최근 발표되는 많은 논문 중에 메타분석을 통한 발표가 많이 있습니다. 이 메타분석이 무엇인지 어떻게 이뤄지는지 중간 중간에 설명을 한바 있습니다만, 그래도 설명이 부족했던 것 같습니다.
메타 분석은 한 가지 주제를 목적으로 여러 가지 논문의 결과를 종합하는 것입니다. 이로써 명확한 의학적 증거(evidence)를 보여 줄 수 있고 통일되지 않은 의견이나 결과에 대해 해결 방안을 제시할 수 있습니다. 과거 처럼 전문가의 견해나 이론, 경험에만 의지하는 진료 방법이 아닌 과학적 증거를 통한 진료 (Evidence based medicine)를 하기 위한 분석 방법이라고도 할 수 있습니다. 점차 확대되고 있는 세계적 추세입니다.
메타 분석의 흔한 연구 형태로는 연구 결과를 합쳐 통합 자료(summary data)로 제시하는 경우와 여러 연구에서 사용된 각 환자의 자료를 개별적으로 이용하는 방법이 있습니다. 후자의 경우 정확한 정보를 확보할 수 있다는 면에서 매우 좋습니다만 여러 한계가 있습니다.
이런 메타 분석을 위해서는 우선 문헌을 검색해야 합니다. 검색된 여러 논문 중에서 연구 목적에 부합되는 기준을 찾아야하고 그 기준에 부합된 논문을 추려내야 합니다. 여기서 기준이 자의적이라면 연구자의 의도가 들어가 공정한 메타 분석이 될 수 없습니다. 따라서 검색 방법과 기준 그리고 검색 날짜가 명확히 명시되야 합니다.
검색 방법으로는 SCI 논문을 검색할 수 있는 의학 논문 데이터 베이스인 PubMed, EMBASE, Cochrane Library 등이 포함됩니다. 특정 지역이나 인종을 대상을 한다면 해당 국가의 논문 데이타 베이스를 검색해야합니다. 의도하든 의도하지 않든 대상 논문이 검색되지 않아서는 안되겠지요. 검색 결과는 매우 중요합니다. 최근에는 Google을 이용해서 논문으로 발표되지 않은 case 들을 가지고 분석하는 경우도 보입니다.
검색 된 논문이 모두 똑같은 가치를 가지지는 않습니다. 여러 미디어를 통해 발표되는 논문이나 연구의 실제 가치는 다르다고 말할 수도 있습니다. 여기서 말하는 가치는 신뢰도를 말합니다. 어떤 연구 디자인이 신뢰도가 높은가에 대한 여러 문헌들이 있습니다만, 모집단을 대표할 수 있는 무작위 선출을 통한 대규모 맹검 연구가 가장 신뢰도가 높습니다. 여러 분류가 있겠지만, Ishizuka O 박사의 랭킹법은 아래와 같습니다.
이들 논문의 기본적인 조건으로 연구에 사용한 용어에 대한 정확한 정의가 기술되어야 하고, 또한 연구 방법에 대한 자세한 기술이 있어야합니다. 또한 통계 방법에 대한 정의가 들어 있어야만 합니다.
이렇게 자료를 모으면 통계적 분석을 해야합니다. 통계적으로 신뢰를 받으려면 같은 디자인의 연구여야 되겠지요. 또한 가급적 무작위 이중 맹검 연구를 대상으로 분석한다면 좋겠습니다만, 이런 연구가 많지 않은 분야도 많이 있습니다. 이런 이유로 최근에는 메타 분석에서 1차 분석, 2차 분석등으로 나누어 보고하는 경우도 있습니다. 신뢰도가 높은 논문만으로 따로 분석하는 것입니다.
메타 분석은 연구자가 의도하지 않았던 편견(bias)가 있을 수 있다는 점에서 주의가 필요합니다. 대표적인 것이 긍정적 결과 편향 현상 (positive-outcome bias, publication bias)입니다. 메타 분석의 결과만 가지고 절대적 진리라고 말할 수 없는 이유 중 하나로 이들 메타 분석 결과는 학회에서 두고 두고 학술적 검토를 하게 됩니다. 여러 의견과 중지를 모아 실제 임상에 적용하는 guide line이 정해지게 되는 것입니다.
따라서 제 블로그에서 소개된 여러 논문이나 연구 결과를 단순히 진리로 생각하는 것은 옳지 않습니다. 이런 연구들을 꾸준히 앞으로도 접하고 학회의 의견이나 반대되는 연구도 보며 균형을 잡는 것이 필요합니다만, 의사이시거나 의료인, 의학에 관련된 연구를 하시지 않는다면 실제로 그렇게 하기는 어렵습니다. 그래서 가끔 이런 정보가 편견이 될까봐 걱정이 됩니다.
또한 의학에 대한 생각과 의사에 대한 생각이 구분되지 않는 것도 주의해야합니다. 일부 방문자 분들께서는 '의사들이 자신의 이익을 위해서 그런 결과를 내 놓는 것'이라고 생각하기도 하고 의사에 대한 불신을 의학에 대한 불신과 구별하지 못하는 것을 봅니다. 그런 저는 개인적 믿음을 뒤바꾸려고 노력하지 않습니다. 블로그에서 스트레스를 받고 싶지는 않습니다만, 의학과 의사에 대한 생각은 분리해서 생각하려는 노력이 필요한 경우도 있다는 생각이 듭니다.
Source : Meta-analysis of Alpha Receptor Antagosist for benighn prostatic hyperplasia from paper were published in Korea, BH Chung, KM Yang, J of Kor Urol. 2005