같은 50%가 서로 다른 출발점에 놓인다
어떤 예방 프로그램이 결과 발생 위험을 절반으로 줄였다고 합시다. 비교군에서 100명 중 20명에게 결과가 생기고 프로그램군에서는 10명이라면 위험비는 10÷20=0.5입니다. 상대위험 감소는 1−0.5=50%입니다. 여기까지는 눈에 잘 들어오는 큰 변화입니다.
다른 집단의 비교군 위험이 100명 중 2명이고 프로그램군이 1명이어도 위험비는 0.5, 상대위험 감소는 똑같이 50%입니다. 하지만 첫 집단에서는 10명이, 둘째 집단에서는 1명이 결과를 피합니다. 같은 비율 문장이 실제 인원에서는 열 배 차이를 감춥니다.
상대효과는 출발 위험에 비례해 얼마나 달라졌는지를 보여 줍니다. 서로 다른 연구와 집단을 비교할 때 유용하지만, 기준 위험을 빼고 읽으면 실제 규모를 복원할 수 없습니다. ‘절반’이라는 단어가 곧 ‘많은 사람에게 큰 이득’이라는 뜻은 아닙니다.
Cochrane Handbook은 상대효과가 비슷해도 기준 위험이 다르면 절대효과가 달라질 수 있다고 설명합니다. 따라서 주장에는 비교군의 위험, 중재군의 위험, 측정 기간과 대상 집단을 함께 붙여야 합니다.
참고 · Holger J Schünemann, Gunn E Vist, Julian PT Higgins 외 — 상대효과와 절대효과를 함께 해석하기 ↗
절대 감소와 추가 이득 1명당 인원을 계산한다
첫 집단의 절대위험 감소는 20%−10%=10%포인트입니다. 이 수치의 역수 1÷0.10은 10이므로, 같은 조건과 기간에서 추가로 한 명이 결과를 피할 것으로 기대하려면 평균 10명이 프로그램을 받아야 한다고 표현할 수 있습니다. 이를 NNTB, 즉 추가 이득 1명을 위한 치료필요수라고 부릅니다.
둘째 집단은 2%−1%=1%포인트이므로 1÷0.01=100입니다. 두 집단 모두 상대 감소는 50%지만 NNTB는 10명과 100명입니다. 활동에서 두 기준 위험을 번갈아 누르며 어떤 값은 유지되고 어떤 값이 달라지는지 직접 확인해 보세요.
NNTB는 프로그램 자체에 영구히 붙는 성질이 아닙니다. 비교 대상, 결과의 정의, 대상 집단의 기준 위험, 관찰 기간이 같을 때 해석하는 기대값입니다. 10명을 치료하면 반드시 정확히 한 명에게 이득이 생긴다는 개인별 보장도 아닙니다.
효과 추정치에는 불확실성이 있으므로 실제 보고에서는 신뢰구간도 함께 봐야 합니다. 상대효과가 일정하다는 가정이 새 집단에서 성립하는지도 확인해야 합니다. 절대값으로 바꾸는 계산은 입력한 기준 위험과 상대효과가 타당할 때만 의미가 있습니다.
참고 · Julian PT Higgins, Tianjing Li, Jonathan J Deeks — 이분형 결과의 효과 크기 고르기 ↗
큰 표현 대신 의사결정에 필요한 묶음을 제시한다
좋은 요약은 ‘50% 감소’에서 멈추지 않습니다. 같은 기간에 비교군 100명 중 20명, 프로그램군 10명처럼 자연도수를 먼저 쓰고, 절대 10%포인트 감소와 상대 50% 감소를 나란히 둡니다. 이득뿐 아니라 해로운 결과와 비용, 근거의 확실성도 같은 크기의 글자로 제시해야 합니다.
대상자의 기준 위험이 자체 예시의 두 집단 중 어디에 가까운지 모르면 절대효과도 정해지지 않습니다. 연령이나 상태가 다른 집단으로 옮길 때에는 그 집단의 자료를 찾아야 합니다. 평균적인 기준 위험을 한 개인의 정확한 미래로 바꾸어 말해서도 안 됩니다.
직업 훈련 이탈률, 장비 고장률, 보안 사고율에도 같은 구조를 적용할 수 있습니다. 20%에서 10%와 2%에서 1%는 모두 절반이지만 운영 계획에 필요한 인원과 비용은 다릅니다. 원래 빈도와 바뀐 빈도를 먼저 적으면 상대 표현의 크기에 끌려가지 않습니다.
새 주장에 적용할 질문은 네 가지입니다. 누구의 어떤 결과를 얼마 동안 셌는가, 비교군의 기준 위험은 얼마인가, 절대 차이와 상대 차이는 각각 얼마인가, 불확실성과 해로운 결과는 무엇인가. 이 묶음이 있어야 ‘큰 효과’라는 평가의 성립 조건을 검토할 수 있습니다.