"OO암 (질환), 완치의 길 열려" 등의 기사가 자주 눈에 띕니다.

그러나 그 말만 믿고 병원으로 달려갔다가는 실망하기 일쑤입니다. 왜 그럴까요?

오늘은 건강 뉴스를 읽을 때 주의 깊게 봐야하는 사항들에 대해 알아보겠습니다.

1. 동물실험의 한계

가끔 뉴스 제목은 멋진데 읽어보면 동물실험에서 밝혀진 것일 때가 있습니다. 이런 경우 인간에게 적용될 날이 요원할 수 있습니다. 설령 성공적인 연구라고 하더라도 인체에 적용되기 까지에는 보통 몇년이 더 소요됩니다. 안전성을 확보하기 위해 조금씩 연구 범위를 넓혀가기 때문에 그렇습니다.

2. 개별 연구의 한계

동물 연구가 아닌 사람에게 적용한 임상연구일 경우에도 덜컥 사실로 믿어서는 안됩니다. 하나의 연구는 벽돌로 만든 거대한 돌담의 벽돌 하나에 해당되는 경우가 대부분입니다.

예를 들어 A연구는 맞다고 하고 B연구는 아니라고 하는 일이 비일비재합니다. 이 때문에 여러 연구의 결과들을 종합하여 보고자 하는 체계적 리뷰(systematic review)나 메타분석 등의 논문 분석 방법을 사용해 전체적인 결과를 조명하는 작업을 전문가들은 하고 있습니다.

하지만 최근에는 연구자들의 연구가 전문가들의 검토(peer review)를 통해 학문적인 고찰도 되기 전에 언론을 통해 대중에 공개되고 있습니다. 정보의 속보성은 좋아졌다고 할 수 있는데 그만큼 뉴스를 읽는 독자들의 높은 판단력도 필요해졌다고 할까요?

3. 단편적 통계 수치가 함정일 수도

통계는 일부를 가지고 전체를 알아보기 위한 방법입니다. 퍼즐과도 비슷한 점이 있는데, 때로는 A라는 연구 통계가 결과가  다른 퍼즐과 색깔이 많이 다른 하나의 개성있는 퍼즐에 불과할 수 있다는 점을 주의해야합니다. 따라서 퍼즐 그림이 거대한 걸리버를 보여주더라도 나는 그 아래 난장이와 같이 거인 걸리버의 일부가 아닌 다른 방향으로 움직이고 있을 수 있는 것이죠.

어려운 이야기지만 통계는 제대로 적용하지 않을 경우 오류가 발생할 수 있다는 것, 그리고 제대로 적용한 결과라도 그 결과에 대해 철저한 분석이 또 필요하다는 것입니다. 이런 문제를 해결하기 위해서는 개인별 맞춤형 의료라고 할 수 있겠는데 현실적으로 그렇게 진행하기 위해서는 비용이 무척 비싸다는 것과 대부분의 현대의학의 학문적 기초가 이런 통계에 기반하고 있다는 제한점이 있기 때문에 이런 문제에서 완전히 자유로울 수는 없습니다.

4. 표본집단의 대표성

연구 대상이 일반인구 집단을 대상으로 했는가 환자 집단을 대상으로 했는가도 매우 중요한 요소입니다. 또 연구 대상의 선택과 수는 충분하여 통계적인 타당성이 있는가, 연구 대상 인종이나 환경이 나와 같거나 비슷한가
 등에 따라서 연구결과의 대표성이 좌우됩니다. 이런 점을 잘 살피지 않으면 아무리 연구 결과가 좋아 보여도 일반화 할 수 없거나 나와는 관련이 없을 수 있다는 것이죠.

5. 실험 연구인가 관찰 연구인가?

인간을 대상으로 실험을 한 연구인지 단순히 관찰을 한 연구인지도 연구의 신뢰도를 평가하는데 중요합니다. 무척 많은 연구 논문이 있지만 연구 방법에 따라 근거로 삼을 수 있는 강도가 달라 집니다. 실험연구에 의한 것, 특히 무작위 확률할당에 의한 임상연구가 가장 높은 증거로서 평가되고요, 관찰연구 중에서는 대규모 집단을 대상으로 한 장기 관찰연구(코호트 연구)가 높이 평가됩니다. 그에 반해 단편적인 사례 보고는 가장 낮은 수준의 증거로 그 한편의 사례로는 일반화 하기 어렵다는 점도 기억하셔야합니다.

이상의 5가지 유의사항을 유념하시고 건강, 의학, 보건, 과학 관련 뉴스를 읽으셔야 제대로 정보를 이해할 수 있습니다.

* 이상의 설명은 비전문 일반인을 위해 기술한 내용으로 전문가들에게는 더 많은 분석 기준이 필요하다는 것을 미리 말씀드립니다.