폐암은 2020년 기준 전 세계적으로 발생률 및 사망률이 남성 1위, 여성 2위로, 암 중에서 가장 발생률이 높고 치명적인 건강 문제를 일으키는 암이다.1) 2021년 우리나라에서 새로 발병한 277,523명의 암 중에서, 폐암은 31,616명으로 갑상선, 직장항문암 다음으로 3위에 해당한다.2)
폐암 발생의 위험요인 중 가장 주요한 원인은 흡연이며, 흡연기간, 흡연량, 흡연시작연령, 간접흡연 등이 중요하게 작용한다. 폐암으로 인한 사망의 85%는 흡연이 원인이다.3) 흡연과 폐암 발생 위험에는 용량 반응 관계가 있는 것으로 알려져 있다. 즉, 지속적으로 흡연하는 경우보다 금연하는 경우 폐암의 위험이 감소하며, 비흡연자는 과거 흡연자보다 폐암의 위험이 더 낮다.
그 외 폐암의 위험요인으로는 나이, 성별, 체질량지수(body mass index, BMI) 등이 있다.4,5) 국민건강보험공단과 국가암등록자료를 이용하여 우리나라 남성의 폐암 발생 위험 예측 모델을 구축하였을 때, 나이는 폐암 발생과 유의한 양의 관계가 있음을 밝혔다.6) 폐암의 사망률에 있어 가장 큰 영향을 주는 것이 흡연이며,3) 흡연량 및 기간이 상대적으로 남성이 길다는 점도 영향을 준다.7) 체질량지수와 폐암의 관련성은 여러 연구들이 있으나, 결과는 연구마다 차이를 보인다. 한 메타분석 연구에 따르면 체질량지수가 18.5 kg/m2 미만의 저체중인 경우, 정상 체중(BMI 18.5–24.9 kg/m2)에 비해 폐암 발생 위험이 약 24% 증가하였다.8) 그 외에도 유전적, 생물학적, 호르몬적인 차이가 폐암 발생의 원인으로 작용할 수 있다.9)
이러한 결과를 바탕으로 다양한 폐암 위험 예측 모델(lung cancer risk prevention model)이 개발된 바 있다. 초기에는 흡연 고위험군을 대상으로 나이, 성별, 흡연기간, 흡연강도, 금연기간, 석면 노출력을 모델의 위험요인으로 설정하여 개발하였고,10) 이후 Liverpool Lung Project 모델, Spitz 모델, Prostate, Lung, Colorectal, and Ovarian 모델 등 전통적인 폐암 위험 인자를 포함한 모델들이 연구되었다.11-13) 또한 폐암 검진의 표준 검사로 고려되는 저선량 흉부 전산화 단층촬영(low dose lung computed tomography)을 포함하는 모델도 제시된 바 있다.14) 하지만 기존 모델들은 서양인을 대상으로 한 경우가 많았고, 우리나라 공단자료를 사용한 예측 모델에는 40세 미만의 젊은 성인이 포함되지 않았다.6) 따라서 본 연구에서는 2011년부터 2018년까지 한 대학병원에서 건강검진을 시행한 20세 이상의 성인 수검자로 코호트를 구성, 폐암의 발생과 기존 위험 요인의 관계를 확인하여 폐암 발생 예측 모델을 구축하고자 하였다.
본 연구는 2011년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지 한 종합병원에서 건강검진을 시행한 수진자 중에서 국가 암 등록 자료 연계에 동의한 수진자, 20세 이상의 성인을 대상으로 하였다. 암 등록자료는 2019년 12월 31일까지 연계하였다. 단 첫 방문 시 문진에 암 과거력이 있다고 답하였거나, 첫 번째 검진 시행 후 1년 이내에 암을 진단받은 경우, 암 등록일이 첫 방문 시점보다 이전인 경우는 연구 대상에서 제외하였다. 암 발생은 관찰 기간 동안 새롭게 암 등록자료에 암 등록이 된 경우로 정의하였다. 발생한 암종이 여러 종류인 경우 첫 번째 발생한 시점의 암종으로 분류하였다. 이에 따라 총 340,474명 중 기준에 부합하는 308,804명으로 코호트를 구성하였다(Figure 1). 본 연구는 헬싱키 원칙을 준수하였으며 강북삼성병원의 연구윤리심의위원회의 승인을 받았다(IRB 번호 2011-01-030-005). 또한 본 연구는 연구대상자에게 국가 암 등록 자료 연계에 대하여 사전 동의를 얻었다.
Figure 1. Flow chart of study participants.
폐암 발생 위험 요인으로는 흡연, 나이, 성별, 체질량지수 등을 선정하였다. 나이는 범주형 변수로 구분하였고, 첫 건강검진 나이를 기준으로 20–29세, 30–39세, 40–49세, 50–59세, 60세 이상으로 나누었다. 폐암 발생률이 남녀별로 차이가 있으므로,2) 성별을 예측 모델의 요인에 포함하였다. 체중에 따라 폐암 발생 위험이 달라질 수 있다는 연구결과를 바탕으로8) 체중을 위험 요인에 포함하였으며, 대한비만학회의 비만 기준을 적용하여 체질량지수 18.5 kg/m2 미만, 18.5 kg/m2 이상 25 kg/m2 미만, 25 kg/m2 이상으로 구분하였다. 흡연은 잘 알려진 폐암 발생 위험요인으로,3) 흡연 여부 및 기간을 다섯 개 범주로 구분하여 모델에 포함하였다. 미국 질병예방특별위원회는 2021년 20갑년(pack-year), 흡연 과거력을 기준으로 폐암 위험도를 구분하였으며,15) 본 모델에서도 비흡연자, 20갑년 미만 과거 흡연자, 20갑년 이상 과거 흡연자, 20갑년 미만 현재 흡연자, 20갑년 이상 현재 흡연자로 구분하였다.
폐암 가족력은 공유된 생활습관 중 흡연과 같은 위험 요인을 완전히 배제하기 어려워 연관성이 일치하지 않는 경우가 있어,16) 최종 모델에서 제외하였다. 간접흡연은 수진자의 자가보고식 설문의 방식으로 인하여 간접흡연의 노출기간 및 노출량을 정확하게 평가하는 것이 어려울 것으로 생각되고, 연구의 추적기간이 짧아 최종 모델에서 제외하였다.
문헌 조사를 통해 평균 5년(1–9년)의 폐암 위험을 예측한 Bach 모델, Liverpool Lung Project 모델, Spitz 모델, Prostate, Lung, Colorectal, and Ovarian 모델에 사용되었던 폐암의 종별 위험 요인을 확인하였다.10-13) 이들 중 강북삼성병원 코호트 자료를 기반으로 각 요인들마다 단변수 콕스 비례 위험 회귀분석을 시행하였다. 이를 통해 산출된 위험비(hazard ratio)와 통계적 유의수준을 기반으로 다변수 모델 개발 시 해당 위험요인의 포함 여부를 결정하였다.
분석대상자의 데이터를 8:2의 비율로 나누어, 80%는 development cohort로 암 위험 예측 모델 개발에 사용하였고, 20%는 validation cohort로 개발한 모델의 유효성을 검증하고자 하였다. 분할한 자료는 판별력(discrimination)과 교정력(calibration) 방법을 이용하여 각 암 종별 5년 내 암 발생 확률을 모델로부터 예측하여, 모델이 실제로 암 발생 데이터를 얼마나 잘 예측할 수 있는지를 평가하였다.
각 위험 요인의 단변수 비례 위험 분석 결과 및 암 발생 여부, 암 발생까지의 걸린 시간, 중도절단(censored) 되기까지의 시간을 토대로 다변수 콕스 비례 위험 회귀분석을 진행하여 위험 요인별 위험비율과 계수(coefficient)의 추정치, 예후지수(prognostic index)를 산출하였다.
모델의 평가는 판별력과 교정력으로 평가하였다. Discrimination ability는 개발된 모델이 암 발생을 분류할 수 있는 능력에 해당하며, 이를 평가하기 위해 Harrell’s C 통계량을 이용하였다. 교정력 평가를 위해 개발한 모델에서 예측한 폐암 발생 확률을 오름차순으로 정렬하여 10개의 그룹으로 나누었다. 즉, ‘그룹 1’에 배정되는 수진자는 가장 낮은 암 발생 확률, ‘그룹 10’에 배정되는 수진자 그룹의 경우 가장 높은 발생 확률이 예측된 그룹이다.
이후 Kaplan-Meier 기법을 통해 그룹별로 5년간의 암 발생 확률을 구하여, 이를 토대로 데이터를 기반으로 산출된 폐암 발생 확률과 예측 모델을 기반으로 산출된 폐암 발생 확률을 비교하는 Nam-D’Agostino 통계량을 산출하였다.17) t년간의 폐암 발생 가능성을 산출한 식은 아래와 같다.
위험인자는 xi (i=1,…,I)에 해당하며,
폐암은 International Classification of Disease 10th edition 기준에 따라 C34.0, C34.1, C34.2, C34.3, C34.8, C34.9, C33.9로 정의하였다. 첫 방문을 기준으로 1년 후 2년 내 폐암 발생자는 48명, 2년 후 3년 내 발생자는 47명, 3년 후 4년 내 발생자는 42명, 4년 후 5년 내 발생자는 46명, 5년 후 발생자는 155명이었다.
본 연구의 인원 수는 308,804명으로, 그중 남성은 169,420명(54.86%), 여성은 139,384명(45.14%)이었다. 예측 모델 개발의 참여자 인구 308,804명 중 총 338명(0.11%)의 폐암 발생이 있었다.
남성의 경우 169,420명 중 215명의 폐암 발생이 있었으며, 총 추적기간은 1,033,480인년(person-year)이었고, 10만인년 당 폐암 발생은 20.80이었다.
여성의 경우 139,384명 중 123명의 폐암 발생이 있었으며, 총 추적기간은 829,738인년이었고, 10만인년 당 폐암 발생은 11.82였다(Table 1).
Lung cancer incidences, by sex
| Total | Male | Female | |
|---|---|---|---|
| Incidences | |||
| Event | 338 (0.11) | 215 (0.13) | 123 (0.09) |
| Non-event | 308,466 (99.89) | 169,205 (99.87) | 139,261 (99.91) |
| Total | 308,804 | 169,420 | 139,384 |
| Incidence rate | |||
| Person-years (PY) | 1,863,218 | 1,033,480 | 829,738 |
| Incidence per 105 PY | 18.14 | 20.80 | 14.82 |
| National cancer statistics (incidence per 105 persons) | 58.4 | 79.4 | 37.4 |
Values are presented as number (%).
연령대별 암발생은 나이가 들수록 증가하는 경향을 보였는데 30세 미만은 10만인년 당 3.31명인데 비해서 60대 이상에서는 10만인년 당 128.06명이었다. 남녀로 나누어서 보았을 때 30세 미만 남자는 10만인년 당 3.02명, 여자는 3.57명이었고, 60대 이상에서는 남자는 10만인년 당 174.08명, 여자는 76.59명이었다(Table 2).
Lung cancer incidences, by sex and age group
| Age (y) | Total | Person-years (PY) | Incidences | Incidence per 105 PY | |
|---|---|---|---|---|---|
| Total | <30 | 42,995 | 211,462 | 7 | 3.31 |
| 30–39 | 145,724 | 891,605 | 51 | 5.72 | |
| 40–49 | 78,760 | 526,139 | 98 | 18.63 | |
| 50–59 | 28,139 | 167,634 | 97 | 57.86 | |
| ≥60 | 13,186 | 66,377 | 85 | 128.06 | |
| Total | 308,804 | 1,863,218 | 338 | 18.14 | |
| Male | <30 | 20,866 | 99,297 | 3 | 3.02 |
| 30–39 | 78,109 | 481,669 | 27 | 5.61 | |
| 40–49 | 47,799 | 321,760 | 58 | 18.03 | |
| 50–59 | 15,700 | 95,712 | 66 | 68.96 | |
| ≥60 | 6,946 | 35,042 | 61 | 174.08 | |
| Total | 169,420 | 1,033,480 | 215 | 20.80 | |
| Female | <30 | 22,129 | 112,165 | 4 | 3.57 |
| 30–39 | 67,615 | 409,936 | 24 | 5.85 | |
| 40–49 | 30,961 | 204,379 | 40 | 19.57 | |
| 50–59 | 12,439 | 71,922 | 31 | 43.10 | |
| ≥60 | 6,240 | 31,336 | 24 | 76.59 | |
| Total | 139,384 | 829,738 | 123 | 14.82 |
콕스 위험 비례 모델 개발을 위해 단변수(Table 3), 다변수(Table 4) 분석에서 사용된 위험 요인은 조사한 변수 중 나이, 성별, 체질량지수, 흡연행태를 선정하여, 총 4개 요인들을 폐암 발생 위험 모델의 요인으로 선정하였다. 다변수 분석에서 40–49세를 기준으로 하였을 때 40세 미만의 위험비는 0.45로 낮았으며(95% confidence interval [CI], 0.30–0.66), 50–59세의 위험비는 4.30배 높았고(95% CI, 3.02–6.10), 60세 이상의 위험비는 8.40배로 높았다(95% CI, 5.66–12.46). 체질량지수는 BMI 18.5–25 kg/m2의 정상 체중을 기준으로, 18.5 kg/m2 미만의 저체중일 때 위험비가 2.43배 높았다(95% CI, 1.38–4.28). 흡연행태는 비흡연자를 기준으로, 20갑년 이상의 과거흡연자는 2.33배 높았으며(95% CI, 1.37–3.97), 20갑년 이상의 현재흡연자는 3.31배 높았다(95% CI, 1.99–5.50) (Table 4).
Baseline characteristics and univariate regression analysis of lung cancer risk factors (full cohort)
| Risk factors | Frequency | Univariate model | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Participants at baseline (N=308,804) | Incidences (n=338) | HR (95% CI) | P-value | ||
| Age (y) | |||||
| <40 | 188,719 | 58 | 0.31 (0.22–0.43) | <0.001 | |
| 40–49 | 78,760 | 98 | 1 (ref) | - | |
| 50–59 | 28,139 | 97 | 3.30 (2.49–4.37) | <0.001 | |
| ≥60 | 13,186 | 85 | 7.96 (5.94–10.66) | <0.001 | |
| Sex | |||||
| Female | 139,384 | 123 | 1 (ref) | - | |
| Male | 169,420 | 215 | 1.37 (1.10–1.71) | 0.005 | |
| BMI (kg/m2) | |||||
| <18.5 | 16,540 | 23 | 1.29 (0.84–1.99) | 0.239 | |
| 18.5–25 | 202,888 | 223 | 1 (ref) | - | |
| ≥25 | 89,068 | 92 | 0.97 (0.76–1.23) | 0.796 | |
| Smoking status (pack-y) | |||||
| Never | 145,340 | 95 | 1 (ref) | - | |
| Former (<20) | 63,775 | 62 | 1.25 (0.91–1.72) | 0.177 | |
| Former (≥20) | 9,494 | 35 | 4.29 (2.91–6.34) | <0.001 | |
| Current (<20) | 50,951 | 37 | 0.94 (0.64–1.37) | 0.736 | |
| Current (≥20) | 11,552 | 55 | 6.08 (4.36–8.48) | <0.001 | |
HR, hazard ratio; CI, confidence interval; BMI, body mass index.
Multivariable regression analysis of lung cancer risk factors (development cohort)
| Risk factors | HR (95% CI) | P-value |
|---|---|---|
| Age (y) | ||
| <40 | 0.45 (0.30–0.66) | <0.001 |
| 40–49 | 1 (ref) | - |
| 50–59 | 4.30 (3.02–6.10) | <0.001 |
| ≥60 | 8.40 (5.66–12.46) | <0.001 |
| Sex | ||
| Female | 1 (ref) | - |
| Male | 1.06 (0.69–1.64) | 0.790 |
| BMI (kg/m2) | ||
| <18.5 | 2.43 (1.38–4.28) | 0.002 |
| 18.5–25 | 1 (ref) | - |
| ≥25 | 0.88 (0.66–1.17) | 0.371 |
| Smoking status (pack-y) | ||
| Never | 1 (ref) | |
| Former (<20) | 1.39 (0.88–2.20) | 0.160 |
| Former (≥20) | 2.33 (1.37–3.97) | 0.002 |
| Current (<20) | 1.63 (0.98–2.73) | 0.062 |
| Current (≥20) | 3.31 (1.99–5.50) | <0.001 |
HR, hazard ratio; CI, confidence interval; BMI, body mass index.
폐암 예측 모델의 판별력 평가 결과, development cohort에 대한 C-statistic이 0.785 (0.749, 0.821)였으며, validation cohort의 경우에는 C-statistic이 0.823 (0.769, 0.878)이었다(Table 5). 이는 development cohort로 개발한 모델을 이용하여 validation cohort를 대상으로 추정한 폐암 발생 위험 확률이 실제 폐암에 걸린 사람에게 높게 나타나게 되는 것이 약 82%가 되는 것을 의미한다.
Lung cancer risk prediction model performance
| Statistics | Development cohort | Validation cohort | |
|---|---|---|---|
| Discrimination | C-statistics | 0.785 | 0.823 |
| Calibration | Nam-D’Agostino test | χ2=11.05 (P=0.199) | χ2=13.83 (P=0.086) |
개발된 폐암 발생위험 모델에서 development cohort (Figure 2)와 validation cohort (Figure 3)를 비교하였을 때, P-value가 0.05 이상으로, 두 집단 간의 예측력에 차이가 없음을 확인할 수 있었다. 이는 각 집단의 폐암 발생 확률을 10분위로 나누어 계산하여, 각 분위별로 두 집단을 비교한 것이다. 즉, Kaplan Meier method로 계산한 5년간의 각 분위별 폐암 발생 확률과 다변수 콕스 비례위험 모델로 개발한 모델의 폐암 발생 확률이 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않는다는 의미로, 그룹별로 개발한 모델의 예측력이 실제 발생 확률을 반영하고 있음을 보여준다.
Figure 2. Calibration plot of the lung cancer risk prediction model (development cohort).
Figure 3. Calibration plot of the lung cancer risk prediction model (validation cohort).
본 연구는 일개 종합병원에서 건강검진을 시행한 만 19세 이상 성인을 대상으로, 이전에 잘 알려진 폐암 위험 요인을 기반으로 폐암 위험 예측 모델을 구축하였다. 본 연구 모델은 나이, 성별, 체질량지수, 흡연 행태 등을 기반으로 젊은 성인을 포함한 전체 한국 성인을 대상으로 다양한 나이대에서 적용가능한 예측 모델을 구성한 것이 장점이다.
폐암 위험 요인 예측 모델은 Bach 모델을 시작으로 여러 모델에 대한 구축 시도가 있었다.10-14) Bach 모델은 18,172명의 연구 집단에서 내부 검증(internal validation)에서 Area Uncer the Curve (AUC) 0.72로 양호한 판별력을 보였다. Liverpool Lung Project 모델은 1,736명의 연구 집단에서 AUC 0.70, Spitz 모델은 2,889명의 폐암 환자-대조군 연구에서 AUC 0.63, 0.58을 보였고, Prostate, Lung, Colorectal, and Ovarian 모델에서는 흡연기간, 금연기간 포함 여부에 따라 각각 AUC가 0.857, 0.805였다. 우리나라 성인을 대상으로 한 폐암 발생 위험 예측 모델은 나이, 흡연력만 고려하였을 때 C-statistics 0.861 (95% CI, 0.857–0.865)이었으며, 초기 흡연 나이, 신체 활동, 체질량지수의 요인을 포함하였을 때 0.864 (95% CI, 0.860–0.868)였다.6) 이는 본 연구의 C-statistics 수치와 유사한 결과이다.
기존 모델 중 우리나라 성인을 대상으로 한 연구는 1,324,804명의 코호트에서 30세 이상 80세 미만의 남성을 대상으로 진행하였으며 733,027명(전체의 55.33%)이 30–45세의 연령 분포로, 다른 모델들에 비교하였을 때 상대적으로 젊은 성인을 반영하였으나 여전히 특정 나이대로 치우쳐 있다는 단점이 있다. 폐암 유병률은 상대적으로 고령에서 높게 나타나는 것으로 알려져 있으며, 젊은 성인에서의 폐암 유병률도 비슷한 수준을 유지한다.18) 다만 우리나라의 통계에 따르면 2016년 기준 19–34세의 상대적으로 젊은 연령군에서도 37.7%로 35–49세의 49.9%, 50–64세의 39.6% 대비 낮지 않은 흡연율을 보인다.19) 또한 2017년 이후 궐련형 전자담배의 국내 유통으로 인한 흡연율 변화에서도, 50세 이상의 남성 집단을 기준으로 29세 이하의 남성 집단은 상대 위험도(odds Ratio)가 5.63 (95% CI, 3.69–8.60), 30–39세 남성 집단은 8.81 (95% CI, 5.95–13.06)로,20) 주요 폐암 위험 요인인 흡연행태의 변화에 대한 사항이 고려되어야 한다. 따라서 본 연구 모델에서는 기존 연구에서 포함하지 않았던 30세 미만의 상대적으로 젊은 성인에 대한 예측 모델 자료를 포함하여 보다 넓은 인구 집단을 대상으로 하였다는 점에서 의의가 있다.
일반적으로 폐암 유병률은 남성이 여성보다 높으므로 기존 폐암 예측 모델 연구는 대다수가 남성을 중심으로 진행되었다. 하지만 최근 젊은 연령의 폐암 증가와 함께 여성의 폐암도 증가하는 추세이며, 미국의 한 연구에서는 2000년부터 2019년까지 남성과 여성의 폐암 상대적 유병률(female-to-male incidence rate ratio)을 비교하였을 때 2000–2004년의 0.73에서 2015–2019년의 1.05로 역전되었다.21) 이러한 변화를 고려했을 때 여성을 포함한 전체 인구를 대상으로 한 모델이 필요하다.
일반적으로 폐암 위험도와 체질량지수의 관계가 역비례하는 것으로 알려져 있다. 한 연구에서 체질량지수 20 kg/m2 미만의 집단은 상대 위험도 1.35 (95% CI, 1.24–1.47)로 높게 나타났다.22)
그러나 이전 폐암 발생 위험 예측 모델은 체질량지수를 고려하지 않은 경우가 많았다. Bach 모델은 연령, 성별, 흡연행태를 기준으로 하였으며, Liverpool Lung Project 모델은 연령, 성별, 흡연행태, 만성폐쇄성폐질환, 폐암의 조기 가족력을 기준으로 하였다. 반면 Prostate, Lung, Colorectal, and Ovarian 모델에서 연령, 흡연행태, 만성폐쇄성폐질환과 함께 체질량지수를 고려하기 시작하였으며, 국내 예측 모델 연구에서도 체질량지수를 위험 인자로 고려한 연구가 있다.6,10-13) 본 연구에서도 정상 체중 대비 저체중에서의 위험도가 높은 것으로 나타나 기존 연구의 경향을 따른다.
본 연구는 몇 가지의 한계점을 가진다. 첫째로 본 연구의 코호트가 단일 기관에 내원한 대규모 수진자를 대상으로 개발, 데이터 분할로 모델의 판별력과 교정력 등의 내적 타당도를 확보하였다. 그러나 개발한 모델이 전체 우리나라 인구집단에 적용하기 위해서는 외적 타당도와 관련한 연구 진행이 필요하다. 둘째로, 건강검진을 정기적으로 받는 집단이 일반적으로 검진을 받지 않는 군에 비해 사회경제적 상태가 좋고, 건강상태가 더 좋은 집단이므로,23) 폐암 발생건수가 일반인구집단에 비해서 낮았을 가능성이 있고, 본 예측 모델에서의 예측력은 다소 작게 평가되었을 수 있다. 2019년의 국가암등록통계사업의 자료를 기준으로 폐암의 10만 명당 발생률(조발생률)은 전체 58.4, 남성 79.4, 여성 37.4로 나타났으며,24) 본 연구 모델의 10만 명당 발생률은 전체 18.14, 남성 20.80, 여성 14.82로 국가암등록통계보다 낮게 나타났다(Table 1). 따라서 폐암 발생건수가 높은 일반인구집단에 적용하였을 때, 본 연구에서 개발한 모델의 예측력이 향상될 가능성이 있다. 셋째로 본 연구의 흡연 요인은 기존 연구에서 사용하던 현재 흡연, 과거 흡연으로 구분한 형태로, 궐련형, 액상형 전자 담배 등 새로운 형태의 흡연 요인을 포함한 예측 모델 개발이 필요하다. 마지막으로, 본 연구에 있어 폐암의 진행 과정을 확인하기에 8년의 연구 기간이 불충분할 가능성이 있다. 흡연기간에 따른 폐암의 발생 위험도는 전체 흡연기간에 비례하는 것으로 알려져 있으며, 20년 이하인 경우 교차비는 2.4, 41–50년은 4.4, 51년 이상은 8.8로 증가한다.25) 위의 한계점에도 불구하고, 본 연구 모델은 남녀 집단 및 젊은 성인, 체질량지수 모두를 포함한 우리나라 전체 성인을 대상으로 한 폐암 위험 예측 모델이라는 것에 의의가 있다.
본 연구는 우리나라의 일개 병원에서 검진을 수검한 20세 이상의 성인을 대상으로, 잘 알려진 기존의 폐암 위험 요인을 고려하여 폐암 위험 예측 모델을 구축하였다. 본 연구에서 구축한 폐암 발생 위험 예측 모델은 나이, 성별, 체질량지수, 흡연행태 등을 포함하여 전체 연령, 여성의 폐암발생 위험을 예측할 수 있다는 장점이 있다. 향후 이러한 연구결과를 바탕으로 우리나라의 전체 인구집단에 적용 가능한 폐암 발생 위험 예측 모델 개발이 필요하며, 이를 기반으로 하여 폐암검진이 필요한 고위험군을 구분하는 등으로 실질적인 방향으로 활용할 수 있을 것이다.
This work was supported by the Medical Research Funds from Kangbuk Samsung Hospital (Grant no. I20016, 2021).
No potential conflict of interest relevant to this article was reported.
Author ORCID Information
Yong Ho Lee Taewon Hwang Sunwoo Cho Hyungseok Oh Jung Ah Lee
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