왜 그런가요
재발까지의 시간을 추적하는 가상 연구에서 재발 전 사망한 사람이 있다. 이 사람을 단순히 ‘추적이 끝남’으로 처리하면 실제 재발 확률을 제대로 추정할까? 더 이상 관찰하지 못하는 경우와 목표 사건이 일어날 수 없게 된 경우는 같지 않다. 연구가 무엇의 확률을 추정하려는지부터 확인해야 한다.
세 용어를 분리한다
- 목표 사건
- 연구가 관심을 둔 결과다. 이 가상 연구에서는 재발이며, 어떤 사건을 포함하는지 실제 정의를 먼저 읽는다. 생존분석이라는 이름만으로 목표가 사망이라고 가정하지 않는다.
- 경쟁사건
- 먼저 일어나 목표 사건을 막는 다른 사건이다. 재발 전 사망했다면 그 뒤 재발을 경험할 수 없다. Columbia University는 이런 사건을 단순 추적 종료와 구별해 설명한다.
- 누적발생 확률
- 정해진 시점까지 실제로 목표 사건을 겪을 확률이다. 경쟁사건이 있는 현실에서의 확률과 경쟁사건이 없다고 가정한 세계의 결과를 같은 값으로 부르지 않는다.
검열처럼 처리할 때 생기는 차이
KU Leuven 등의 연구자들이 발표한 BMJ 논문은 경쟁사건을 검열로 처리하는 전통적 생존분석이 목표 사건의 누적발생 확률을 과대추정할 수 있음을 설명한다. 목표 사건을 더는 겪을 수 없는 사람의 정보를 단순한 이후 미관찰처럼 취급하는 것이 실제 확률 질문과 맞지 않기 때문이다.
논문은 경쟁사건을 고려하는 누적발생 추정 방법을 설명하고, 이식편 기능 상실 전에 사망하는 경우를 실제 자료의 예로 사용한다. 여기서는 그 연구의 숫자를 다른 질환에 옮기지 않는다. 교육용 재발 사례는 개념을 설명하는 가상 장면이며 특정 암의 위험을 계산한 결과가 아니다.
모든 검열과 모형을 금지하는 뜻은 아니다
일반적인 추적 소실이나 연구 종료는 별도 조건이고, 원인별 순간 발생률을 분석하는 질문도 누적발생 확률과 다르다. BMJ는 원인별 위험률의 관계를 보는 분석과 실제 확률 예측을 구별한다. 따라서 “사망을 검열하는 모형은 언제나 틀림”이라는 일괄 판단으로 바꾸지 않는다.
학생은 결과를 읽기 전에 목표 사건·경쟁사건·추정하려는 값과 방법을 확인한다. “몇 년 안에 재발할 확률”을 설명하면서 경쟁사건이 어떻게 처리됐는지 빠져 있다면 그 부분을 질문한다. 관찰 종료의 기호를 읽는 단계에서 실제 사건이 서로를 막는 조건을 읽는 단계로 나아가는 학습이다.