공격률 (Attack Rate)

한 줄 정의: 특정 사건(식중독, 집단감염 등)에 노출된 사람들 중에서 실제로 병에 걸린 사람의 비율입니다.

쉽게 풀면

학교 급식을 먹은 학생 200명 중 40명이 식중독 증상을 보였다면, 공격률은 40/200 = 20%입니다. 공격률은 일반적인 "발생률"과 비슷해 보이지만, 몇 주나 몇 년처럼 긴 기간을 다루는 발생률과 달리 짧은 시간에 벌어진 하나의 특정 사건(집단 식중독, 학교 내 감염 유행 등)에서 "위험에 노출된 사람들" 중 몇 명이 실제로 병에 걸렸는지를 계산한다는 점이 다릅니다. 그래서 역학조사관들은 원인을 추적할 때 "이 음식을 먹은 사람들의 공격률"과 "안 먹은 사람들의 공격률"을 비교해서 어떤 음식이 범인인지 찾아냅니다.

왜 중요한가

공격률은 집단 발병(식중독, 노로바이러스, 신종 감염병의 초기 유행 등)의 원인을 역추적하는 역학조사에서 가장 기본이 되는 지표입니다. 특정 노출군과 비노출군의 공격률을 비교하면 어떤 요인이 감염 위험을 높였는지를 비교적 단순한 계산만으로도 드러낼 수 있기 때문에, 원인 규명이 시급한 현장 역학 연구와 공중보건 대응 논문에서 반복적으로 등장합니다. 또한 공격률은 나중에 더 정교한 통계 모형(상대위험도, 승산비 등)을 세우기 전 단계의 기초 자료로도 널리 쓰입니다.

논문에서는 이렇게 쓰입니다

"조리된 달걀찜을 섭취한 집단의 공격률은 45.2%였던 반면, 섭취하지 않은 집단의 공격률은 3.1%에 그쳐 해당 음식이 유력한 감염원으로 추정되었다."

이 문장은 특정 음식을 먹은 집단과 먹지 않은 집단의 발병 비율을 비교함으로써, 어떤 노출 요인이 집단발병의 원인이었는지를 통계적으로 뒷받침하고 있습니다.

"기숙사 내 노로바이러스 유행 당시 같은 층 거주자의 공격률이 다른 층 거주자보다 뚜렷하게 높게 나타나, 밀접 접촉 및 공용 공간 이용이 전파에 기여했을 가능성이 제기되었다."

이 문장은 음식이 아닌 공간적 근접성이라는 노출 요인을 기준으로 공격률을 비교해, 감염병의 전파 경로를 추정하는 데 활용한 예입니다.

"백신 미접종군의 2차 발병 공격률은 접종군에 비해 유의하게 높아, 백신이 가구 내 2차 전파를 억제하는 데 효과가 있음을 시사했다."

이 문장은 감염원 규명이 아니라 백신 효과를 평가하는 맥락에서 접종군과 미접종군의 공격률을 비교해, 예방접종의 전파 차단 효과를 논하는 데 공격률 개념을 사용하고 있습니다.

조금 더 깊게 보면

논문에서는 공격률을 한 번만 계산하지 않고, 노출된 항목별로 나누어 비교하는 경우가 많습니다. 예를 들어 식중독 조사에서는 여러 음식 항목 각각에 대해 "그 음식을 먹은 사람의 공격률"과 "먹지 않은 사람의 공격률"을 나란히 계산해 표로 제시하고, 두 값의 차이가 가장 크게 벌어지는 항목을 원인 식품으로 지목하는 방식이 흔히 쓰입니다. 또한 첫 감염자로부터 가족이나 동거인 등 밀접 접촉자 사이에서 얼마나 퍼졌는지를 나타내는 "2차 발병률(secondary attack rate)"은 일반적인 공격률과 계산 방식은 비슷하지만 분모를 "노출된 밀접 접촉자"로 한정한다는 점에서 구분해서 읽어야 합니다. 공격률 값 자체는 신뢰구간이나 통계적 유의성 검정(카이제곱 검정 등)과 함께 제시되는 경우가 많으므로, 단순히 두 비율의 크기만 비교하기보다는 그 차이가 우연에 의한 것인지 함께 살펴보는 것이 좋습니다.

주의할 점

공격률은 "노출된 사람"을 분모로 삼는다는 점이 핵심입니다. 전체 인구가 아니라 실제로 위험에 노출된 사람만을 대상으로 계산해야 하며, 노출 여부를 잘못 정의하면 값이 왜곡됩니다. 장기간에 걸친 만성질환 통계를 다룰 때는 공격률 대신 발생률 개념을 쓰는 것이 더 적절합니다.