(의학) 설문 평가도구의 활용3 - Likert scale에 따른 적용예

설문(평가)조사는 인문과학 영역에서 많이 사용되고 있고, 여러 분야에서 다양하게 적용되고 있다.  자연과학쪽에 가까운 의학에서도 "만성질환 영역"에서는 많이 사용되고 있다. 주관적 평가 성향이 있지만 임상 진료시에 놓치기 쉬운 정보를 얻을 수 있고,  진료전에 설문평가를 미리 함으로서 요약된 자료를 해석하여 진료의 효율성을 기할 수 있다. 그리고 다양한 의학 평가도구들도 개발되어 있고, 신뢰도와 타당도가 있는 일부 도구들은 임상 실제에서 꽤 이용되고 있다.  다만 이러한 평가도구들은 제도권에서 지불보상(건강보험 적용)이 되는 경우는 많지 않다. 

 

이러한 설문평가 도구를 사용하기 위해서는 컴퓨터의 도움이 필요하다. 또한 평가도구들을 새롭게 설계하고 적용하기 위해서는 SW 프로그래머의 도움을 받아야 된다. 그래서 다양한 평가도구들을 누구나 쉽게 적용할 수 있도록 하는 프로그램을 만들게 되었다.

 

프로세스는 (1) 설문평가 파일의 설계/ (2) 자료 입력과관리/ (3) 통계 분석으로 이어진다. 원할한 사용을 위해서는 인터넷과 인트라넷(LAN)-이 구축된 환경에서 사용하는 것이 더 효율적이다. 네트워크 상에서 사용하기 위해서는 컴 전문가의 도움을 받아야 한다.

 

 

 

가. 체크박스와 옵션버튼

 

1. 체크박스

체크박스는 참/거짓 값을 결과값으로 받을떄 많이 사용하는데, 주의할 점은 몰라서 체크하지 않은 경우는 구분할 수 없다는 단점이 있다. 몰라서 체크하지 않는 경우를 '거짓'값으로 인식하기 때문에 변수 설정시 주의를 요한다.

 

 

2. 옵션 버튼 (ie, 라디오 버튼)

체크박스의 문제점을 해결하기 위해서 옵션 버튼을 사용하면 된다.

화면에서 체크하는 라이커트 스케일의 값은 0, 1, 2, 3.점이지만 컴퓨터는 1, 2, 3, 4, 5로 인식하고 체크하지 않는 경우는 0.로 인식하게 된다. 이러한 차이점을 잘 알고 변수를 설정해야 해야 miss data를 줄일 수 있다.

 

 

 

나. 설문평가 도구의 구조와 이해

 

   1) 질문항목과 갯수

   2) 질문에 대한 답(라이커트 스케일)

   3) 각 질문별 영역(Domain) 분류

 

   4) 질문항목에 따라서 그룹핑, 역문항 등의 배치를 필요로 하기도 한다.

   5) 결과값에 대한 해석

       - 라이커트 값을 수치화해서 계산하거나 (일반적으로 0~n.점 분포로 계산한다.)

       - 라이커트 값에 가중치를 주는 경우도 있다.- 본 프로그램에서는 적용하기 어렵다(경우의 수가 워낙 많기 때문)

   6) 비슷한 속성을 가지는 평가도구마다 총점이 달라서 비교/해석이 어려워 지는 경우도있어서

         총점을 백분위 환산하는 과정이 필요하다. 물론 각 영역(Domain)별 백분위 값도 환산해 주어야 한다.

             FACT-G 총점 = 0 ~ 108점(0~100%)

             EQ-C30 총점 = 0 ~ 96점(0~100%)          

             C-QoL 총점 = 0 ~ 84점(0~100%)

 

   7) 결과값에 대한 절단점(Cut-off)에 대한 연구가 있는 경우도 있고 없는 경우도 있다.

        - 이 경우도 경우의 수가 워낙 많아서 본 프로그램에서는 지원하지 않는다.(추후 update 예정)

 

   8) 기타 설문평가를 계획하고 설계할 때 일반사항과 주의할점 등은 인터넷 자료를 참고하세요. 여기에서는 신뢰도와 타당도가 인정된 평가 도구들을 컴퓨터로 이용하는 방법(파일설계, 입력, 분석 과정 등)들을 소개하는 것입니다.

 

 

다. 적용 예 (5가지 경우)

 

  체크 항목 혹은 라이커트 스케일=2개   문항수 1-60       영역(Domani) 1-9개   역방향/순방향

  라이커트 스케일=3개                        문항수 1-60      영역(Domani) 1-9개   역방향/순방향

  라이커트 스케일=4개                        문항수 1-60      영역(Domani) 1-9개   역방향/순방향

  라이커트 스케일=5개                        문항수 1-60      영역(Domani) 1-9개   역방향/순방향

  라이커트 스케일=6개이상~11개까지    문항수 1-20개    영역(Domani) 1-9개   역방향/순방향

 

 

다-1. 체크 항목으로 된 평가도구일 경우 - MMSE-K, K-MMSE 등

MMSE는 환자가 아닌 검사자가 평가하여 입력하는 경우이다. 위의 경우를 필자가 만든 프로그램으로 적용하면

  라이커트 스케일 2개: 1=못함, 2=가능, 체크안된 경우는 모르거나 체크안한 경우

  질문항목=30개

  영역(Domain) = 6개 (시간지남력, 장소지남력, 기억등록, 수리력, 기억회사, 언어/시공간)

  점수가 높을수록 좋은 결과(인지기능 좋다)

  절단점이 있다. 정상은 >= 24점

 

파일설계에서 아래와 같이 변수들을 설정하면...

라이커트 스케일을 2개로 하면되고, 나머지 변수들을 설정하면

 

 

아래와 같은 입력화면에서 자료를 입력하면 된다.

 

 

자료 입력후 해석화면 탭을 누르면 우측의 텍스트 박에 결과가 나오게 된다.

각 도메인(영역)별 환산점수와 수행못한 기능들을 check points로 결과물을 txt로 출력하도록 하였다.

 

 

 

다-2. 라이커트 스케일이 3개인 경우 - K-DSQ 인지기능 스크리닝 평가도구 적용

 

환경/변수 설정: 질문수=15개, 라이커트=3개, 역문항 여부, 각 질문별 영역 구분, 결과값/출력값 변수 설정

(A) 평가항목의 갯수,  (B) 스케일수를 설정한후 질문리스트와 간단질문을 입력한다.

질문리스트와 간단질문에 대한 것은 문서파일(txt)이 있으면 따로 입력하지 않아도 되고 그대로 넘겨 받으면 된다.

그리고 각 질문당 분류(domain) 등을 설정해주고 역문항 여부를 체크하면 대체적으로 환경설정이 끝난다.

 

 

(입력화면) 아래 화면에서 자료를 구축하면 된다.

 

해석화면(해석결과 탭)

해석화면에서는 총점,환산점수, 각 도메인별 환산점수, 체크포인트 항목들을 나열해 준다. 이 결과물(txt)을 Ctrl-C 하여 진료기록지에 Ctrl-V(붙여넣기)하면 편리하다.

 

 

 

다-3. 라이커트 스케일이 4개인 경우 - 회사내 사원들의 직무 스트레스 평가도구 - KOSS-bref 

 

환경/변수 설정: 질문수=27개, 라이커트=4개, 역문항 여부, 각 질문별 영역 구분, 결과값/출력값 변수 설정

 

입력화면

 

해석화면

KOSS는 개개인의 직무스트레스를 알아보기 보다는, 팀(집단)의 성향을 알아보아 회사의 업무환경을 개선하기 위이 더 큰 목적이다. 그래서 일반적으로 설문평가시 개개인의 이름은 입력하지 않고 평가가 이루어 진다. 축적된 자료를 토대로 다양한 분석(팀별, 영역별, 기타 변수별 결과값 분석)을 할 수 있기 때문에 위의 프로그램을 이용하면 도움이 된다.

 

 

 

다-4. 라이커트 스케일이 5개인 경우 - 한국형 암환자 삶의질 평가도구 - C-QoL

 

환경/변수 설정: 질문수=21개, 라이커트=5개, 역문항 여부, 각 질문별 영역 구분, 결과값/출력값 변수 설정

영역(Domain)의 분류는 "신체,정서,사회,인지,복원력"으로 ","로 구분하면 된다.

점수가 높은쪽, 낮은쪽,모두에 대한 체크는 해석/결과 출력시 문제되는 항목(진료진이 검토해야 하는 항목)을 출력하도록 하기 위한 것이다. 점수가 높을 수록 삶의질이 좋으므로 점수가 낮은쪽의 항목을 출력(5개중 방향에 따라 2점이하 혹은 4점이상)하기 위해서 낮은쪽에 체크해야 한다.

 

 

입력화면

입력시 miss data는 다시 체크해 주도록 하되, 그렇지 못할 경우 각 도메인별 평균치로 인위적으로 입력할 수도 있다.(이는 평가도구를 개발한 원저자의 뜻에 따름이 좋다), miss data가 15%이상되는 경우에는 연구에서 제외하는 것이 좋다.

 

 

 

해석화면

총점, 환산점수, 각 도메인별 환산점수, 체크포인트 등이 결과물로 출력된다. 이 결과물은 환자 상담시 많은 도움이 될 수 있다.

 

 

 

다-5. 라이커트 5개, 질문항목이 많은 경우(60개까지) -영적 평가 도구 - SHI

 

환경/변수 설정: 질문수=31개, 라이커트=5개, 역문항 여부, 각 질문별 영역 구분, 결과값/출력값 변수 설정

*아래의 경우는 질문수가 많아 "탭"(설문A,설문B,설문C)화면으로 입력할 수 있도록 설계되었고, 60개까지 질문을 설정할 수 있다

 

입력화면

일반적으로 설문지의 질문항목이 많으면 설문피로가 증가되어, 설문평가의 완성도(신뢰도 등)가 떨어진다. 그래서 새로운 설문평가를 계획할 때 질문의 갯수와 배치, 역방향 등에 대해서 주의깊게 고려해 보아야 한다.

 

해석화면은 위와 동일한 방식

 

 

 

다-6. 라이커트 스케일이 6개 이상으로 많은 경우 - MDASI-K 암환자 증상 스크리닝 평가도구

 

결과값의 정도를 좀 더 세밀하게 알아 보고 싶을 경우 라이커트 스케일이 많아지게 된다. 보통 크기 정도를 11개로 구분하여 결과값을 받는 경우는 통증의 정도를 알아보는 VAS, NRS 등이 있다.

위 화면에서 조건식이 ">4" 로 표기된 뜻은 11개의 스케일에서 4점이상(컴퓨터 점수 5점이상)인 경우에 그러한 증상이 있다고 보았을때의 빈도수를 체크하기 위해서...

그리고 변수명1~5까지는 사용자가 입력 엔트리(메뉴)를 설정하면 자료 입력시 실수를 줄일 수 있고, 통계분석에 용이

 

 

 

 

 

라. 분석/통계 기능

 

위와같이 파일을 설계하고 자료를 입력한후 

축적된 자료를 바탕으로 다양한 분석이 가능하다. (블로그 참고 https://blog.daum.net/best1dr/7495696

각 변수별 빈도, 2개 변수별 빈도(cross tab),  각 변수별 평균치 분석, 각 영역별 조건식에 만족하는 빈도수, 각 도메인별 평균치 등과 필터링 기능으로 다양한 분석과 패턴을 바로 바로 알아볼 수 있다.

 

 

종적 관찰(아래) 

한 환자에 대해서 주기적 평가를 시행하였을 경우 그 결과를 각 영역별로 알아 볼 수 있다.

 

 

 

마. 통계적 유의성 검토

 

통계 패키지(SPSS, SAS, 최근에는 R etc)를 이용하여 결과에 대한 유의성 검증을 위해서 필요한 변수들의 집합체인 새로운 파일을 출력해야 되는 경우가 발생한다. 본 프로그램에서는 p-검정이 안되기 때문이다.

 

 

바. 평가도구 사용시 유의할 점, 확인할 점

 

신뢰도와 타당도가 인정된 논문에 등재된 평가도구들은 이를 이용하여 연구 논문을 게재하기 위해서는 원 저자의 허락을 받아야 되고, 논문의 성격(개인 연구 논문, 펀딩에 의한 논문 등)에 따라 비용이 발생할 수도 있다. 상업적으로 이용할 경우에는 대부분 비용을 지불해야 된다고 알고 있다. 그리고 인터넷에 떠도는 여러가지 평가도구들에 대해서도 출처가 있는지 확인해 볼 필요가 있다.