되었다. 최근 중동의 아라비아 반도를 중심으로 처음으로 감염 환자가 발생한 이 질병은 사우디 아라비아에서의 치사율이 30~40%에 이르는 것으로 알려져 있다. 그러나 전염 과정 초기에 한국질병관리본부에서 발표하는 치사율은 10% 초반으로 기존에 알려져 있는 치사율에 비해 현저히 낮은 수준을 보였다. 이는 전염 진행 과정에서 사망 또는 퇴원하지 않고 입원 중인 메르스 확진 환자의 수를 고려하지 않은 확진자 중 사망자의 비율을 사용하는 단순추정법에 기인한 것이었다. 치사율은 그 값에 따라서 전염병의 대처 정책에 큰 영향을 미치는 값이므로 전염 과정의 초기부터 안정적으로 치사율을 추정하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 기존의 추정치에 비해 감염의 초기 단계에서부터 안정적으로 치사율을 추정하는 방법을 제시한다. 제시된 추정치는 메르스로 인한 사망자 수 이외에 입원 환자의 상태의 정보를 활용하였다. 새로운 추정치의 성능을 보기 위하여 한국에서 발생한 감염 이후 2015년 8월 10일까지 186명의 감염자 자료를 사용하여 치사율을 추정하고 기존의 여러 가지 치사율 추정치와 비교하였다. 제시한 추정치는 감염의 초기 단계에서부터 다른 추정치에 비해 안정적인 모습을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The first patient of Middle East respiratory syndrome caused by a novel coronavirus infection in Korea was confirmed on May 20, 2015. After that, MERS spread over the country. In recent years, patients of MERS have been found around the Arabian Peninsula and the case fatality ratio of MERS in those area was been reported to range from 30 to 40%. In this paper, we estimate the case fatality ratio of MERS of Korea using data of 186 infections until December 1, 2015. In this study we propose a novel estimator of the case fatality ratio using information of the patients severity condition as well as records on the days of confirmation and death or recovery of the patient. By using publicly available data of the Department of Health and Human Services Centers for Disease Control, we evaluate a performance of the estimator and demonstrate a stability of the estimator from the early stage of the epidemic.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

기존의 추정치는 저추정, 과추정 혹은 불안정한 초기 추정치의 문제를 가지고 있어 이를 해결하기 위한 추정치가 필요하다. 2015년 한국 발생 메르스이 경우 환자는 확진을 받은 상태에서 중증인지 아닌지가 판정되는 정보를 얻을 수 있으므로 이들 정보를 추가로 이용하는 추정치를 본 논문에서 새로이 제시하였다. 한국 메르스 발생 자료를 사용하여 제안된 추정법과 기존의 추정법을 비교하였다.
본 연구에서는 입원 중인 확진 환자 중에서 불안정한 환자를 사망으로 간주하는 추정치를 제시하였다. 그러나 실제로는 불안정한 환자 중에서 사망하지 않는 사례로 존재하므로 불안정한 환자 중에서 사망한 환자의 비율을 고려한 추정치를 사용하는 것이 타당해 보인다.

제안 방법

날짜에 대하여 제시한 치사율 추정치 (2.4)는 2015년 6월 14일 이전의 자료가 불충분하여 그 이후의 추정치를 비교하였다. 보도된 자료에서 환자 번호 25번과 36번, 64번은 확진 날짜와 완료 날짜가 같거나 확진 날짜 전에 상태가 완료되어있는 것으로 확인되었다.
1은 추정량 \(\widehat{π}\)₁ , \(\widehat{π}\)_2, \(\widehat{π}\)_3, \(\widehat{π}\)_4, \(\widehat{π}\)₅를 한국 메르스 자료에 적용시킨 결과이다. 발생한 날로부터 8월 1일까지 추정치 별로 치사율의 변화를 그래프로 표시하였다.
앞에서 제시한 기존의 세 가지 추정치들은 저추정, 과추정 혹은 불안정한 초기 추정치의 문제를 가지고 있으므로 이를 해결하기 위한 해결책으로서 다음과 같은 환자 상태 정보를 활용한 치사율 추정법을 우리는 제안할 수 있다.
보도된 자료에서 환자 번호 25번과 36번, 64번은 확진 날짜와 완료 날짜가 같거나 확진 날짜 전에 상태가 완료되어있는 것으로 확인되었다. 이들 세 개의 자료는 본 연구에서 카플란 마이어 방법을 이용한 치사율 추정치 (2.2)와 적분추정법 (2.3)의 사용을 위해 확진 날짜에서 완료 날짜까지의 기간을 1일로 만들었고 확진 날짜를 완료 날짜 하루 전으로 조정하여 사용하였다.
제 2절에서는 치사율 추정을 위한 기존의 여러 가지 추정치를 소개하고 새로운 추정법을 제시하였다. 제 3절에서는 한국에서 발생한 메르스 코로나바이러스에 대해 여러 가지 추정법을 비교하여 보았다. 마지막 절에서는 결론을 제시하고 토의하였다.
3333px;">4의 매 시점에서의 치사율의 신뢰구간을 붓스트랩 방법으로 얻을 수 있음을 제시하였다. 즉, 주어진 시점까지의 발생부터 사망까지의 자료를 이용하여 지연 시간의 누적분포를 추정하고, 이 추정된 분포에서 사망 기간을 붓스트랩 방법으로 재표본 추출하여 사용하였다. Cowling 등 (2015)은 경험누적분포 대신에 로그정규분포와 감마분포로 누적분포를 모형화하여 사망 시간을 붓스트랩으로 재표본 추출하여 치사율을 추정하였다.
Ghani 등 (2005)은 2003년에 8,098명의 확진자와 774명의 사망자가 발생한 전 세계적인 SARS 전염병을 사용하여 치사율 추정법을 연구하였다. 추정법으로 단순추정법과 카플란 마이어의 생존함수를 이용한 치사율 추정법과 혼합 감마모형을 이용한 치사율 추정법을 소개하였다. Jewell 등 (2007)는 환자 중 회복자와 사망자의 누적분포함수를 이용한 치사율의 추정법을 제시하였고, 적당한 조건 하에서 단순추정치와 유사함을 보였다.
2015년 한국 발생 메르스이 경우 환자는 확진을 받은 상태에서 중증인지 아닌지가 판정되는 정보를 얻을 수 있으므로 이들 정보를 추가로 이용하는 추정치를 본 논문에서 새로이 제시하였다. 한국 메르스 발생 자료를 사용하여 제안된 추정법과 기존의 추정법을 비교하였다. 메르스 확진자들 중 상태가 불안정한 환자가 사망할 확률이 높을 것으로 판단되기 때문에 본 연구에서 제시한 추정량은 다른 추정법에 비해 발생 초기부터 안정적으로 치사율을 추정함을 보였다.

대상 데이터

2015년 5월에 한국에서 발생한 신종 코로나 바이러스의 치사율을 추정하는 문제를 다루었다. 기존의 추정치는 저추정 혹은 과추정, 혹은 초기 단계에 불안정한 추정의 문제를 가지고 있어 이의 해결책으로 본 논문에서는 확진 환자 중 퇴원하거나 사망한 환자의 숫자 외에 입원 환자의 상태를 중증, 경증으로 구분하여 그 정보를 이용한 단순추정치의 개선 추정치를 제안하였고 이 개선 추정치가 다른 추정치에 비해 감염 초기 단계부터 치사율과 더 근접함을 보였다.
2015년 한국 발생 메르스 코로나 바이러스의 치사율을 추정하고 신뢰구간을 구하였다. Figure 4.
2015년 8월 10일 한국의 메르스 치사율의 추정치는 19%이다. 이 시점에서 입원 중인 환자는 10명이다. 7월 5일 이후부터 확진자 변동이 없고 7월 11일이후 사망자가 36명으로 변동이 없다.
한국 메르스 관련 자료는 메르스 보건복지부 질병관리본부의 5월 20일부터 10월 2일까지의 보도자료를 사용하였다. 보도자료에는 환자 번호, 성별, 나이, 기저 질병 유무, 감염 지역과 병원, 회복 날짜, 사망 날짜, 환자의 상태 (사망, 퇴원, 치료 중인 환자 중에서 안정적 환자의 수와 불안정적 환자의 수), 의료진 여부를 확인할 수 있다 (Korea infection control headquater, 2015).

이론/모형

Donnelly 등 (2003)은 2003년에 홍콩에 1,425명의 확진자와 122명의 사망자가 발생한 SARS의 치사율과 잠복 기간을 추정하였다. 추정법으로 감마분포와 생존함수를 이용한 비모수적 추정 방법을 사용하였다. Ghani 등 (2005)은 2003년에 8,098명의 확진자와 774명의 사망자가 발생한 전 세계적인 SARS 전염병을 사용하여 치사율 추정법을 연구하였다.

성능/효과

기존의 추정치는 저추정 혹은 과추정, 혹은 초기 단계에 불안정한 추정의 문제를 가지고 있어 이의 해결책으로 본 논문에서는 확진 환자 중 퇴원하거나 사망한 환자의 숫자 외에 입원 환자의 상태를 중증, 경증으로 구분하여 그 정보를 이용한 단순추정치의 개선 추정치를 제안하였고 이 개선 추정치가 다른 추정치에 비해 감염 초기 단계부터 치사율과 더 근접함을 보였다.
한국 메르스 발생 자료를 사용하여 제안된 추정법과 기존의 추정법을 비교하였다. 메르스 확진자들 중 상태가 불안정한 환자가 사망할 확률이 높을 것으로 판단되기 때문에 본 연구에서 제시한 추정량은 다른 추정법에 비해 발생 초기부터 안정적으로 치사율을 추정함을 보였다.
4)는 2015년 6월 14일 이전의 자료가 불충분하여 그 이후의 추정치를 비교하였다. 보도된 자료에서 환자 번호 25번과 36번, 64번은 확진 날짜와 완료 날짜가 같거나 확진 날짜 전에 상태가 완료되어있는 것으로 확인되었다. 이들 세 개의 자료는 본 연구에서 카플란 마이어 방법을 이용한 치사율 추정치 (2.

후속연구

이 연구 논문의 결과는 추후에 메르스 또는 다른 전염병이 발병되는 국가에서, 확진 환자 중에서 상태가 불안정한지의 여부는 감염 과정의 초기 단계에서부터 조사하는 것은 어려운 일이 아니므로, 초기 단계에서부터 안정적으로 치사율을 추정하는 데 활용될 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	단순추정법을 사용한 메르스의 치사율이 기존에 알려진 치사율에 비해 현저히 낮은 추정치로 인해 초래 할수 있는 문제점은?	이렇게 발표되는 치사율은 전염병의 감염 과정 초기에는 기존에 알려진 치사율에 비해 현저히 낮은 추정치를 보여 주었다. 이는 메르스의 위험에 대한 정확한 정보를 제시하지 못함으로써 질병의 전염에 대한 대처에 장애를 가져 올 수 있다. 따라서 감염의 초기 혹은 질병의 진행 시간 중에 치사율의 적절한 추정치가 필요한 상황이다.
	메르스란 무엇입니까?	2015년 5월 20일 한국에 메르스 첫 감염자가 발생하였다. 메르스는 신종 코로나 바이러스로써 중동의 사우디아라비아의 경우 치사율이 40%에 이르는 것으로 알려진 중동 호흡기 증후군이다. 한국에서의 첫 번째 감염자 이후 2차로 감염된 환자가 병원을 중심으로 전염시키며 전국적으로 유행을 시켰다.
	한국에서 메르스 감염자가 처음으로 나온 날은 언제입니까?	2015년 5월 20일 한국에 메르스 첫 감염자가 발생하였다. 메르스는 신종 코로나 바이러스로써 중동의 사우디아라비아의 경우 치사율이 40%에 이르는 것으로 알려진 중동 호흡기 증후군이다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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