[체계적고찰] 비뚤림위험 (Risk of Bias, ROB)

🧭 1. 비뚤림위험(Risk of Bias)이란?

비뚤림위험이란, "연구 설계, 수행, 분석, 해석 과정에서 발생한 편향으로 인해 연구 결과가 왜곡되었을 가능성의 정도"를 의미합니다.

즉, 연구 결과가 실제보다 더 낫거나 나쁘게 나왔을 위험성을 평가하는 것이죠.

🔍 2. 왜 중요할까?

• 연구 결과가 신뢰할 만한지를 판단하기 위해
• 연구 간 메타분석이나 정책 적용 전에 질을 평가하기 위해
• 비뚤림위험이 높은 연구는 증거 수준을 낮춰야 함 (예: GRADE 시스템 등)

🏗️ 3. 비뚤림위험이 발생하는 단계별 요소

평가 영역	설명	비뚤림 위험 예시
1. 무작위 배정의 편향	대상자 배정의 공정성	무작위가 아닌 의도적 배정
2. 할당 은폐 실패	연구자가 배정 집단을 알 수 있음	고위험 환자를 통제군에 배정
3. 수행자의 맹검 실패	개입 인지로 행동 차이 발생	실험군만 더 열심히 관리됨
4. 결과 측정의 편향	측정자가 집단을 알고 있음	실험군 결과를 우호적으로 해석
5. 탈락과 누락	데이터 누락/중도탈락 영향	실험군 탈락자가 모두 부작용자
6. 보고 비뚤림	선택적 결과 보고	부정적 결과는 누락됨

📊 4. 평가 방법 – 어떻게 판단하나?

등급	의미
낮음 (Low risk)	비뚤림 가능성이 낮음
일부 우려 (Some concerns)	약간의 비뚤림 가능성 있음
높음 (High risk)	결과 왜곡 가능성 매우 높음

→ 평가 도구: Cochrane RoB 2, ROBINS-I, QUADAS-2, GRADE 등

📚 5. 실제 예시

항목	내용
무작위 배정	컴퓨터 난수표 사용 → ✅ 낮음
맹검	연구자/참가자 모두 알았음 → ❌ 높음
결과 보고	사전 등록되지 않은 결과 보고 → ⚠️ 일부 우려

총평: 중간~높음의 비뚤림위험 → 신중한 해석 필요

🔔 6. 비뚤림위험 vs 비뚤림

구분	비뚤림 (Bias)	비뚤림위험 (Risk of Bias)
정의	실제로 발생한 편향	편향이 있을 가능성
분석 방법	수치적 편향 평가	질적 평가 도구 활용
예시	실험군이 더 젊음 → 왜곡	무작위화 부족 → 편향 우려

🧠 7. 비뚤림위험을 낮추는 방법

단계	전략
설계	무작위화, 맹검, 사전등록
수행	일관된 개입, 동일한 평가 도구 사용
분석	intention-to-treat 분석, 누락 보정
보고	모든 결과 보고, 출판편향 방지

📌 8. 요약 정리

항목	설명
정의	연구 결과가 편향될 위험의 정도
평가 도구	Cochrane RoB 2, ROBINS-I, GRADE 등
기준	무작위성, 맹검, 탈락, 결과 보고 등
등급	낮음 / 일부 우려 / 높음
용도	연구 신뢰성 평가, 메타분석 가중치 조정 등