한국인 암 환자에서 Charlson 동반질환지표와 Elixhauser 동반질환지표의 타당성 평가 연구

Abstract

For cancer patients, comorbidity is a clinically important factor affecting survival, and Korea usually use Charlson comorbidity index (CCI) and Elixhauser comorbidity index (ECI) to measure the comorbidity. However, CCI and ECI are indices developed in the Western about 20 years ago, which may not reflect the major causes of death today and the characteristics of Korean patients. Therefore, this study aimed to evaluate the performance of CCI and ECI for predicting the risk of death among cancer patients in Korea. We identified 12,978 patients aged ≥25 years who were firstly hospitalized with lung cancer, gastric cancer, liver cancer or colon cancer between January 2005 and December 2012 using NHIS-NSC. We observed 1-year before patient’s index date to identify the presence of comorbidities. The outcome variable was death within 3 years. We used SAS 9.4 program to compare the difference in general characteristics, survival rate, and mortality risk of patients according to the comorbidity score through the chi-square (χ2) test, Kaplan-Meier curve, and Cox proportional hazard models. Finally, we compared the AUC value of the ROC curve for evaluating the predictive power of CCI and ECI. The main results of this study are as follows. First, there were significant differences in age, insurance type, hospital type, hospitalization history, operation status, and death within 3 years according to the comorbidity scores of CCI and ECI. The age, emergency hospitalization, more than one hospitalization history, and death within 3 years tended to increase as the points of comorbidity increased. The percentage of patients admitted and operated in a tertiary hospital was the lowest in the most comorbidities group(5 points or more). Second, as a result of Kaplan-Meier curve analysis, the cumulative survival rate decreased as the number of CCI scores and ECI increased among all cancer patients, and the gaps of curves gradually increased over time. However, in patients aged 25-54, 55-74, and 75-84, the cumulative survival rate of high score groups(1-2 or 3-4) was higher than the group with 0 score. In patients over 85 years, the cumulative survival curve of all the comorbidities categories of CCI and ECI crossed each other. Third, as a result of Cox proportional risk model adjusted for age and sex, the risks of mortality of aged 25-54, 55-74, and 75-84 groups were significantly higher only when CCI and ECI was higher than 5 or more. In the aged over 85 group, all comorbidity categories of CCI and ECI did not significantly distinguish the risk of mortality among cancer patients. Fourth, as a result of comparing the AUCs of the model including age and sex and the model including age, sex and comorbidity index, CCI and ECI significantly improved discriminating power only in aged 55-74 group. However, the degree of discrimination was poor[CCI of 0.02 (2%) and ECI of 0.018 (1.8%)]. The conclusion drawn from this study are as follows. First, CCI and ECI, which were commonly used in health research, did not sufficiently improve the discriminating ability for mortality among cancer patients, and the degree of discrimination was the lowest in aged over 85. In an aging society, the importance of health research to elderly patients is increasing, and comorbidity diseases of elderly patients must be considered. However, based on the results of this study, the application of CCI and ECI to Korean elderly patients may not fully reliable. Second, this study confirmed that CCI and ECI have poor discriminating power for the mortality of cancer patients. As a solution to this, it is possible to develop a customized comorbidity index with improved discriminating power or update the weight of existing indices through a study to identify the important disease affecting for Korean cancer patients. This study is meaningful because there was no study that evaluated the discriminating power of CCI and ECI in cancer patients stratified by age group. In addition, because large-scale cohort data was used based on national health insurance claim data, the results of the study are expected to be universally applicable to Korean cancer patients.;암 환자에게 동반질환(comorbidity)은 생존에 영향을 미치는 임상적으로 중요한 요인이며 국내에서는 주로 Charlson 동반질환지표(Charlson comorbidity index, CCI)와 Elixhauser 동반질환지표(Elixhauser comorbidity index, ECI)를 사용하여 환자의 동반질환을 측정한다. 그러나 CCI와 ECI는 약 20년 전에 서구에서 개발된 지표로 오늘날의 주요 사망원인 및 국내 환자들의 특성을 반영하지 못할 가능성이 있다. 따라서 본 연구는 국내 암 환자를 통해 사망위험을 예측하는데 CCI와 ECI가 얼마나 유용한지 예측력을 평가하고자 하였다. 본 연구는 건강보험공단 표본코호트 2.0자료를 이용하여 2005년 1월 1일부터 2012년 12월 31 사이에 처음으로 폐암, 위암, 간암 또는 대장암을 주 진단으로 진단받고 입원한 25세 이상 환자 12,978명을 대상으로 하였다. 동반질환은 CCI와 ECI를 사용하여 환자의 첫 암 진단일 이전 1년 동안의 입원 또는 외래진단을 포함하였으며 결과변수는 환자의 3년 이내 사망으로 하였다. SAS 9.4 프로그램을 이용하여 동반질환 점수에 따른 환자의 일반적 특성, 생존율, 사망위험의 차이를 카이제곱 검정, Kaplan-Meier 곡선, Cox 비례위험모형을 통해 비교하였으며 ROC 곡선의 AUC 값을 비교하여 CCI와 ECI의 예측력을 평가하였다. 이에 따른 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, CCI와 ECI의 동반질환점수에 따라 연령, 보험유형, 병원유형, 입원이력, 수술여부, 3년 이내 사망여부에 유의미한 차이가 있었다. 동반질환점수가 증가할수록 연령, 응급입원, 1번 이상의 입원이력, 3년 이내 사망이 증가하는 경향을 보였다. 동반질환이 가장 심한 군(5점 이상)에서 3차 병원 입원과 수술을 받은 환자의 비율이 가장 낮았다. 둘째, Kaplan-Meier 곡선 분석 결과 전체 암 환자에서는 CCI 점수 및 ECI 개수가 증가할수록 3년 이내 누적생존율이 감소하였으며 시간이 지남에 따라 감소 폭의 차이가 점점 증가하였다. 그러나 25세-54세, 55세-74세 및 75세-84세 환자군에서는 1-2점 또는 3-4점의 높은 동반질환 점수 군이 0점인 군보다 누적생존율이 높게 나타나는 경향을 보였으며, 85세 이상 환자군에서는 CCI와 ECI의 모든 동반질환 범주(0점, 1-2점, 3-4점, 5점 이상)의 누적생존율 곡선이 서로 교차하였다. 셋째, 연령과 성별을 보정한 Cox 비례위험모형 분석 결과 25세-54세, 55세-74세, 75세-84세인 군에서는 CCI 점수 또는 ECI 개수가 5 이상인 경우에만 0 대비 사망위험을 유의하게 구분하였으며 85세 이상인 군에서는 CCI와 ECI의 모든 동반질환 범주가 암 환자의 사망위험을 유의하게 구분하지 못하였다. 넷째, 연령 및 성별을 포함한 모델의 AUC와 연령, 성별 및 동반질환지표를 포함한 모델의 AUC를 비교한 결과 55세-74세 연령군에서만 CCI 및 ECI가 유의하게 예측력을 개선하였다. 그러나 예측력 개선정도는 CCI가 0.02(2%), ECI가 0.018(1.8%) 정도로 높지 않았다. Swets(1988)의 기준에 따른 절대적 예측력 또한 AUC가 0.7 미만으로 좋은 예측력을 보여주지 못하였다. 위의 연구결과를 종합한 연구의 결론 및 의의는 다음과 같다. 본 연구 수행결과 기존 국내 보건의료연구에서 흔히 사용되던 CCI와 ECI가 암 환자에 대한 사망 예측력을 충분히 개선시키지 못하였으며 특히 85세에서 개선정도가 가장 낮게 나타났다. 고령화 사회에서 노인환자에 대한 보건의료의 중요성이 커지고 있으며 노인환자의 동반질환은 필수적으로 측정되어야 하나 본 연구결과로 미루어 봤을 때 국내 노인환자에서 CCI와 ECI의 사용은 효과적이지 않을 수 있다. 또한, 본 연구를 통해 CCI와 ECI가 암 환자의 사망에 대한 예측력이 낮음을 확인하였다. 이에 대한 해결책으로는 국내 암 환자의 동반질환 질병구조를 파악하는 연구를 통해 예측력을 높인 국내 맞춤형 동반질환지표를 개발하거나 기존 지표의 가중치를 갱신하는 방안을 고려해볼 수 있다. 본 연구는 연령대 별로 암 환자를 나누어 CCI와 ECI의 예측력을 평가한 연구가 기존에 없었다는 것에 의의가 있으며, 전 국민 건강보험 청구자료 기반의 대규모 코호트 자료를 이용하였기 때문에 국내 암 환자에게 보편적으로 결과를 적용할 수 있을 것으로 기대된다.