(의학) 설문 평가도구의 활용4 - 다양한 평가도구 적용 SW

의학용 설문 평가도구는 연구 목적과 진료보조 목적으로 사용할 수 있다.  진료 시스템에 평가도구 사용을 병행하는 것은 만성 질환자 및 암 생존자 통합지지 케어에 필요하다고 생각한다.  *진료 효율성 향상과  *통합 지지 운영 시스템 유지 및  *데이터 기반의 진료 서비스에 도움이 될 것으로 생각된다.

 

가. 요약

 

설문을 통한 평가도구들의 구성 요소들은 크게 5가지 . 

  1. 설문 갯수: 2~60

  2. 라이커트 스케일수: 2~11개

  3. 질문의 영역(Domain) 분류: 없음(0)~9개

  4. 역문항, 배열/배치

  5. 스코어링 방법(점수 계산법) 및 절단점(cut-off value)

 

필자는 이전 글에서 "평가도구의 이용 3단계"를 소개했다.

  1. 설계: 위의 여러가지 구성요소에 대한 환경 변수들을 설정

  2. 자료 구축과 관리(입력, 수정, 삭제, 찾기, 자료변환, 파일출력 등)

  3. 통계/분석

      - 신뢰도, 타당도

      - 기술적 통계(나이/성 분포,빈도,crosstab,평균치)

      - 분석적 통계(ie, p-value 구하기) - 통계 팩키지 필요(SPSS, R etc)

 

개인적으로 자료를 구축하는 일은 엑셀(Excel) 파일을 이용하는 경우가 많다. 이러한 경우 자료 관리, 변환, 분석 등에서  어려움과 번거러움이 발생하게 된다. 그래서 위의 3가지 과정을 편리하게 이어갈 수 있도록 하는 SW를 개발하게 되었다.

 

이 프로그램(SW)의 이용목적은 다음과 같다. 

 1. 환자의 정보를 미리 파악해서 환자 면담시 요약/해석과정을 통해서 효율적 진료가 가능하다.

 2. 다양한 평가도구들을 적용해 볼 수 있다. (평가도구를 변경/추가할 때마다 프로그래머의 도움이 필요하지 않다)

 3. 해석 결과물(Txt-내용)을 진료기록(progress note etc)에 참고할 수 있다.

 4. 만성 질환자, 특히 암생존자의 통합지지를 위한 다학제 시스템 운영에 필요하다.

 5. 자료가 축적될 경우 실시간으로 분석 결과 패턴을 관찰해 볼 수 있고,

     추가 연구 목적으로도 활용이 가능하다.

 6. 새로운 평가도구를 개발하고 설계할 때에도 활용이 가능하다.

 

  - 가능하면 네트워크상에서 자료를 관리하고 이용하는 것이 편리하다.

 

(의학) 설문평가 도구의 활용(1~3)에서는 라이커트 스케일수는 모두 동일한 평가도구에 대해서 적용하였다.  그런데 EORTIC-QLQ-C30, HQLS-K, SF-36 에서는 라이커트 스케일수가 다른 질문들이 혼재되어 있어 적용이 어려웠다. 새로 개발한 프로그램(SW)에서는 이러한 평가 도구들도 적용 가능하도록 하였다.

 

상기 평가도구들은 연구 혹은 임상에서 다용되는 도구들이다. 위에 나열된 301~304.번 순서의 평가도구들은 라이커트 스케일이 각각 FACT-G는 5개, MMSE-K(체크형, 라이커트-2개), MDASI-K(11개), K-DSI는 7개로 되어 있다.

한편 305~307.번의 EORTIC-C30은 4개+7개, HQLS-K는 3+4+5+10개이고, SF-36도 2+3+5+6개 혼합형이다.

 

 

나. 점수 계산법 (Scoring method) - 백분위 환산

 

평가도구의 개발자들이 제시하고 있는 원칙에 따라야 하지만, 통상적으로 연속된 라이커트 점수를 합산한 후 100분위 환산을 하게되면 그 결과는 동일하게 된다. 예를 들어, 질문수=5개, 라이커트 스케일=4개인 평가가 있을 때(아래)...

예1. 라이커트 스케일 점수: 1,2,3,4.점 일떄 - 라이커트 점수범위(5~20)

      질문당 라이커트 점수를 1~M 점으로 하고, 질문의 갯수가 N개이고, 최저점수를 L, 최고점수를 H라고 하면

      합산 점수(S)는 N ~ M*N 점의 범위안에 있게 된다. (L=N, H=M*N)

      이때 100 분위 환산(환산점수=R%)할 경우: R(%) = ((S-N)*100)/(H-L) 이다.

      round( ( (11-5)*100 ) / (20-5) , 1 ) = 40.0%   ( *.곱하기, /.나누기, round()=반올림 함수)

 

예2. 라이커트 스케일 점수: 0,1,2,3.점 일때 - 라이커트 점수범위(0~15)

      질문당 라이커스 점수를 0~M 점으로 하고, 질문의 갯수가 N개이고, 최저점수는 L, 최고 점수는 H라고 하면

      합산 점수(S)는 0 ~ M*N 점의 범위안에 있게 된다. (L=0, H=M*N)

      이때 100 분위 환산(환산점수=R%)할 경우: R(%) = (S*100)/(M*N) 이다.

      round( (6*100 ) / 15 , 1 ) = 40.0%

 

위의 예1)과 예2)의 환산 결과값은 동일하다, 각 분류(Domain)별 환산점수도 동일하게 계산하면 결과값은 같다.

   대부분 개발도구의 원저자들은 계산식을 예1)의 방식을 기준으로 하도록 권고하고 있다

   필자의 SW에서 계산은 대부분 예2)의 방식을 택해서 계산하였다. 

 

*(참고) 라이커트 값당 혹은 질문당 가중치가 연속적으로 있는 평가도구는 적용이 가능하나(아래 HEI-평가도구 예), 비연속적일 경우에는 적용이 어렵다. 

 

필자는 평가도구를 연구목적 보다는 임상 환자의 진료 영역(정보를 요약/해석하여 효율적인 진료를 목적)에서 더 많이 사용하고 있다.  평가도구를 연구와 논문게시를 목적으로 사용할 경우에는 반드시 원 저자의 허락을 받아야 되고 경우에 따라서 비용도 지불해야 된다.

 

절단점(Cut-off value)

* 결과 판정시 절단점(Cut-off value)에 대한 규정도 백분위 환산점수(0~100%)를 기준으로 하였다. 절단점에 대한 근거 자료(종설 형태 또는 대규모 공동 연구 등)가 있어야 되지만, 절단점은 시간이 지남에 따라 변할 수도 있다.

 

 

다. 환경 변수 설정/예시

 

프로그램(SW)을 잘 활용할려면 "환경 변수 설정"에 대한 이해가 필요하다. 먼저 연구를 등록(연구이름, 연구자, 날짜, 설명 등)하고 기본 파일을 만든후 [파일설계]를 실행한 후 아래 A,B,C-과정으로 변수들을 설정하면 아래와 같은 설정 화면이 완성된다.

A. 설문 평가 항목의 갯수: 1~60개

B. 각 질문당 라이커트 스케일수: 2~11개

C. 각 질문들의 분류(Domain): 0~9개

D. 질문의 내용과 질문요약: 내용(100자), 요약(20자)

E. 역문항 여부 체크

   질문별 분류 설정

   조건식 작성 - 라이커트 값에 대한 조건식 (=, >=, <=, != 등)

F. 결과 해석글

   체크할 질문들에 대한 출력 조건 선택

      (1) 높은쪽, (2) 낮은쪽,  (3) 모두,  (4) 조건식 만족

G. 라이커트 시작 순서: 0.부터, 1.부터 (컴 화면에 표시되는 형태의 옵션)

    - 라이커트 설문지의 번호는 0~n 보다는 1~n 형식이 설문응답과 자료입력시 더 편리한 것 같다.

      객관식 문제풀이에 익숙해져 있어서 그런 것 같다. 실제 계산은 0~n 으로 한다.

 

S. 스케일의 제목 - 라이커트 스케일의 수가 다양한 경우에는

    질문의 내용에 따른 스케일의 제목도 다양하기 떄문에 그 내용을 질문에 포함해서 기록한다

R. 질문의 내용이 텍스트 파일로 있을 경우 일괄적으로 받을 수 있다.

    - 질문의 내용(100자 이내)과 질문요약(20자 이내)

T. 필드명(15자 이내) - 추후 연구 목적으로 분석통계를 사용할 경우

                             필요한 항목들의 집합체를 출력하기 위해서는 필드명을 바꾸면 편리하기 떄문이다.

                              * 기본은 "설문+번호"형태로 되어 있어, 어떤 항목인지 구분할 필요가 있다.

 

*.기타 5개의 추가 명목/독립 변수를 설정하여, 결과값에 대한 다양한 분석을 해볼 수 있다.

  분석할 독립변수들이 많을 경우에는 별도의 임상연구 관리 프로그램을 이용한 후 2개의 파일을 연결하면 된다

   (이 경우 레코드를 인지할 수 있는 고유번호는 2개의 파일에서 각각 정확(동일)하게 입력되어야 한다.)

 

 

 

라. 활용/예시

 

1. FACT-G 암환자 삶의질 평가도구 ... 일반적인 예
2. MMSE-K 치매 스크리닝 평가 ... 체크 항목으로 구성된 평가도구의 적용
3. MDASI-K 암환자 증상 스크리닝 평가 ... 라이커트수가 많을 경우 (11개)
4. K-DSI 일상적 스트레스 요인 평가 ... 질문수가 많을 경우 (58개)
5. EORTIC-QLQ-C30 암환자 삶의질 평가 ... 라이커트의 수가 일정하지 않고 혼합되어 있는 경우1
6. HQLS-K 한국형 호스피스 완화의료 삶의질 평가도구 ... 라이커트 수 혼합형2
7. SF-36 일반인 삶의질 평가 ... 라이커트 수 혼합형3
8. HEI-K 한국인 건강 식이 지표 ... 라이커트 점수에 대한 가중치가 있지만 일정한 간격으로 연속성을 가질 경우)

 

위의 예들을 컴 화면을 통해서 보고자 한다.

 

1. FACT-G 암환자 삶의질 평가도구 

   - 질문수=27개, 라이커트=5개(동일), 영역=4분류, 역문항(+), 질문배치(그룹화), PRO(환자가 체크하는 방식)

     * PRO = patient reported outcome 

 

 

2. MMSE-K 치매 스크리닝 평가

  - 평가항목=30개, 라이커트=2개(체크방식), 영역=5분류, DRO(진료진이 체크하는 방식)

    * DRO = Dr. reported outcome or DCO = Dr. checked outcome

 

 

3. MDASI-K 암환자 증상 스크리닝 평가

   - 질문수=19개, 라이커트=11개(동일), 영역=2분류, 역문항(-), PRO/DRO

 

 

4. K-DSI 일상적 스트레스 요인 평가

   - 질문수=58개, 라이커트=7개(동일), 영역=5분류, 역문항(-), 질문배치(Random), PRO

 

 

5. EORTIC-QLQ-C30 암환자 삶의질 평가

   - 질문수=30개, 라이커트=4+7개(혼합), 영역=7~8분류, 역문항(+), 질문배치(Random), PRO

 

 

6. HQLS-K 한국형 호스피스 완화의료 삶의질 평가도구

   - 질문수=40개, 라이커트=3+4+5+10개(혼합), 영역=5분류, 역문항(+), 질문배치(Random), PRO

 

 

7. SF-36 일반인 삶의질 평가

   - 질문수=36개, 라이커트=2+3+5+6개(혼합), 영역=8분류, 역문항(+), 질문배치(Random), PRO

*(참고) SF-36 점수 계산에서 특이한 점은 2.번 질문에 대한 결과값 적용이 없다는 점이다. 그래서 상기 화면에서는 총점과 환산점수가 다를 수 있다. 이 점은 SF-36에서 발생하는 예외사항이기 때문에 원 저자의 의도대로 통계분석을 정확하게 할 수 없다. 다만 구축된 자료를 변환하여 다른 통계 프로그램에서 분석하는 것이 좋을 것 같다. SF-36만을 위한 SW를 만든다면 위의 문제는 쉽게 해결할 수 있다. 이는 개발자의 코딩이 필요하게 된다.

 

 

8. HEI-K 한국인 건강 식이 지표

   - 질문수=11개, 라이커트=3개, 영역=3분류, 역문항(+), 질문배치(Group), PRO, 가중치(+), 절단점(+)

상기 평가도구는 국가 건강 검진시 시행하는 한국형 건강 식이지표(HEI=Health Eating Index) 이다. 

11개 질문, 라이커트 3개이고 각각 1, 3, 5점의 가중치를 두었다.

분류(Domain)는 좋은 음식, 나쁜 음식, 식습관 3가지

그래서 점수범위는 11~55.점이고,

절단점(Cut-off value)이 있다.  39점이상=식습관 양호,  27점 이하 식습관 불량

위에서 환산점수는 31.8% 이고, 식습관 불량에 해당한다.

 

위의 경우도 본 SW에서 적용이 가능하다. 라이커트의 점수가 가중치가 있더라도 연속성을 보인다면

환산점수(0~100%)는 동일하기 떄문이다. 상기에서 체크된 평가대로 적용하면 아래 화면과 같다.

화면상에서 라이커트는 1,2,3.점으로 하였지만, 컴퓨터상에서는 0,1,2.점으로 계산하고 환산점수를 구하면 31.8%로 상기  HEI(가중치가 있는 경우) 결과와 동일하다.

해석 결과 나쁜 음식을 주로 먹는 습관(25%) 때문에 식습관 불량이므로, 나쁜 음식쪽에 강점을 두고 상담하면 된다.

 

 

설문을 받는 방법은 여러가지가 있다. (1)종이, (2)인터넷 설문(MS-Form etc), (3)테블릿PC 등이 있으나, 진료현장에서는 고전적 방식의 (1)번이 좋은 것 같다. 편하고 여유롭게, 시간에 제약을 받지 않고 설문에 응답할 수 있기 때문이다. 설문지의 인쇄도 컴퓨터 화면과 비슷하게 배열시키면 입력시 실수를 줄일 수 있다. 물론 질문 내용은 신뢰도/타당도가 인정된 원 저자의 설문내용이어야 한다.

 

 

마. 통계 ... 평가도구의 활용2, 자료분석과 관찰

    필자 블로그 참고 https://blog.daum.net/best1dr/7495696?category=2000141

 

 

 

바. 결론

 

임상에서 환자에 대한 정보를 모으로 관리하고 분석하는 일은 매우 번거로운 과정이다. 그러한 일들을 쉽고 편리하게 도와주는 프로그램을 활용한다면, 진료의 효율성을 꾀할 수 있고,  또한 쉽고/정확하게 자료가 모아지게되고, 더불어 데이터를 기반으로 하는 통합지지 진료 서비스에 많은 도움이 될 것으로 기대한다. 

 

(참고) 통합 암치료 지지를 위한 평가도구로서 사용하거나, 관련 자료를 구축하기 원한다면 본 SW를 공유할 수 있습니다. 연구목적도 좋고, 지지 시스템 운영 목적도 모두 해당됩니다. 이 분야에 많은 자료가 구축되어 진료 서비스 향상에 기여하고,  또한 제도적인 정책 변화에도 좋은 자료로서 활용되었으면 합니다.