서 론
우울증 환자의 경우 자살 및 자해의 확률이 크게 증가하며 이러한 위험을 줄이는 것이 우울증 환자를 치료할 때 고려해 야 할 주요 사항이다.1-4) 우울증은 자살의 가장 중요한 위험 요소이며, 재발성 우울장애 및 기분부전장애의 경우 각각 자 살을 시도하는 환자의 약 21% 및 18%를 차지한다.5) 한편, 항
우울제 요법은 처음 진단받은 우울증 환자를 위한 첫번째 치 료법이다.6-10) 그러나 항우울제를 시작하고 종료한 직후의 시 기는 자살 시도 증가와 관련이 있는 것으로 보인다.11,12) 또한, 일부 연구에서는 항우울제는 유의한 자살을 막는 효과가 없 는 것으로 보고되기도 하였다.13)
항정신병제(antipsychotics)와 우울증(unipolar depression) 의 자살시도 위험의 관계에 대한 연구가 적은 것에 비해서 조 ORIGINAL ARTICLE
J Korean
Neuropsychiatr Assoc 2020;59(3):243-249 Print ISSN 1015-4817 Online ISSN 2289-0963 www.jknpa.org
우울증 환자에서 항우울제 단독요법과 항정신병제와 항우울제의 병용요법의 자살위험비교: 정신건강의학 공통 데이터 모델을 활용한 파일럿 연구
아주대학교 의과대학 정신건강의학교실,1 의료정보학과,2
아주대학교 의료원 첨단의학연구원 의학연구협력센터 의학통계실3
하재호1*·이은영2,3*·이동윤1·조용혁1·이혜림2,3·박범희2,3·손상준1
Suicidal Risk in Depressed Patients with the Treatment by Antipsychotics and Antidepressant Compared
to Antidepressant Monotherapy: A Pilot Study Using Psychiatric Common Data Model
Jae Ho Ha, MD1*, Eunyoung Lee, MS2,3*, Dongyun Lee, MD1, Yong Hyuk Cho, MD1, Heirim Lee, MA2,3, Bumhee Park, PhD2,3, and Sang Joon Son, MD, PhD1
1Departmentsof Psychiatry, 2Biomedical Informatics, Ajou University School of Medicine, Suwon, Korea
3 Office of Biostatistics, Medical Research Collaborating Center, Ajou Research Institute for Innovative Medicine, Ajou University Medical Center, Suwon, Korea
Received June 15, 2020 Revised August 4, 2020 Accepted August 5, 2020 Address for correspondence Sang Joon Son, MD, PhD Department of Psychiatry, Ajou University School of Medicine, 164 Worldcup-ro, Yeongtong-gu, Suwon 16499, Korea
Tel +82-31-219-5180 Fax +82-31-219-5179 E-mail [email protected]
Bumhee Park, PhD
Department of Biomedical Informatics, Ajou University School of Medicine, 164 Worldcup-ro, Yeongtong-gu, Suwon 16499, Korea
Tel +82-31-219-4458 Fax +82-31-219-4472 E-mail [email protected]
*These authors contributed equally to this work.
Objectives This study examined the effects of reducing suicide attempts when taking antipsy- chotics in combination with antidepressants in depressive patients.
Methods Using a common data model of electronic medical records at a university medical cen- ter in South Korea, the study populations were extracted if the depressive patients were treated either with antidepressants only or along with antipsychotics. The suicidal risks were compared with the Kaplan-Meier plot and log-rank test, and the risk factors were accessed using the Cox pro- portional hazard model.
Results All demographic characteristics were similar in the monotherapy group taking only anti- depressants and the combination therapy group taking antipsychotics with antidepressants, ex- cept for the smoking characteristic (p=0.023). The combination therapy group showed a lower suicidal risk [hazard ratio=0.58, 95% confidence interval (CI)=0.282–1.190] compared to the monotherapy group, which was not significant (p=0.138).
Conclusion The combination therapy had no beneficial effects on reducing the suicidal risk in patients with depressive symptoms. This study is meaningful in that it is the first attempt to ex- plore a psychiatric behavior/symptom using real-world data based on a common data model of general electronic medical records as well as narrative textual data.
J Korean Neuropsychiatr Assoc 2020;59(3):243-249
KEY WORDS Suicide · Antipsychotics · Common data model.
현병과 조울증 환자의 자살시도 위험을 줄인다는 연구는 수 차례 보고되었다. 특히 비정형 항정신병제(atypical antipsy- chotics) 중에서 일부의 약제는 조현병과 조울증 환자의 자살 사고 및 시도를 줄인다는 연구가 보고되었다.14) 물론, 일부 연 구에 따르면 항정신병제를 사용하는 것이 정신병적 증상을 동반한 우울증에도 효과적이라고 보고하였다.15) 항정신병제 를 이용한 치료가 조현병 및 조울증을 앓고 있는 환자에게서 자살을 막을 뿐 아니라 단극성 우울증에서도 동일한 효과를 보인다는 연구 결과도 있다.10,14,16,17)
자살시도에 대한 항우울제와 항정신병제의 병행 사용 효 과의 무작위 배정 임상 연구 등은 자살이라는 행동증상의 심 각성 등으로 인해 쉽게 수행되기 어려운 것이 사실이다. 따라 서, 이 연구 주제는 실제 임상현장에서 얻어진 데이터의 후향 적 분석이나 장기 코호트 연구를 통해 탐색되어져 왔다. 이에 본 연구팀은 실제 임상 현장에서의 데이터를 활용하여 보다 실질적인 결과를 도출하고자, 전자의무기록(electronic med- ical record) 기반 분산연구망 데이터를 활용하고자 한다. 공 통데이터모델(common data model, 이하 CDM)에 의한 분 산 연구망에서는 데이터를 기관 폐쇄망 안에 두고 연구자는 프로토콜 형태의 분석 코드를 공유하기 때문에 환자 수준의 데 이터를 개인이나 조직 간에 공유할 필요가 없다. 따라서 연구자 는 관찰 분석을 위한 프레임 워크를 통해 신속한 분석이 가능 하며 표준화된 데이터와 함께 공통 분석 코드를 개인정보의 노 출 없이 여러 기관의 결과를 메타분석 형태로 확인할 수 있다 는 장점이 있다. 하지만, 약물 및 수술의 효과성 등에 대한 내 외과적 연구와 달리 정신의학 분야에서는 텍스트 및 설문지 형 태의 데이터로 인해 데이터 표준화에 있어 어려움이 있었다.
본 연구는 항우울제를 단독으로 복용하는 우울증 환자와 항우울제 및 항정신병제를 복용한 우울증 환자의 자살 시도 율의 차이를 실제 임상 현장에서의 데이터를 활용하여 알아
보고자 하였다. 이를 위해 본 연구팀은 지역 소재 대학병원의 정신건강의학과에 내원한 23년간의 환자의 텍스트 및 설문 지 형태의 데이터를 포함한 실제 임상기록을 공통데이터 모 델로 변형시켜 분석하였고,18-20) 이를 통해 국내 및 국외의 다 기관 정신건강의학과 환자를 대상으로 하는 분산연구망 연 구의 가능성을 확인하고자 하였다.
방 법
설 계
본 연구는 지역 소재 대학병원의 공통데이터모델(CDM)에 서 추출한(1995~2018년도) 환자들에 대한 자료 중 우울증 진 단을 받고 약물치료중인 환자를 분석한 연구로, 항우울제와 항정신병제를 병용했을 때 자살시도에 미치는 영향과 자살 위험인자를 확인하기 위한 후향적 코호트 연구이며, 기관생 명윤리위원회의 승인을 받았다(AJIRB-MED-MDB-20-59).
본 연구에서는 전 세계의 대규모 건강 데이터베이스 네트워 크에 오픈 소스 데이터 분석 솔루션을 생성하고 적용하는 국 제 협업 컨소시엄인 Observational Health Data Sciences and Informatics(이하 OHDSI)에서 만들고 발전시킨 공통데이터 모델인 Observational Medical Outcomes Partnership(이하 OMOP)-CDM을 이용하였다. OHDSI는 2019년 8월 기준으 로 OMOP-CDM이라는 개방형 공동체 데이터 표준을 기반 으로 해서 20여개국 100개 이상의 의료 데이터 베이스들로 구성된 분산 연구망을 구축하였다.
본 연구는 기존에 공통데이터모델로 변환되어 있었던 대 상환자들의 진단코드, 약물처방 등을 포함하는 전자의무기 록과 새롭게 자연언어처리를 통해 변환시킨 기록지를 통해 진행되었고 추후 다 기관 정신건강의학과 환자를 대상으로 하는 분산연구망 연구를 진행할 것이다(그림 1).
Extraction Transform Load
Distributed analysis in the big data network Sentence
detection by RegEx
Word tokenization
Part of speech
Electronic medical records Admission note
Emergency Department note Discharge summary Outpatient note
Natural language processing
Observational Medical Outcomes Partnership Common
Data Model V.6.0 (OMOP CDM)
Pilot study Next study
Fig. 1. Transformation and analysis strategy of psychiatric patients into a common data model.
대 상
공통데이터모델로 표준화된 지역 소재 대학병원의 전산의 무기록에서 정신건강의학과 진료를 받고 우울증 진단을 받 았으며 최소 3년 동안의 관찰기록이 있는 9728명의 환자를 연구대상자로 하였다. 항우울제 단독치료군은 최초의 우울 증 진단 이후에 최소 1회 이상 항우울제를 처방 받았으며, 그 외에 항정신병제는 처방 받지 않은 자로 정의하였고, 항우울 제와 항정신병제 병용치료군은 최초의 우울증 진단 이후에 최소 1회 이상 항우울제를 처방 받았고 최소 1회 이상 항정 신병제를 처방 받은 자로 정의하였다. 대상 환자는 약물효과 확인을 위해 30일 이상 경과관찰 가능했던 경우로 제한했다.
환자에게 투약된 항우울제는 Fluoxetine, Escitalopram, Ser- traline, Paroxetine, Venlafaxine, Desvenlafaxine, Dulox- etine, Bupropion, Tricyclinc Antidepressants을 포함시켰 고, 항정신병제는 Haloperidol, Chlorpromazine, Clozapine, Olanzapine, Quetiapine, Risperidone, Paliperidone, Zipra- sidone, Aripiprazole, Amisulpride로 지정했다. 또한 대상 환 자 중 순수한 우울증 환자만을 선별하기 위해서 우울증 진단
전후로 우울증 이외에 정신증 코드는 가지지 않는 환자로 제 한했고 정신병적 증상을 동반하지만 정신증이 아닌 우울증 인 경우는 포함했다. 이 중 정신건강의학과 의사에 의해 주호 소를 문서로 작성해서 추출이 가능했던 309명의 환자만을 분 석 대상으로 하였으며, 추척 관찰시 자살시도를 한 환자는 41 명이었다(그림 2).
결과변수 및 공유 위험인자
본 연구의 주요 결과 변수는 자살시도 및 자살 사고이고, 자살시도에 영향을 주는 위험인자는 성별, 연령, 결혼상태, 종교, 직업, 흡연 및 음주행태로 정의하였다. 위와 같은 자료 는 정신과 입원기록지, 응급의료 기록지 등 본원 정신과에서 사용하고 있는 기록지를 자연언어처리(Natural Language Processing)하였다. 자연어 처리는 먼저 정규표현식을 이용하 여 기록지의 구조에 따라 원하는 부분을 추출하고, 데이터를 토큰(token)이라고 불리는 단위로 나누어 불필요한 단어들 을 제거하는 등 데이터를 정제(cleaning)하였으며, 이후 분 석에 필요한 위험인자들을 추출하기 위해 명사를 품사태깅
Psychiatric patients between 1995-2018 (n=9728)
At least 30 days of observation (n=7893)
Monotherapy Patients who
- Had a diagnosis code of depression - Were prescribed antidepressant - Without any records of antipsychotics
(n=6136)
n=52
Suicidal attempts
2nd suicidal attempts Extraction by natural language processing
covariates of martial status, religion, occupation, smoking, and alcohol from identification and suicidal attempts from chief complaints on the admission notes or emergency admission notes
n=257
n=10 n=31
n=3 n=25
Combination therapy Patients who
- Had a diagnosis code of depression
- Were prescribed antidepressant and antipsychotics (n=1757)
n=302
Fig. 2. Flow chart of depressed patients taking medications with psychiatric records.
(part-of-speech tagging)하여 해당 부분을 추출, 이를 공통 데이터모델(CDM)로 변환하였다. 자살시도 및 자살 사고는 주호소(chief complaint)를 이용하였으며, 공유위험인자 역시 정신과 기록지 상의 인적사항(identification)을 이용하여 확인 하였다. 공유위험인자 중 성별은 남성과 여성으로, 결혼은 기 혼 혹은 미혼, 사별, 이혼을 포함한 비혼으로, 종교는 유무로 분류하였다. 또한 직업은 학생, 유직, 무직으로 나누었으며, 흡연은 비흡연자, 과거 흡연자, 현재 흡연자 등 세가지 행태로 나누었고, 음주는 문제 음주자, 사회적 음주자, 비음주자 세가 지 행태로 분류했다.
통계 분석
대상자의 일반적인 특성을 파악하기 위해 각 변수들과 군 간의 차이는 카이제곱 검정, 피셔정확검정, t-검정을 활용하 였으며, 군간의 자살시도율을 비교하기 위해 카플란 마이어 (Kaplan-Meier) 곡선을 그리고 로그순위검정(Log rank test) 을 시행하였다. 자살시도율에 위험요인을 규명하기 위해 콕 스 비례 위험 회귀모형(Cox proportional hazards regression) 을 이용하였다. 단변량 분석에서 유의한 차이를 보인 변수를 뽑아서 다변수 분석을 시행하였고, 콕스 비례 위험 모형의 결 과는 위험비(hazard ratio, 이하 HR)와 위험비의 95% 신뢰
구간(confidence interval, 이하 CI)으로 제시하였다. 단독치 료군과 병용치료군의 기 관찰된 자살 시도 이후 두번째 자살 의 시도율이나 자살성 사고율을 비교하기 위해 피셔정확검 정을 사용하였으며, 자살 재시도나 자살성 사고까지 걸린 시 간은 t-검정으로 비교하였다. 통계프로그램으로는 SAS 9.4 (SAS Institute Inc, Cary, NC, USA)를 사용하였고 통계적 유 의수준은 p＜0.05로 정하였다.
결 과
인구 특성의 차이
본 연구의 전체 연구대상자는 총 309명으로, 그 중 항우울 증제 단일약물 치료 환자군은 52명, 항정신병제 병용치료 환 자군은 257명이었고, 남성은 91명으로 여성보다 적었으며 평 균 나이는 46.72세이다. 우울증제 단일치료군과 항정신병제 병용치료군의 인구학적 특성은 흡연유무의 경우(p=0.023)만 유의한 차이를 보이고 그 외에 다른 특성들은 모두 유의하게 다르지 않았다(표 1). 자살시도가 일어난 환자는 41명으로 전 체의 13.45%였다. 자살시도자 중 항우울증제 치료군에서는 10 명(19.23%), 항정신병제 병용치료군에서는 31명(12.06%)이 자살을 시도하였다.
Table 1. Baseline characteristics of the study population
Overall (n=309) Antidepressants only (n=52) Antidepressants+antipsychotics (n=257) p-value*
Male, n (%) 91 (29.45) 18 (34.62) 73 (28.40) 0.370
Age, mean (SD) 46.72 (18.06) 47.27 (17.76) 46.61 (18.16) 0.808
Sucidal event, n (%) 41 (13.45) 10 (19.23) 31 (12.06) 0.165
Marital status, n (%) 0.762
Married 188 (64.86) 34 (66.67) 154 (64.44)
Single 102 (35.17) 17 (33.33) 85 (35.56)
Religion, n (%) 0.447
Yes 212 (68.61) 38 (72.55) 174 (66.95)
No 97 (31.39) 14 (27.45) 83 (33.05)
Occupation, n (%) 0.909
Students 108 (34.95) 17 (32.69) 91 (35.41)
Employed 9 (3.24) 2 (3.85) 8 (3.11)
Unemployed 191 (61.81) 33 (63.46) 158 (61.48)
Smoking, n (%) 0.023
Non smoker 163 (79.51) 23 (67.65) 140 (81.87)
Former smoker 8 (3.90) 4 (11.76) 4 (2.34)
Current smoker 34 (16.59) 7 (20.59) 27 (15.79)
Alcohol, n (%) 0.193
Heavy drinker 20 (9.80) 6 (17.65) 14 (8.24)
Social drinker 37 (18.14) 7 (20.59) 30 (17.65)
Non drinker 147 (72.06) 21 (61.76) 126 (74.12)
*: p-value was based on chi-square test or Fisher’s Exact test as appropriate for categorical variables or t-test for continuous vari- ables
자살시도 위험요인
카플란 마이어(Kaplan-Meier) 곡선을 이용하여 항우울제 단일치료군의 자살시도율이 병용치료군의 자살시도율과 차 이가 있는지 알아보았다(그림 3). 그림 3에서 보여지는 것처 럼 병용약물 치료군의 커브가 더 높았지만 로그순위검정 결 과(Log rank test) 두 그룹의 자살시도율은 유의하게 다르지 않았다(p=0.1). 단변량 콕스비례위험모형을 이용하여 항우울 제 단일치료군과 항정신병제 병용치료군의 자살시도 위험요 인을 확인해보고자 하였다. 그 결과, 항정신병제 병용치료군 의 자살위험이 단독치료군에 비해 0.58배(HR=0.58, 95% CI=
0.282~1.190)의 경향성을 보였지만 통계적으로 유의한 결과 는 아니었다.
다른 인구사회학적 요인들을 확인해 보았을 때, 여성보다 남성(HR=0.59, 95% CI=0.271~1.271)이, 나이(HR=0.98, 95%
CI=0.964~0.998)가 많을 수록, 기혼(HR=0.65, 95% CI=
0.344~1.239)이고 종교(HR=0.73, 95% CI=0.376~1.403)가 있을 때 자살시도 위험이 낮은 경향을 보였다. 또한, 직업적 요인과(HR=1.43, 95% CI=0.185~11.056)과 음주(HR=2.14, 95% CI=0.718~6.358)가 자살시도 위험을 증가시키는 경향이 있는 반면 흡연(HR=0.82, 95% CI=0.285~2.352)은 자살시도 위험을 감소시키는 경향을 보였다. 하지만 나이(p=0.029) 이 외에 모든 결과들은 통계적으로 유의하지 않았다(표 2).
단변량 분석에서 유의하게 나온 요인인 나이와 본 연구에 서 밝히고자 했던 약물투여군을 이용하여 다변수 콕스비례 위험 모형을 다시 적용하였다. 그 결과 항정신병제 병용치료 군의 자살위험이 항우울제 단일치료군에 비해 0.57배 낮은 것으로 보였고, 나이가 증가할 수록 자살위험이 0.98배 감소 하는 것으로 나타났다. 하지만 약물투여군의 여부는 여전히 통계적으로 유의한 결과는 아니며 나이는 한계적으로 유의 (marginally significant)한 경향을 보였다(표 2). 분석에 앞서
비례위험(proportional hazards) 가정을 만족하는지를 log minus log survival plot을 통해 확인하였다.
자살 재시도율과 재시도까지의 시간
재시도율과 자살 사고(suicidal ideation)율을 확인해 본 결 과 전체 대상자 309명 중 28명(9.1%)이 최초의 자살시도 후 다시 자살시도 하였고, 항우울제 단일치료군에서는 3명(5.8%), 항정신병제 병용치료군은 25명(9.7%)이었으며 피셔정확검정 (Fisher’s exact test) 결과 그 차이는 유의하지 않았다. 또한 자살 재시도 혹은 자살 사고까지 걸리는 시간은 평균적으로 1.13년이었고 항우울제 단일치료군의 경우 1.92년으로 항정
01.00 0.95 0.90 0.85 0.80
Survival probability
0 2 4 6 8 10 12 Log rank test p value=0.1 Strata
Antidepressants only Antidepressants+antipsychotics
Time in years
Fig. 3. Kaplan-Meier curve showing suicidal attempts in 307 pa- tients with depression according to two patient groups, antidepres- sant only vs. antidepressant+antipsychotics.
Table 2. HRs with 95% CIs from univariate and multiple Cox pro- portional hazard model
Parameter HR 95% CI p-value
Univariate Group
Antidepressant+
antipsychotics
0.58 0.282-1.190 0.138
Antidepressant only 1.00 - Gender
Male 0.59 0.271-1.271 0.176
Female 1.00 -
Age 0.98 0.964-0.998 0.029
Marital status
Married 0.65 0.344-1.239 0.192
Single 1.00 -
Religion
Yes 0.73 0.376-1.403 0.341
No 1.00 -
Occupation
Students 1.43 0.185-11.056 0.733
Employed 1.21 0.608-2.396 0.591
Unemployed 1.00 -
Smoking
Current smoker 0.82 0.285-2.352 0.711
Former smoker - -
Non smoker 1.00 -
Alcohol
Heavy drinker 2.14 0.718-6.358 0.173 Social drinker 2.04 0.913-4.534 0.082
Non drinker 1.00 -
Multiple Group
Antidepressant+
antipsychotics
0.57 0.278-1.173 0.127
Antidepressant only 1.00
Age 0.98 0.965-1.003 0.053
HR: Hazard ratio, CI: Confidence interval
신병제 병용치료군 1.04년에 비해 길었으나 t-검정 결과 그 차이는 역시 유의하지 않았다(표 3).
고 찰
본 연구에서는 항우울제를 단독으로 복용하는 우울증 환 자와 항우울제 및 항정신병제를 복용한 우울증 환자의 자살 시도율의 차이를 환자의 실제 임상기록을 공통데이터 모델 로 변형한 데이터를 활용하여 분석하였다. 분석 결과 항정신 병제의 병용 사용이 항우울제 단일 사용에 비해서 자살시도 율을 통계적으로 유의미하게 감소시키지는 못했다.
치료저항성 우울증 환자 혹은 정신병적 증상을 동반한 우 울증 환자에게서 항우울제 외에 항정신병제를 병용했을 경 우 유의한 치료 효과가 있다는 보고가 있다.17) 또한 조현병 혹은 조울증을 앓고 있는 환자에게서 항정신병제를 사용했 을 때 자살률을 줄일 수 있다는 연구 결과 또한 밝혀졌다.10) 하지만 정신증을 제외한 우울증만을 진단받은 환자가 항우 울제와 함께 항정신병제를 복용했을 때 자살시도율에 어떠 한 영향을 미치는지에 대한 연구는 아직 없었기에 본 연구는 의의가 있다. 또한 항정신병제의 사용 유무 외에 다른 인구학 적 특성이 자살시도에 미치는 영향을 확인하고자 했을 때, 나이가 어릴수록 자살시도가 유의미하게 많음을 확인할 수 있었다. 일반적으로 10만명당 한국의 노인 자살률이 젊은 사 람에 비해 높은 것으로 알려져 있으나,21) 실제 자살시도로 병원에 내원하는 환자들은 나이가 어릴수록 많았다. 또한 자 살을 시도했던 환자들의 재시도율과 재시도까지의 시간을 항우울제 단일치료군과 항정신병제 병용치료군으로 나누어 비교해보고자 했지만 유의미한 결과가 나오지 않았다. 단일 기관에 등록된 환자만을 대상으로 했기 때문에 대상 환자의 숫자가 통계적으로 차이를 확인하기에 충분하지 않아 추후 다 기관 데이터를 이용한 연구가 필요할 것으로 보인다.
아울러 본 연구는 실제 임상 현장의 데이터(real world data) 를 활용하였고, 관찰 건강 정보(observational health data)에 속하는 의료 행위 수행을 지원하기 위해 작성된 전자 의무 기 록에 저장된 환자의 정보를 이용했다. 이번 연구는 지역 소재 대학병원 정신건강의학과에 내원한 환자의 정보를 개인정보 가 보호되고 확장성과 호환성을 갖춘 공통데이터 모델(CDM)
로의 변형을 우선적으로 실시했다. 문서의 형태로 작성된 정 신과 진료기록을 일정한 형식을 갖춘 공통데이터모델로 변 환함으로써 하나의 의료기관이 아닌 다 기관에서 연구를 진 행할 수 있는 가능성을 여는 선행 연구로써의 가치가 있다고 하겠다. 추후 국내 혹은 국외를 포함한 다 기관에서 기존에 연 구를 설계할 때 가정했던 대로 항우울제와 항정신병제를 병 용했을 때 우울증 환자의 자살시도율에 어떠한 영향을 주는 지를 보다 정확히 확인할 수 있을 것으로 보인다.
본 연구의 의의에도 불구하고 세 가지의 제한점이 있다. 첫 번째, 연구 설계에 있어서 충분한 수의 연구대상자 확보를 위 해 대상환자군이 복용하는 항우울제와 항정신병제의 범위를 넓게 설정하여 각 약물 별로 자살시도에 주는 영향의 특성이 반영됐다고 볼 수 없다. 하지만, 임상의들이 처방할 수 있는 대부분의 약을 포함시켰다는 측면에서 추후 다 기관 연구에 유리한 부분이 있을 수는 있다. 두번째, 단일기관에 등록된 환 자만을 대상으로 했기 때문에 우울증 증상의 중증도로 세분 화 하기에는 해당 환자의 숫자가 충분하지 않아 다시 세분화 하지 않았다. 우울증 증상의 중등도를 세분화할 수 있었다면 중등도에 따른 자살시도율의 영향을 배제할 수 있을 것이다.
우울증 증상의 중증도를 세분화하지 않았기 때문에 항정신병 제를 추가했던 환자군의 중증도가 항우울제만 복용한 환자 군의 중증도가 다른지를 확인할 수 없었다. 일반적으로 항우 울제의 효과가 없는 경우 임상의가 항정신병제를 추가하는 경우가 있기 때문에 상대적으로 항정신병제가 처방된 환자의 경우 중증도가 더 클 수 있다. 세번째, 본 연구는 자살시도율을 비교했지만 실제로 자살시도로 인해 사망한 경우는 결과값에 포함시킬 수 없었다. 대학병원 자료의 특성상 사망을 진단코 드에 넣지 않기 때문에 사망 여부를 포함하지 않음으로써 결 과의 비틀림이 생길 가능성도 있다.
결 론
실제 임상 현장에서의 데이터를 활용한 본 연구 결과 항우 울제를 단독으로 복용하는 우울증 환자와 항우울제 및 항정 신병제를 복용한 우울증 환자에서 자살시도율의 유의미한 차이를 보이지 않았다. 이번 연구는 일 대학병원의 정신건강 의학과에 내원한 23년간의 환자의 실제 임상기록을 공통데 Table 3. 2nd suicidal attempt or suicidal ideation rates and time until 2nd events
Event Overall Antidepressants only Antidepressants+
antipsychotics p-value 2nd suicidal attempts or suicidal ideations, n (%) 28 (9.1) 3 (5.8) 25 (9.7) 0.595 Time until 2nd suicidal attempts or suicidal ideations,
mean (std), years
1.13 (1.54) 1.92 (2.99) 1.04 (1.36) 0.664
이터 모델로 변형시켜 분석한 것으로, 추후 국내 및 국외의 다 기관 정신건강의학과 환자를 대상으로 하는 분산연구망 연구의 가능성을 확인할 수 있었다.
중심 단어: 자살・항정신병제・공통데이터모델.
Acknowledgments
본 연구는 보건복지부의 재원으로 한국보건산업진흥원의 보건의 료기술 연구개발사업 지원에 의하여 이루어진 것입니다(과제고유 번호: HI19C0094).
Conflicts of Interest
The authors have no financial conflicts of interest.
Author Contributions
Research conception & design: Jae Ho Ha, Eunyoung Lee, Sang Joon Son, Bumhee Park. Data acquisition: Jae Ho Ha, Dongyun Lee, Yong Hyuk Cho, Heirim Lee. Data analysis and interpretation: Jae Ho Ha, Eunyoung Lee, Dongyun Lee, Yong Hyuk Cho, Heirim Lee.
Statistical analysis: Jae Ho Ha, Eunyoung Lee. Drafting of the man- uscript: Jae Ho Ha, Eunyoung Lee. Critical revision of the manu- script: Sang Joon Son, Bumhee Park. Receiving grant: Sang Joon Son, Bumhee Park. Approval of final manuscript: all authors.
ORCID iDs
Jae Ho Ha https://orcid.org/0000-0002-5287-328X Eunyoung Lee https://orcid.org/0000-0002-9440-9119 Dongyun Lee https://orcid.org/0000-0002-3678-9862 Yong Hyuk Cho https://orcid.org/0000-0002-2570-7278 Heirim Lee https://orcid.org/0000-0002-8518-8983 Bumhee Park https://orcid.org/0000-0002-5271-1571 Sang Joon Son https://orcid.org/0000-0001-7434-7996
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