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Intro ......

 

접종횟수가 많을수록 부작용의 강도가 높다. . (1) 잠재적 인과성에 대한 판단(Potential causality) 잠재적 인과성을 판단하기 위하여 백신과 부작용 사이에 통계적으로 유의한 관련성이 있는지를 수집된 자료로 분석한다.. 95%신뢰구간에서 P같이 0.0에서 . , 역인과성 치우침(reverse causality bias)을 들 수 있다 3) 생물학적 성분(Biologic gradient) 일반적으로 백신은 접종량이 많을수록, 혼란 치우침(confounding bias), 비교위험도란 백신 접종자와 비접종자간의 부작용 발생률을 비교한 것이다. Odds ratio를 사용하면 극히 발생율이 적은 부작용인 경우 그 비교위험도를 확률로 계산할 수 있다.0이상이면 통계적으로 의미를 갖을 수 있다. 비교위험도가 높으면 높을수록 백신 부작용을 설명하는데 있어서 한가지 분석 치우침(analytic bias)만으로 설명이 어렵다 2) 분석 치우침 또는 편향(Analytic bias) 인과성을 평가하는데 있어서 체계적 오차를 뜻하는데 통상 4가지 유형이 있다.0이하이면 백신의 인과성이 없다.  ......

 

 

Index & Contents

백신 부작용과 인과관계의 분석

 

(1) 잠재적 인과성에 대한 판단(Potential causality) 잠재적 인과성을 판단하기 위하여 백신과 부작용 사이에 통계적으로 유...

 

(1) 잠재적 인과성에 대한 판단(Potential causality)

잠재적 인과성을 판단하기 위하여 백신과 부작용 사이에 통계적으로 유의한 관련성이 있는지를 수집된 자료로 분석한다. 즉 보고된 증상이 백신에 의하여 일어날 잠재성이 있는가를 판단하기 위해서는 다음 사항들에 대해서 검토를 하여야 한다.

1) 인과성의 강도(Strength of association)

접종자와 비접종자 사이에서 이상 반응이 나타난 빈도를 비교하여 비교위험도(relative risk또는 odd ratio)가 1.0이하이면 백신의 인과성이 없다. 비교위험도가 높으면 높을수록 백신 부작용을 설명하는데 있어서 한가지 분석 치우침(analytic bias)만으로 설명이 어렵다

2) 분석 치우침 또는 편향(Analytic bias)

인과성을 평가하는데 있어서 체계적 오차를 뜻하는데 통상 4가지 유형이 있다. 자료의 선택 치우침(selection bias), 정보 치우심(information bias), 혼란 치우침(confounding bias), 역인과성 치우침(reverse causality bias)을 들 수 있다

3) 생물학적 성분(Biologic gradient)

일반적으로 백신은 접종량이 많을수록, 접종횟수가 많을수록 부작용의 강도가 높다.

4) 통계적 유의성(Statistical significance)

일반적으로 백신 접종 후 나타날 수 있는 증상들을 비교위험도의 통계적 유의성에 의한 확률의 크기(magnitude probability)로 판단한다, 비교위험도란 백신 접종자와 비접종자간의 부작용 발생률을 비교한 것이다. 비교위험도가 1.0이라면 백신 접종자와 비접종자간의 부작용 발생률에 차이가 없음을 의미한다. 그러나 1.0에서 2.0사이면 약한 관련성이 있음을 나타내며 그 이상이면 강한 연관성이 인정된다. 95%신뢰구간에서 P같이 0.05이하로 비교위험도가 1.0이상이면 통계적으로 의미를 갖을 수 있다. Odds ratio를 사용하면 극히 발생율이 적은 부작용인 경우 그 비교위험도를 확률로 계산할 수 있다.

 

 

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