절대위험감소 (Absolute Risk Reduction)
쉽게 풀면
신약을 먹지 않은 사람 100명 중 20명이 병에 걸리고, 신약을 먹은 사람 100명 중 15명이 병에 걸렸다고 해봅시다. 이때 절대위험감소는 20% - 15% = 5%p입니다. 즉 "약을 먹으면 실제로 병에 걸릴 확률이 몇 퍼센트포인트 줄어드는가"를 그대로 보여주는 값입니다. 반면 흔히 뉴스에서 강조하는 "위험이 25% 줄었다"는 표현은 대개 상대위험감소(5%p를 원래 20%로 나눈 값, 5/20=25%)를 말하는 경우가 많은데, 같은 데이터라도 절대위험감소(5%p)와 상대위험감소(25%)는 숫자의 인상이 크게 다릅니다. 그래서 논문이나 약 광고를 볼 때는 반드시 어느 쪽을 말하는지 확인해야 합니다.
왜 중요한가
절대위험감소는 임상시험이나 역학 연구에서 치료·중재의 실질적 효과 크기를 판단하는 핵심 지표이기 때문에 자주 다뤄집니다. 같은 상대위험감소라도 기저 발생률에 따라 실제 이득이 크게 달라질 수 있어, 근거중심의학(evidence-based medicine)이나 보건정책 연구에서는 상대적 수치만이 아니라 절대적 수치를 함께 보고하도록 요구하는 경우가 많습니다. 또한 절대위험감소는 치료필요수 같은 임상적 의사결정 지표로 바로 이어지기 때문에, 의료진과 정책 결정자가 비용 대비 효과를 가늠하는 데도 활용됩니다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
이 문장은 실제로 치료받은 사람 100명 중 약 4명이 사건을 덜 겪게 된다는 뜻으로, 이 값의 역수(1/ARR)를 구하면 치료필요수가 계산됩니다.
감염병 역학 연구에서는 기저 감염률 자체가 지역·시기에 따라 크게 달라지므로, 절대위험감소를 함께 제시해야 실제 공중보건 효과를 가늠할 수 있다는 점을 보여주는 문장입니다.
외과·중재 연구에서는 통계적으로 유의한 차이가 있더라도 절대위험감소 값이 작으면 임상적 의미가 제한적일 수 있다는 점을 논의할 때 이런 표현이 쓰입니다.
조금 더 깊게 보면
절대위험감소는 흔히 신뢰구간과 함께 보고되는데, 표본이 작거나 사건 발생이 드문 경우 신뢰구간이 넓어져 값의 불확실성이 커질 수 있습니다. 또한 절대위험감소의 역수인 치료필요수(NNT)는 임상 현장에서 "몇 명을 치료해야 한 명에게 이득이 생기는가"를 직관적으로 전달하기 위해 함께 제시되는 경우가 많습니다. 여러 연구를 종합하는 메타분석에서는 개별 연구의 기저 위험도가 서로 다를 수 있어, 절대위험감소를 그대로 평균 내기보다는 상대위험 지표를 먼저 종합한 뒤 대표적인 기저 위험도를 적용해 절대위험감소를 다시 환산하는 방식이 흔히 쓰입니다.
주의할 점
절대위험감소가 작다고 해서 치료 효과가 없다는 뜻은 아니지만, 상대위험도나 상대위험감소만 보고 효과를 과대평가하지 않도록 주의해야 합니다. 기저 발생률이 낮은 질병일수록 상대위험감소는 커 보여도 절대위험감소는 매우 작을 수 있습니다.