바이오인

국내 인플루엔자 사망관련 연구 동향

◈ 초록

인플루엔자는 이환율이 높고 고위험군에서 사망률이 높아 사회, 경제적으로 많은 손실을 유발하는 것으로 보고되고 있다. 인플루엔자는 일부 의료기관을 통해 발생 및 유행양상을 파악하는 표본감시 대상 감염병으로, 모든 발생 및 사망을 신고하는 전수감시와는 차이가 있다. 이에, 인플루엔자 관련 사망을 확인하는 방법으로 주로 시계열 분석(time-series analysis)을 통해 초과사망률을 추정하고 있으며, 국내에서는 5건의 연구가 수행되었다.

이들 연구에서 우리나라 인플루엔자 관련 초과사망자는 통계청 자료를 활용한 연구에서는 연 평균 약 2,300명∼5,300명으로 추정하였고, 국민건강보험공단 자료를 활용한 연구에서는 연 평균 532명∼913명으로 추정하였다. 또한 65세 이상에서 모두 초과사망률이 높았다.

◈ 들어가는 말

인플루엔자(influenz a)는 인플루엔자 바이러스에 의한 급성호흡기 질환으로 우리나라의 경우 매년 겨울과 봄에 유행하고

있다. 세계보건기구(World Health Organization, WHO)는 성인의 5∼10%, 어린이의 20∼30%가 인플루엔자에 감염되고, 29만

명∼65만 명이 인플루엔자로 사망하는 것으로 추정하고 있다[1]. 흔히 ‘감기’와 증상이 비슷하여 자주 혼동되기도 하며, 경증

인플루엔자 감염 시 자연 치유되거나 외래진료에 의해 호전되는 경우가 많다. 그러나 고위험군인 노인이나 영유아, 만성질환자는 폐렴, 뇌염, 신부전, 다발성장기부전 등과 같은 중증합병증을 동반하면서 사망할 수 있어 사회, 경제적으로 많은 손실을 유발하는 것으로 보고되고 있다[2-5]. 따라서 인플루엔자의 사망은 현재 의학 및 보건학 분야에서 당면하고 있는 실질적인 문제이다. 질병관리청에서는 인플루엔자 표본감시를 통해 인플루엔자 의사환자(Influenza-Like Illness, ILI) 발생 양상을 감시하고

있으나, 사망자 수는 별도 산출하지 않고 있다. 인플루엔자의 경우 발생환자 수가 많아 전수조사가 어렵고 감기 등 다른 상기도감염과 임상적으로 구별이 어렵다. 또한 암, 심혈관질환 등 기저질환을 가지고 있는 환자가 인플루엔자에 감염되어 기존 기저질환을 악화시켜 사망할 경우 인플루엔자보다는 기저질환에 의한 사망으로 신고되고 있다. 따라서 인플루엔자 사망진단서 상의 사망원인을 기준으로 인플루엔자 관련 사망을 산출할 경우 과소추계 될 수 있어 인플루엔자 사망의 직접신고보다는 다양한 수학적 방법을 통해 추정하고 있다. 국내에서는 인플루엔자 사망과 관련하여 5건의 연구가 수행되었다. 이에 본 보고서는 우리나라 인플루엔자 사망 관련 5건의 선행 연구 자료를 정리하여 인플루엔자 예방 사업의 참고자료로 활용하고자 한다

 

 

◈ 몸 말

1. 인플루엔자 초과사망률 추정 모형

인플루엔자와 같은 계절성 감염병의 경우, 시계열분석(timeseries analysis)을 통해 초과사망률을 추정한다. 주로 사용되는

분석 방법은 첫째, 발생률 차이 모형(incidence rate-difference model: Peri-season and summer-season rate-difference

model)으로 인플루엔자 유행시기와 비유행시기의 사망률의 차이를 통해 인플루엔자 관련 입원 및 사망을 분석하는 방법이다. 둘째, 서플링-포아송회귀모형(Serfling-poisson regression model)은 연령별 인플루엔자 초과사망 추정을 위해 포아송 분포를 활용하고 인플루엔자 바이러스의 아형과 연령별 인구를 계산하여 분석하는 방법이다. 셋째, 서플링-최소제곱법순환회귀모형(Serfling-least squares cyclical regression model)은 변수의 실측값과 이론값 사이에 편차의 제곱을 통해 모수를 추정하는 방법이다. 넷째, 자기회귀누적이동평균모형 (Autoregressive integrated moving average model, ARIMA)은 변수의 과거 값의 선형 조합을 이용하여 관심 있는 변수를 예측하는 방법으로 서로 다른 시계열 자료를 유연하게 다룰 수 있다. 이밖에도 톰슨모형(Thompson model) 등이 있으며, 최근에는 마코프 연쇄몬테카를로(Markov chain Monte arlo) 알고리즘 및 시계열분석방법으로 외부 환경적 요인(미세먼지, 기온, 습도, 휴일 등), 시차 등의 영향을 효율적으로 보정할 수 있는 일반화가법모형(generalized additive model, GAM) 등이 사용되고 있다. 미국 질병통제예방센터(Centers for Disease Control and Prevention, CDC)의 경우도 인플루엔자로 인한 초과사망을 자기회귀누적이동평균모형(ARIMA)과 서플링모형(Serfling model)을 이용하여 추정하고 있다[6-8].

 

2. 국내 인플루엔자 사망자 추정 연구

우리나라에서는 인플루엔자 사망 관련 주요 연구 5건(정책연구 보고서 3건, 논문 2건)은 다음과 같다.

 

가. 국내 계절인플루엔자 질병부담 및 백신의 효과 평가 (정희진 등, 2009)

이 연구는 1997년부터 2008년까지 통계청 사망자료와 세 절기(2005-2006절기∼2007-2008 절기)의 인플루엔자 감시자료를

활용하여 인플루엔자관련 초과사망률과 추정사망자를 분석하였다. 이를 산출하기 위해 Thompson 모형(포아송회귀분석)을 적용하였다. 1997년부터 2008년까지 통계청 사망자료를 활용하여 분석한 결과 65세 이상에서 폐렴 및 인플루엔자로 인한 초과사망률은 2 0 0 2 - 2 0 0 3년 절기를 제외하면 1 9 9 9 - 2 0 0 0년 절기를 기점으로 급격히 감소하였다. 우리나라는 1997년 인플루엔자를 예방접종대상감염병에 포함시키고 고위험군에 대한 예방접종을 권고하면서 노령층의 백신 접종률은 증가하였다. 따라서 인플루엔자 백신 접종률의 증가와 인플루엔자로 인한 초과사망의 감소는 시계열적으로 다소 연관성을 가지고 있어 백신 접종의 활성화가 초과사망 감소에 영향을 주었을 것으로 추정하였다.

세 절기(2006-2007절기∼2008-2009 절기) 동안 인플루엔자 감시자료를 활용한 인플루엔자로 인한 추정사망자는 연 평균

2,370명이었으며, 이중 폐렴, 심혈관계 질환, 호흡기계 질환을 가진 사망자가 1,448명으로 61.1%였다. 65세 이상 인플루엔자관련 추정사망자는 1,915명으로 80.8%였으며, 이 중 B형 인플루엔자에 의한 사망은 1,274명으로 66.5%였다. 65세 미만에서는 455명 중 A(H1N1)형 인플루엔자로 인한 추정사망자는 223명(49.0%)이었다(표 2)[8].