최근 발표된 흥미 있는 의료경제ㆍ정책학 관련 영어논문 ② (통산177회)

(통권 197호 2020.12.01. 영어논문4)

최근 발표된 흥미 있는 의료경제・정책학 관련 영어논문 ② (통산177회)

(2020년분 9:8논문)

※ [논문명의 번역](제1저자명 : 논문명. 잡지명권(호): 시작쪽-종료쪽, 발행연도)

[논문의 성격] 논문의 중요성(요지의 초역±α) 순서. 논문명의 번역 중의 [ ]는 저의 보충.

○ [핀란드에서의 2형 당뇨병 환자와 관상동맥질환 환자에 대해] 전화를 통한 건강지도[랜덤화] 시험 실시 후 8년간의 [누적] 의료・장기케어 비용 추적

Mustonen E, et al: Eight-year post-trial follow-up of health care and long-term care

costs of tele-based health coaching. Health Services Research 55(2): 211-217, 2020

[양적 연구]

본 연구의 목적은 제2형 당뇨병 환자와 관상동맥질환 환자에 대해, 전화를 통한 건강지도의 의료 및 장기케어(long-term care) 비용에 대한 효과를 평가하는 것이다. 랜덤화 비교시험 데이터를 핀란드 국민의료・사회적 케어 등록과 전자적 의료기록에 링크하였다. 45세 이상에서 상기 2개 질환 중 하나를 가진 1,535명(평균 연령 64세)을 랜덤으로 개입군(n=1034)과 대조군(n=501)으로 나누었다. 개입군은 매달 1회 전화로 다음 8가지 건강지도를 12개월간 받았다 : ① 지원을 요청하는 노하우와 시기, ② 질병에 대해 배우고 목표를 설정한다, ③ 올바르게 복용한다, ④ 받아야 할 검사와 서비스의 조언을 듣는다. ⑤ 질병을 잘 통제하도록 행동한다, ⑥ 라이프스타일을 바꾸어 위험을 줄인다, ⑦ 체력을 키우고 장애를 극복한다(build on strengths and overcome obstacles), ⑧ 전문의에게 정기진료 예약을 한다. 개입군도 대조군도 통상의 의료와 장기케어를 받았다. 8년 동안에 개입군의 26%, 비개입군의 28%가 사망했다.

치료의도해석(intention-to-treat analysis) 결과, 8년간 1인당 누적 의료・장기케어 비용은 개입군에서는 대조군에 비해 1,248유로(3%. CI : -6347~2217) 낮았지만, 통계적으로 유의한 차이는 아니었다. 2형 당뇨병 환자와 관상동맥질환 환자별로 해석해도 유의한 차이는 없었다. 이상으로부터 제2형 당뇨병 환자와 관상동맥질환 환자의 8년간의 추적조사에서, 건강지도는 의료 및 장기케어 비용에 유의한 효과가 없었다고 결론짓는다.

* 니키 코멘트

핀란드다운 긴 추적조사로 전화를 통해 1년간 정밀한 건강지도를 실시해도, 8년간의 누적 사망률과 누적 의료 및 장기케어 비용이 줄어들지 않을 것임을 밝혀냈습니다. 본 연구에서는 개입군의 비용에 개입비용(전화를 통한 1년간 보건지도 비용)이 포함되지 않아, 이를 포함한 총비용은 개입군이 더 높아질 가능성이 있습니다.

○ 디지털 셀프케어는 양날의 검 : 북 독일 의사의 관점에서

Fiske A, et al: The double-edged sword of digital self-care: Physician perspectives

from Northern Germany. Social Science & Medicine 260: 113174(10pages), 2020 [질적 연구]

환자들은 디지털 셀프케어를 실천함으로써 자신을 적극적으로 관리할 수 있을 것으로 점점 기대하고 있다: 데이터를 만들고 정보의 의미를 이해하는 데 도움을 줄 수 있는 사람을 찾아 질병예방의 주역이 되는 것을 통해서 스마트폰 및 기타 도구를 사용하여 뇌파로부터 신체활동, 식사 등 자신의 신체와 생활의 다양한 측면의 데이터를 모음으로써 환자는 생활습관병(lifestyle diseases)을 예방하고 자신의 의학적 문제를 진단할 것으로 기대하며, 이것은 의사 및 환자 관계에서 완전히 새로운 케어모델이 도래함을 의미한다. 본 논문에서는 디지털 셀프케어의 실천을 어떻게 실행하고 이해하고 그것이 의료제도로 통합되는지(아닌지)에 대한 의사들의 견해를 탐구한다. 2018년 북 독일 15명의 의사에게 심층・반구조화 면접을 실시하였으며, 이들이 진료의 의사결정에서 디지털 데이터를 얼마나 반영하고 있는지, 디지털 헬스케어의 실천을 어떻게 이해하고 있는지 및 이들의 실천이 의사・환자 관계에 어떤 영향을 주고 있다고 보고 있는지를 조사하였다.

그 결과, 한편으로는 공공적 미디어와 학술 논문에서는 참여의료(ePatient ; 공동의료결정)의 이야기(narrative)와 디지털에 권한이 부여(empower)된 사람들 간에 잘 알려진 마찰이 있음을 알 수 있었다. 한편 의사들이 일상 진료에서 어떤 경험을 하고 있는지도 알 수 있었다. 이상으로 비전문가에 대한 의학의 해방이라는 기술지향의 아이디어는 다른 상황에서 '적정하게 이동하고' 있지는 않으며, 반대로 진료소 안팎에서 불균등하게 다루어지고 있다고 결론지었다. 새로운 기술을 의미 있고 안전하게 응용하기 위해서는, 디지털 셀프케어의 실천 시 개인적 관계가 전적으로 중요하다는 것은 변함없으나, 이는 환자의 임파워먼트(empowerment)와 디지털 기술에 대한 논쟁에서 종종 간과되고 있다.

* 니키 코멘트

제목은 매우 매력적이고 본문의 마지막 결론에 쓰여 있는 것은 시사하는 바가 많습니다만, 요지의 영어 표현은 어쨌든 난해합니다. 내용이 너무 응축되어 있을 뿐만 아니라 집필자가 독일인이라서 영어 표현이 서툴기 때문이기도 한 것 같습니다.

○ 공중위생, 의약품 및 기타 의료가 미국의 1990~2015년 평균수명 변화에 기여한 것

Buxbaum JD, et al: Contributions of public health, pharmaceuticals, and other medical

care to US life expectancy changes, 1990-2015. Health Affairs 39(9): 1546-1556, 2020

[양적연구]

미국의 평균수명은 1990~2015년의 25년간에 3.3년이 연장됐지만, 이 연장의 원동력은 잘 이해되고 있지 않다. 인구동태 데이터(연령・사인별 사망자 수)와 cause-deletion analysis(일종의 기여분석)를 이용하여 평균수명 변화에 가장 영향이 있는 사인을 분류하고 공중위생, 의약품, 기타(의약품 이외의) 의료 및 기타/알 수 없는 요인 4가지가 이 변화에 어느 정도 기여했는지를 수치화했다.

그 결과 평균수명 변화에 가장 기여하고 있는 12대 사인에 의해 평균수명 2.9년의 순연장(평균수명 연장 전체의 85%)을 설명할 수 있음을 발견했다. 기여율이 가장 높았던 것은 허혈성 심질환(의 사망 감소, 기여율 53%)이고, 반대로 우발적 중독 또는 약물 과잉복용이 평균수명 단축에 가장 많은 영향을 미쳤다(기여율 -9%). 평균수명 연장의 44%는 공중위생의 기여이고, 35%는 의약품, 13%는 기타 의료의 기여, 기타/알 수 없는 요인의 기여율은 –7%였다. 단, 4가지 요인의 기여율은 사인에 따라 크게 다르고, 예를 들어 허혈성 심질환, 뇌혈관질환, 유방암에서는 의약품의 기여율이 각각 52%, 60%, 60%인데 비해, 교통사고와 살인은 공중위생의 기여율이 각각 90%, 91%였다. 이상의 지견은 공중위생 및 의약품 이노베이션이 평균수명 연장에 있어서 결정적으로 중요하다는 것을 밝히고 있다.

* 니키 코멘트

사인별 평균수명 변화의 기여율은 엄밀하게 계산되고 있습니다만 공중위생 등 4개 요인의 기여율 계산은 극히 자의적입니다 : '복합법(multiple approaches)'이라고 칭하여 사독이 있는 논문에서 나타낸 질환별 통계적 모델, 독자적으로 작성한 모델, 의사의 의견조사, 나아가 선행연구에 근거하여 그럴듯하다고 판단한 점 등을 잡다하게 조합하고 있습니다. 또한 본 논문에서는 '공중위생'은 다른 세 가지 요인을 제외한 것으로 정의되어 있으며, 그것의 기여율은 과대하게 추계되어 있다고 생각합니다.

또한 문헌 검토 '심혈관계 질환 사망률 저하에 있어서 예방 대 치료의 [기여율] 비율: 공중위생 대 임상의학(Ford ES, et al: Proportion of the decline in cardiovascular mortality

disease due to prevention versus treatment: : Public health versus clinical care.

In: TheAnnual Review of Public Health 32:5-22,2011)은, ‘여러 연구들을 종합하면 위험인자(risk-factor)의 변화[공중위생의 기여]가 관상동맥생질환(CHD) 사망률 저하의 44~76%를, 치료의 변화가 23~47%를 설명할 수 있다고 말할 수 있을지도 모른다. 다만, 양자의 기여율은 국가에 따라 차이가 난다’고 총괄하고 있습니다(본 “뉴스레터” 101호(2012년 10월)에 소개).

○ 상관(相關)의 분해[기여율 계산]에서 해결책 구축으로의 선회 : 에비던스에 근거한 지침으로 건강을 규정하는 요인에 대처

Frakt AB, et al: Pivoting from decomposing correlates to developing solutions:

An evidence-base agenda to address drivers of Health.

Health Services Research 55(5:Suppl 2): 781-786, 2020 [평론]

건강은 의료제도 이외의 여러 요인에 의해 영향을 받는다. 문화적, 환경적, 정치적 및 경제적 조건-이른바 ‘사회적(결정) 요인’(social determinants)이 다양하게 건강에 영향을 준다(affect health). 몇몇 연구는 이를 건강에 기여하는 요인을 분해하여 합계 100%로 함으로써 표현하려고 하고 있다. 이들은 의료의 기여율은 10~20%로 추계하며, 사람들의 건강에 대한 의료의 역할이 사회적 요인보다 작다는 신념을 보강하고 있다. 가장 자주 인용되는 McGinnis 등(2002년)의 추계에서는 개인행동 40%, 사회적 상황(social circumstances) 15%, 환경 5%, 유전 30%, 의료 10%로 되어 있다. 그러나 이러한 분해(기여율 계산)는 겉보기만큼 정보량이 많지 않고 유용하지도 않으며, 더구나 잘못된 해석이 일어나기 쉽다. 본 평론에서는 이 방법의 (극소수의) 강점과 (많은) 한계를 나타낸다.

첫 번째 한계는 기여율 계산에서는 각 요인간의 상호작용을 무시하고 있는 것이다. 두 번째 한계(특히, 정책형성에 있어서 문제인 것)는 이 방법이, 어느 요인이 정책 개입에 의해서 변화하는지에 대한 정보를 제시하지 않는 것이다. 세 번째 한계는 기여율 계산이 시대에 뒤떨어진 에비던스에 자주 의존한다는 점이다. 이들 이외에도 일부의 기여율 계산은 사망률에만 초점을 맞추고 있다는 한계도 있다. 이상의 한계 때문에 기여율 계산은 정책에 효과적인 지침(guidance)이 될 수 없다. 앞으로는 각 요인이 건강에 어느 정도 영향을 주는가가 아니라 건강을 증진하기 위해 각 요인이 정책에 따라 어느 정도, 어떤 수단으로 바뀔 수 있는지를 알아야 한다. 그 답을 찾는 것은 얼마간의 개입이며, 그것의 양질의 평가이다.

* 니키 코멘트

영문 요지는 매우 간단해서 본문에서 상당 부분 보충했습니다. 저는 앞서 언급한 Buxbaum 등 논문에 국한되지 않고 건강에 영향을 주는 요인의 기여율 계산에는 이전부터 의문을 가지고 있었습니다. 이 논문은 기여율 계산의 문제점을 지적하고 그것이 정책형성에는 도움이 되지 않는다는 것을 명쾌하게 설명하고 있어 많이 공감했습니다. driver는 추진력, 원동력, 견인력이라고 번역되는 경우가 많습니다만, 여기에서는 ‘(건강을 규정하는) 요인’이라고 번역했습니다. 이 논문은 "drivers of health"라고 하는 대특집(합계 14개 논문)의 1개 논문입니다만, 특집에서도 이 논문에서도 "drivers of health"

는 "determinants of health"와 같은 의미로 사용되고 있습니다.

【Social determinants of health의 표준 번역은 ‘건강의 사회적 결정 요인’에 대한 의문】

"Social determinants of health"(SDH)의 표준 번역은 ‘건강의 사회적 결정요인’으로 되어 있습니다. 그러나 determinant의 동사 determine에는 '결정한다'는 강한 의미뿐만 아니라 '영향을 준다'는 약한(?) 의미도 있습니다(“랜덤하우스 영일 대사전” 외). 미국 정부의 사이트(healthypeople.gov)도 "determinants of health"를 다음과 같이 설명하고 있습니다. The range of personal, social, economic, and environmental factors that influence

health status are known as determinants of health.(건강상태에 영향을 주는 개인적, 사회적, 경제적, 환경적 요인은 "Social determinants of health"라 불린다). WHO는 핵심적으로 다음과 같이 정의하고 있습니다. The social determinants of health(SDH) are the

non-medical factors that influence health outcomes.(SDH는 건강 아웃컴에 영향을 주는 비의료적 요인).

저는 이전부터 ‘건강의 사회적 결정요인’이라는 번역어는, 건강의 대부분은 사회적 요인으로 결정된다는 오해를 불러일으키며, 실제로 사회구축주의자(social constructionism)나 공중위생학자의 일부는 그렇게 주장하고 있는 것에 의문을 가지고 있었습니다. 그러한 오해를 낳지 않기 위해 저는 SDH는 '건강에 영향을 주는 사회적 요인' 또는 '사회적 요인'이라고 번역하는 것이 적절하다고 생각합니다.

저에게는 개인의 생활습관이 질병의 '결정적 요인'이라고 연상시키는 '생활습관병'이라는 용어와, 사회적 요인이 건강의 '결정적 요인'이라고 연상시키는 '건강의 사회적 결정요인'이라는 번역어는, 매개체(vector)는 반대지만 극단적이라는 점에서 공통점이 있다고 봅니다.

[원문출처 : http://www.inhcc.org/jp/research/news/niki/]

니키 류(원저자) / 이영숙(번역) news1@silverinews.com

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