리뷰와 전망

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Public Health Weekly Report 2024; 17(27): 1173-1185

Published online May 30, 2024

https://doi.org/10.56786/PHWR.2024.17.27.1

© The Korea Disease Control and Prevention Agency

감염병 팬데믹 대응을 위한 초기 사례 조사 및 역학 지표 소개

김희경1, 이상은2, 김영만1, 유미1, 이진1, 전진환2, 권동혁1,2*

1질병관리청 위기대응분석관 역학조사분석담당관, 2질병관리청 중앙방역대책본부 역학조사팀

*Corresponding author: 권동혁, Tel: +82-43-719-7977, E-mail: vethyok@korea.kr
김희경, 이상은, 김영만, 유미, 이진, 전진환 현재 소속: 질병관리청 질병데이터과학분석관 질병관리역량개발담당관
권동혁 현재 소속: 질병관리청

Received: May 7, 2024; Revised: May 28, 2024; Accepted: May 29, 2024

This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/), which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

신종 감염병 발생 시 신속한 방역 대응을 위해서는 환자를 대상으로 신속한 초기 사례 조사를 통해 역학 지표를 분석하여 역학적 특성을 규명하는 것이 필요하다. 초기 사례 조사의 목적은 새로운 병원체의 초기 실험실 확진자와 접촉자의 제한적 숫자에서 역학적‧임상적‧바이러스학적 정보에 대한 이해를 얻기 위해 정보를 수집하고 실제 전파양상을 파악하기 위한 것이다. 초기 사례 조사를 통해 수집된 역학적‧임상적‧바이러스학적 특징들로 감염병의 전파력(transmissibility)과 중증도(severity)를 파악할 수 있는 역학 지표(epidemiological parameters)를 산출할 수 있다. 이러한 지표는 감염병의 양상을 파악하고 이해함으로써 신속한 방역 대응 전략을 수립하고 시행하는 데 유용한 과학적 근거로 제시될 수 있다.

Keywords 초기 사례 조사, 역학 지표, 잠복기, 연쇄 발병 간격

핵심요약

① 이전에 알려진 내용은?

감염병 대응을 위해 역학적·임상적·바이러스학적 특성을 파악하는 것은 중요하다.

② 새로이 알게 된 내용은?

감염병 확산을 막기 위한 초기 사례 조사 및 역학 지표의 의미와 중요성에 대해 이해한다.

③ 시사점은?

감염병 대응을 위해 초기 사례 조사 및 역학 지표에 대한 이해는 중요하다. 이를 위해 역학 지표에 대한 교육이 시행되었다. 이는 새로운 감염병 발생 시 측정된 역학 지표에 기반하여 보다 국내 현황에 맞는 정책을 수립하는 데 활용될 수 있을 것으로 보인다.

2019년 중국 우한에서 코로나바이러스감염증-19(코로나19)가 발생한 이후 전 세계로 전파되어 코로나19 팬데믹을 유발하였으며, 2024년 3월 17일을 기준으로 확진자 774,954,393명, 사망자 7,040,264명이 발생하였다[1]. 특히 팬데믹이 장기화됨에 따라 초기 우한주 바이러스에서 알파, 델타, 오미크론 등 다양한 형태의 변이 바이러스가 보고되었고, 이는 감염병 대응에 있어서 중요한 고려 사항인 전파력과 중증도에 대한 인식에 큰 변화를 초래하였다[2].

감염병 유행을 올바로 이해하기 위해서는 감염병 유행의 특성을 나타낼 수 있는 역학 지표(epidemiological parameters)에 대한 이해가 선행되어야 한다[3]. 코로나19 발생 초기에 이미 많은 국가에서 신속하게 잠복기와 세대기를 추정하여 방역 정책 수립에 활용해 왔다. 그러나 역학 지표 산출을 위한 명확한 시점(발병일, 접촉일, 확진일 등)이 혼용되어 사용되거나, 우리나라가 아닌 타국에서 추정한 역학 지표를 사용해왔다[4].

국내 코로나19 발생 초기, 여러 수리 역학 연구들은 국외 역학 지표를 이용하여 추정하고 예측에 활용하였다. 그러나 역학 지표는 국가의 유행 대응 수준에 따라 다를 수 있어 잘못된 역학 지표를 사용하면 잘못된 예측 결과를 가져올 수 있다[5]. 다시 말해서, 방역 정책의 효과를 추정하기 위해서는 해당 국가에 맞는 역학 지표를 통한 계량적 예측 결과 산출이 중요하다.

이러한 역학 지표 산출을 위해서는 감염병 병원체의 초기 사례 조사(The First Few X cases and contacts investigation) 및 분석을 통한 역학적‧임상적‧바이러스학적 특성에 대한 이해가 필요하다[6]. 초기 사례 조사를 통해 환자와 병원체의 역학적 특성을 분석하는 것은 공중보건 가이드와 감시를 위한 권고 수준의 조정이나, 새로운 정보를 업데이트하기 위한 근거를 제시하는 데 매우 유용하다. 특히 병원체의 역학적 전파 특성과 지역적 전파, 중증도, 지역사회 내 영향, 비약물적 중재와 같은 방역 대책 수립과 시행을 위한 모형을 구축하는 데 근거가 된다[7].

코로나19 팬데믹을 계기로 방역 대응을 위한 과학적 근거 마련을 위해 초기 사례 조사와 역학 지표분석의 중요성이 어느 때보다 대두되었다. 이에 본 논문의 목적은 신종 감염병에 의한 다음 팬데믹을 대비하고자 초기 사례 조사와 역학 지표분석을 소개하고 이와 관련하여 2023년 질병관리청이 도입한 내용을 소개하고자 한다.

초기 사례 조사의 목적은 새로운 병원체의 초기 실험실 확진자와 제한된 접촉자를 조사함으로써 병원체의 역학적‧임상적‧바이러스학적 정보에 대한 이해를 얻기 위해 정보를 수집하고 실제 전파양상을 파악하기 위한 것이다[7,8]. 역학 지표는 크게 전파력과 중증도의 두 가지 관점으로 구분하여 측정할 수 있다(표 1). 감염병의 전파력1)은 유‧무증상 비율, 2차 발병률, 2차 감염률, 잠복기, 연쇄 발병 간격, 기초감염재생산수 등으로 산출할 수 있으며 중증도를 측정하기 위해서는 감염-입원율, 입원-치명률을 산출한다.

초기 사례 조사 시 측정 가능 역학 지표
구분지표 정의
전파력① 유‧무증상 비율
조사 기간 내 모든 확진자 중 병원체 X의 유‧무증상감염 비율
② 2차 발병률
조사 기간 내 접촉자 중 증상 발생 비율
③ 2차 감염률
조사 기간 내 지표환자의 접촉자 중 새로운 감염 비율
④ 잠복기
감염자의 노출일과 증상발생일 사이의 차이
⑤ 연쇄 발병 간격
감염원과 감염자의 증상발생일의 차이
⑥ 기초감염재생산수
감염자가 없는 인구집단에서 감염자 1명이 감염시킬 수 있는 감염자 수
중증도⑦ 감염-입원율
입원한 사람 중 실험실 진단으로 확진된 사람의 비율
⑧ 감염-치명률
감염의 결과로 사망한 실험실 진단으로 확진된 사람 비율

Data from World Health Organization [7].



2023년 세계보건기구(World Health Organization, WHO)의 호흡기 병원체의 초기 사례 조사 프로토콜에 따르면 다음과 같은 형태로 조사가 이루어진다[7]. 병원체 X의 초기 확진자와 접촉자를 조사 대상으로 초기 사례 조사를 진행하는 경우, 이들을 통해 성별과 나이 등 인구학적 특성에 따른 2차 감염률, 2차 발병률, 임상증상, 합병증, 증상 유무 등을 산출한다. 또한 초기 감염자들 간의 연관성 등을 파악해 전파 가능 동선을 파악하고 추가 확진자와의 관계 확인을 통해 잠복기와 연쇄 발병 간격을 산출할 수 있다. 확진자의 병원체 분석을 통해 특이점을 분석하면서 백신과 치료제 개발에 주요한 정보를 확보할 수 있다(표 2).

잠재적 대규모 발생 가능 호흡기 감염병 초기 사례 조사 및 연구를 위한 항목별 세부 내용
구분내용
조사 대상병원체 X의 확진자 및 접촉자
잠재적 결과 및 분석초기 사례의 전파양상, 중증도, 임상적 특성 파악a)
1단계
성별, 나이 같은 요인에 따라 2차 감염률과 2차 발병률 측정
임상증상 및 관련 질환의 경과
사례 중 유증상과 무증상의 비율
2단계
연쇄 발병 간격
바이러스 배출 기간(가능하다면)
동물-인간 전파를 포함한 전파 가능 동선
전파 또는 중증 질환 관련 위험과 예방적 요인
이후
기초감염재생산수
잠복기
조사 시기국내 병원체 X의 확인 당일부터 시행
조사 기간조사 대상 선정으로부터 지표사례와 모든 밀접 접촉자는 28일 동안 감시
최소 필요 자료 및 검체역학적‧임상적‧바이러스학적‧혈청학적 자료는 초기 조사와 28일째 조사, 2–28일까지 증상일지를 포함하여 여러 차례 대상자들로부터 수집될 수 있음

Data from World Health Organization [7]. a)모든 분석은 유행 상황에 따라 유동적으로 시행.


2009년 4월 멕시코, 미국에서 신종 인플루엔자(H1N1)가 발생하였으며, 유럽 국가 중 가장 먼저 영향을 받은 국가 중 하나가 영국이었다. 지표환자는 2009년 4월 말 멕시코로부터 입국한 스코틀랜드 커플이었다. 지표환자 확인 이후 감시 및 조사가 시작되었으며, 총 조사 기간은 2009년 4월 27일부터 2009년 6월 14일이었다. 조사 방법은 인플루엔자에 맞춰 초기 사례 프로토콜(영국의 경우, the first few hundred [FF1002)]) 및 자료 수집 설문지를 변경하여 온라인 데이터베이스를 사용해 조사하였다. 역학조사는 양성진단 시점(또는 가능한 바로)에 1회, 14일 후 1회로 총 2회 실시되었다. 또한 확진자, 부모, 보건의료인을 인터뷰하였으며, 접촉자는 지속해서 감시하였다. 역학조사는 FF100을 통해 임상적‧역학적 정보(증상발생일, 증상, 중증도, 과거력, 기저질환, 인플루엔자 백신 접종력)를 수집하였다. 추가 정보는 의학적 합병증의 발생과 결과(사망이나 회복)의 확인, 항바이러스제 및 항생제 사용을 결정하기 위해 수집되었다[9-11]. 수집된 내용에 기반한 분석 결과는 발생 초기 2009년 5월부터 7월까지 3회에 걸쳐 논문의 형태로 보고되었다(표 3).

2009년 인플루엔자 A 발생 시 초기 사례 조사 및 분석 사례
자료원조사 기간확진 사례수집 및 분석된 역학적 특성
McLean et al. [9]2009. 4. 27.–2009. 6. 14.총 1,009 사례 중 369 사례가 초기 사례지역, 성별, 연력별 발생 분포, 감염원, 임상증상 분포, 해외 유입 분포, 집단발생의 분포 및 특성, 조사 기간 내 총 사례 및 초기 사례, 기저질환 분포
Health Protection Agency [10]2009. 4. 27.–2009. 5. 31총 252 사례성별 및 연령 분포, 해외 여행력, 감염장소(학교, 가정, 직장), 확진자 증상분포
Health Protection Agency and Health Protection Scotland New Influenza A (H1N1) Investigation Teams [11]2009. 4. 27.–2009. 5. 11.총 65 사례유입 여부, 지역 분포, 증상 종류 및 비율, 성인과 비교하여 소아의 증상 및 비율, 성별에 따른 증상 비율

초기 사례 조사를 통해 수집된 역학적‧임상학적‧바이러스학적 특성을 기반으로 감염병의 전파력과 중증도를 파악할 수 있는 역학 지표를 산출할 수 있다. 기본적으로 사용되는 역학 지표로는 잠복기, 연쇄 발병 간격 등이 있다. 이러한 지표는 감염병의 양상을 파악하여 추후 방역전략을 수립하는 데 유용한 근거로 제시된다(그림 1) [7,12].

Figure. 1.질병 피라미드 내 초기 사례 조사를 통해 측정 가능한 관련 역학 지표
Data from World Health Organization [7]. IHR=infection hospitalization ratio; sCFR=symptomatic cases infection fatality rate; IFR=infection fatality rate; SIR=secondary infection rate; SCAR=secondary clinical attack rate.

2009년 영국의 인플루엔자 A 발생 조사 시, 초기 사례 조사를 통해 2009년 4월 27일–5월 11일까지는 유입 여부, 증상 종류 및 증상 비율, 성인과 소아의 증상 및 비율 등을 조사하였고, 이후 추가 조사된 사례를 통해 2차 발병률, 감염장소, 확진자 증상분포, 성별, 연령 분포를 산출하였다. 산출된 지표에 따라 2009년 4월 말에서 7월 1일까지 의사 환자 모두 바이러스 검사를 시행하고, 모든 확진자 및 밀접 접촉자에게 항바이러스제를 투여하였다. 2009년 7월 1일 이후 바이러스 진단은 임상적으로 필요할 때 진행하고, 모든 사례는 임상 기준에 따라 치료할 때 항바이러스제를 투여하는 것으로 대응 전략을 수정하였다[9-11].

코로나19 팬데믹 기간 동안 방역 대응의 과학적 근거가 되었던 코로나19의 전파력과 중증도의 중요성이 어느 때보다 강조되었다. 이에 WHO에서는 2020년 발표되었던 초기 사례 조사 프로토콜을 호흡기 감염병으로 확대하여 2023년 ‘잠재적 팬데믹을 일으킬 수 있는 호흡기 감염병에 대한 초기 사례 조사 프로토콜’이라는 제목으로 발표하였다[7]. 이에 질병관리청은 새로운 감염병 발생 시 초기 사례 조사 방법을 도입하고 신속히 역학 지표를 산출하기 위해 2023년 ‘역학 지표 산출 및 분석 도구 개발’ 관련 정책연구용역과제를 발주하여, 중앙 역학조사관을 대상으로 다음과 같이 교육을 진행하였다.

교육의 목적은 역학 지표 특히, 잠복기, 연쇄 발병 간격, 기초감염재생산수에 대한 이론적 배경과 측정 방법을 습득하여 감염병 유행 확산의 특징을 계량적으로 기술할 수 있도록 하는 것이었다. 2023년 상‧하반기 총 27명의 중앙역학조사반 역학조사관을 대상으로 교육이 시행되었으며, 1회는 이론 및 실습, 2회는 제출한 과제에 대한 피드백으로 2회씩으로 구성되었다. 이론교육은 준비된 강의자료를 통해 이루어졌으며, 실습은 R 프로그램을 기반으로 수행되었다(표 4).

2023년 중앙역학조사반 대상 역학 지표분석을 위한 교육내용
내용비고
1감염역학 전파의 특성 및 지표 이해이론 및 실습
2잠복기/연쇄 발병 간격의 이해 및 추정 방법
3R 프로그램을 이용한 지표분석 실습(잠복기/연쇄 발병 간격)
4기초감염재생산수의 이해
5R 프로그램을 이용한 지표분석 실습(기초감염재생산수)
6개인별 분석과제 발표 및 피드백

새로운 호흡기 감염병 발생 시 감염병의 전파 특성을 신속하게 파악하고, 방역 대응을 위해 초기 사례 조사를 통한 역학 지표 산출 및 역학적 특성 분석은 필수적이다. 이 논문에서는 초기 사례 조사의 의미와 이를 통해 수집된 자료를 통해 산출된 역학 지표의 중요성을 살펴보았다. 산출된 지표는 격리, 사회적 거리두기, 백신접종 등과 같이 감염병의 전파를 예방 및 차단하기 위해 과학적 근거에 기반한 방역 대응 전략 수립 및 시행을 결정하는 데 활용될 수 있다.

초기 사례 조사와 역학 지표분석은 감염병 대비‧대응을 위한 방역전략 계획을 수립하고 시행하여 감염병 확산을 조기에 종식하기 위한 중요한 활동이다. 그러나 국내 신종 감염병 대응에 있어 이러한 초기 사례 조사의 개념 및 절차가 미흡하여 국내 코로나19 환자의 역학적 특성을 파악하는 데 제한이 있었다. 이에 질병관리청은 역학 지표분석 도구를 개발하였고 정기적인 교육과 실습의 확대를 통해 향후 신종 감염병 발생을 대비한 역학조사관의 초기 대응 역량을 향상시키는 데 기여할 것으로 기대된다.

1) 전파력: 감염병이 얼마나 쉽게 전파되는지를 말함, 홍역의 경우 기초감염재생산수=15–17로 감염자 1명이 감염시킬 수 있는 사람 수가 15–17명임

2) FF100: 영국에서 사용하는 용어로, The First Few X cases and contacts와 같은 의미

Funding Source: None.

Acknowledgments: None.

Ethics Statement: Not applicable.

Conflict of Interest: The authors have no conflicts of interest to declare.

Author Contributions: Conceptualization: HKK, YMK. Resources: HKK, JL, JHJ. Writing – original draft: HKK. Writing – review & editing: HKK, YMK, MY, SEL, DK.

  1. WHO COVID-19 Dashboard [Internet]. World Health Organization; 2024 [cited 2024 Apr 3].
    Available from: https://data.who.int/dashboards/covid19/cases?n=c/
  2. Perez-Guzman PN, Knock E, Imai N, et al. Epidemiological drivers of transmissibility and severity of SARS-CoV-2 in England. Nat Commun 2023;14:4279.
    Pubmed KoreaMed CrossRef
  3. Kraemer MUG, Pybus OG, Fraser C, Cauchemez S, Rambaut A, Cowling BJ. Monitoring key epidemiological parameters of SARS-CoV-2 transmission. Nat Med 2021;27:1854-5.
    Pubmed CrossRef
  4. Jeon J, Han C, Kim T, Lee S. Evolution of responses to COVID-19 and epidemiological characteristics in South Korea. Int J Environ Res Public Health 2022;19:4056.
    Pubmed KoreaMed CrossRef
  5. Ryu S, Ali ST, Lim JS, Chun BC. Estimation of the excess COVID-19 cases in Seoul, South Korea by the students arriving from China. Int J Environ Res Public Health 2020;17:3113.
    Pubmed KoreaMed CrossRef
  6. Lako RLL, Meagher N, Wamala JF, et al. Transmissibility and severity of COVID-19 in a humanitarian setting: first few X investigation of cases and contacts in Juba, South Sudan, 2020. Influenza Other Respir Viruses 2023;17:e13200.
    Pubmed KoreaMed CrossRef
  7. World Health Organization (WHO). The First Few X cases and contacts (FFX) investigation template protocol for respiratory pathogens with pandemic potential. WHO; 2023.
  8. World Health Organization (WHO). The First Few X cases and contacts (FFX) investigation protocol for coronavirus diseases 2019 (COVID-19). WHO; 2020.
  9. McLean E, Pebody RG, Campbell C, et al. Pandemic (H1N1) 2009 influenza in the UK: clinical and epidemiological findings from the first few hundred (FF100) cases. Epidemiol Infect 2010;138:1531-41.
    Pubmed CrossRef
  10. Health Protection AgencyHealth Protection ScotlandNational Public Health Service for WalesHPA Northern Ireland Swine influenza investigation teams. Epidemiology of new influenza A (H1N1) virus infection, United Kingdom, April-June 2009. Euro Surveill 2009;14:19232.
    Pubmed CrossRef
  11. Health Protection Agency and Health Protection Scotland New Influenza A (H1N1) Investigation Teams. Epidemiology of new influenza A (H1N1) in the United Kingdom, April-May 2009. Euro Surveill 2009;14:19213.
    Pubmed CrossRef
  12. Ryu S, Chun JY, Lee S, et al. Epidemiology and transmission dynamics of infectious diseases and control measures. Viruses 2022;14:2510.
    Pubmed KoreaMed CrossRef

Article

리뷰와 전망

Public Health Weekly Report 2024; 17(27): 1173-1185

Published online July 11, 2024 https://doi.org/10.56786/PHWR.2024.17.27.1

Copyright © The Korea Disease Control and Prevention Agency.

감염병 팬데믹 대응을 위한 초기 사례 조사 및 역학 지표 소개

김희경1, 이상은2, 김영만1, 유미1, 이진1, 전진환2, 권동혁1,2*

1질병관리청 위기대응분석관 역학조사분석담당관, 2질병관리청 중앙방역대책본부 역학조사팀

Received: May 7, 2024; Revised: May 28, 2024; Accepted: May 29, 2024

This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/), which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Abstract

신종 감염병 발생 시 신속한 방역 대응을 위해서는 환자를 대상으로 신속한 초기 사례 조사를 통해 역학 지표를 분석하여 역학적 특성을 규명하는 것이 필요하다. 초기 사례 조사의 목적은 새로운 병원체의 초기 실험실 확진자와 접촉자의 제한적 숫자에서 역학적‧임상적‧바이러스학적 정보에 대한 이해를 얻기 위해 정보를 수집하고 실제 전파양상을 파악하기 위한 것이다. 초기 사례 조사를 통해 수집된 역학적‧임상적‧바이러스학적 특징들로 감염병의 전파력(transmissibility)과 중증도(severity)를 파악할 수 있는 역학 지표(epidemiological parameters)를 산출할 수 있다. 이러한 지표는 감염병의 양상을 파악하고 이해함으로써 신속한 방역 대응 전략을 수립하고 시행하는 데 유용한 과학적 근거로 제시될 수 있다.

Keywords: 초기 사례 조사, 역학 지표, 잠복기, 연쇄 발병 간격

서 론

핵심요약

① 이전에 알려진 내용은?

감염병 대응을 위해 역학적·임상적·바이러스학적 특성을 파악하는 것은 중요하다.

② 새로이 알게 된 내용은?

감염병 확산을 막기 위한 초기 사례 조사 및 역학 지표의 의미와 중요성에 대해 이해한다.

③ 시사점은?

감염병 대응을 위해 초기 사례 조사 및 역학 지표에 대한 이해는 중요하다. 이를 위해 역학 지표에 대한 교육이 시행되었다. 이는 새로운 감염병 발생 시 측정된 역학 지표에 기반하여 보다 국내 현황에 맞는 정책을 수립하는 데 활용될 수 있을 것으로 보인다.

2019년 중국 우한에서 코로나바이러스감염증-19(코로나19)가 발생한 이후 전 세계로 전파되어 코로나19 팬데믹을 유발하였으며, 2024년 3월 17일을 기준으로 확진자 774,954,393명, 사망자 7,040,264명이 발생하였다[1]. 특히 팬데믹이 장기화됨에 따라 초기 우한주 바이러스에서 알파, 델타, 오미크론 등 다양한 형태의 변이 바이러스가 보고되었고, 이는 감염병 대응에 있어서 중요한 고려 사항인 전파력과 중증도에 대한 인식에 큰 변화를 초래하였다[2].

감염병 유행을 올바로 이해하기 위해서는 감염병 유행의 특성을 나타낼 수 있는 역학 지표(epidemiological parameters)에 대한 이해가 선행되어야 한다[3]. 코로나19 발생 초기에 이미 많은 국가에서 신속하게 잠복기와 세대기를 추정하여 방역 정책 수립에 활용해 왔다. 그러나 역학 지표 산출을 위한 명확한 시점(발병일, 접촉일, 확진일 등)이 혼용되어 사용되거나, 우리나라가 아닌 타국에서 추정한 역학 지표를 사용해왔다[4].

국내 코로나19 발생 초기, 여러 수리 역학 연구들은 국외 역학 지표를 이용하여 추정하고 예측에 활용하였다. 그러나 역학 지표는 국가의 유행 대응 수준에 따라 다를 수 있어 잘못된 역학 지표를 사용하면 잘못된 예측 결과를 가져올 수 있다[5]. 다시 말해서, 방역 정책의 효과를 추정하기 위해서는 해당 국가에 맞는 역학 지표를 통한 계량적 예측 결과 산출이 중요하다.

이러한 역학 지표 산출을 위해서는 감염병 병원체의 초기 사례 조사(The First Few X cases and contacts investigation) 및 분석을 통한 역학적‧임상적‧바이러스학적 특성에 대한 이해가 필요하다[6]. 초기 사례 조사를 통해 환자와 병원체의 역학적 특성을 분석하는 것은 공중보건 가이드와 감시를 위한 권고 수준의 조정이나, 새로운 정보를 업데이트하기 위한 근거를 제시하는 데 매우 유용하다. 특히 병원체의 역학적 전파 특성과 지역적 전파, 중증도, 지역사회 내 영향, 비약물적 중재와 같은 방역 대책 수립과 시행을 위한 모형을 구축하는 데 근거가 된다[7].

코로나19 팬데믹을 계기로 방역 대응을 위한 과학적 근거 마련을 위해 초기 사례 조사와 역학 지표분석의 중요성이 어느 때보다 대두되었다. 이에 본 논문의 목적은 신종 감염병에 의한 다음 팬데믹을 대비하고자 초기 사례 조사와 역학 지표분석을 소개하고 이와 관련하여 2023년 질병관리청이 도입한 내용을 소개하고자 한다.

초기 사례 조사

초기 사례 조사의 목적은 새로운 병원체의 초기 실험실 확진자와 제한된 접촉자를 조사함으로써 병원체의 역학적‧임상적‧바이러스학적 정보에 대한 이해를 얻기 위해 정보를 수집하고 실제 전파양상을 파악하기 위한 것이다[7,8]. 역학 지표는 크게 전파력과 중증도의 두 가지 관점으로 구분하여 측정할 수 있다(표 1). 감염병의 전파력1)은 유‧무증상 비율, 2차 발병률, 2차 감염률, 잠복기, 연쇄 발병 간격, 기초감염재생산수 등으로 산출할 수 있으며 중증도를 측정하기 위해서는 감염-입원율, 입원-치명률을 산출한다.

초기 사례 조사 시 측정 가능 역학 지표
구분지표 정의
전파력① 유‧무증상 비율
조사 기간 내 모든 확진자 중 병원체 X의 유‧무증상감염 비율
② 2차 발병률
조사 기간 내 접촉자 중 증상 발생 비율
③ 2차 감염률
조사 기간 내 지표환자의 접촉자 중 새로운 감염 비율
④ 잠복기
감염자의 노출일과 증상발생일 사이의 차이
⑤ 연쇄 발병 간격
감염원과 감염자의 증상발생일의 차이
⑥ 기초감염재생산수
감염자가 없는 인구집단에서 감염자 1명이 감염시킬 수 있는 감염자 수
중증도⑦ 감염-입원율
입원한 사람 중 실험실 진단으로 확진된 사람의 비율
⑧ 감염-치명률
감염의 결과로 사망한 실험실 진단으로 확진된 사람 비율

Data from World Health Organization [7]..



2023년 세계보건기구(World Health Organization, WHO)의 호흡기 병원체의 초기 사례 조사 프로토콜에 따르면 다음과 같은 형태로 조사가 이루어진다[7]. 병원체 X의 초기 확진자와 접촉자를 조사 대상으로 초기 사례 조사를 진행하는 경우, 이들을 통해 성별과 나이 등 인구학적 특성에 따른 2차 감염률, 2차 발병률, 임상증상, 합병증, 증상 유무 등을 산출한다. 또한 초기 감염자들 간의 연관성 등을 파악해 전파 가능 동선을 파악하고 추가 확진자와의 관계 확인을 통해 잠복기와 연쇄 발병 간격을 산출할 수 있다. 확진자의 병원체 분석을 통해 특이점을 분석하면서 백신과 치료제 개발에 주요한 정보를 확보할 수 있다(표 2).

잠재적 대규모 발생 가능 호흡기 감염병 초기 사례 조사 및 연구를 위한 항목별 세부 내용
구분내용
조사 대상병원체 X의 확진자 및 접촉자
잠재적 결과 및 분석초기 사례의 전파양상, 중증도, 임상적 특성 파악a)
1단계
성별, 나이 같은 요인에 따라 2차 감염률과 2차 발병률 측정
임상증상 및 관련 질환의 경과
사례 중 유증상과 무증상의 비율
2단계
연쇄 발병 간격
바이러스 배출 기간(가능하다면)
동물-인간 전파를 포함한 전파 가능 동선
전파 또는 중증 질환 관련 위험과 예방적 요인
이후
기초감염재생산수
잠복기
조사 시기국내 병원체 X의 확인 당일부터 시행
조사 기간조사 대상 선정으로부터 지표사례와 모든 밀접 접촉자는 28일 동안 감시
최소 필요 자료 및 검체역학적‧임상적‧바이러스학적‧혈청학적 자료는 초기 조사와 28일째 조사, 2–28일까지 증상일지를 포함하여 여러 차례 대상자들로부터 수집될 수 있음

Data from World Health Organization [7]. a)모든 분석은 유행 상황에 따라 유동적으로 시행..


초기 사례 조사의 예시

2009년 4월 멕시코, 미국에서 신종 인플루엔자(H1N1)가 발생하였으며, 유럽 국가 중 가장 먼저 영향을 받은 국가 중 하나가 영국이었다. 지표환자는 2009년 4월 말 멕시코로부터 입국한 스코틀랜드 커플이었다. 지표환자 확인 이후 감시 및 조사가 시작되었으며, 총 조사 기간은 2009년 4월 27일부터 2009년 6월 14일이었다. 조사 방법은 인플루엔자에 맞춰 초기 사례 프로토콜(영국의 경우, the first few hundred [FF1002)]) 및 자료 수집 설문지를 변경하여 온라인 데이터베이스를 사용해 조사하였다. 역학조사는 양성진단 시점(또는 가능한 바로)에 1회, 14일 후 1회로 총 2회 실시되었다. 또한 확진자, 부모, 보건의료인을 인터뷰하였으며, 접촉자는 지속해서 감시하였다. 역학조사는 FF100을 통해 임상적‧역학적 정보(증상발생일, 증상, 중증도, 과거력, 기저질환, 인플루엔자 백신 접종력)를 수집하였다. 추가 정보는 의학적 합병증의 발생과 결과(사망이나 회복)의 확인, 항바이러스제 및 항생제 사용을 결정하기 위해 수집되었다[9-11]. 수집된 내용에 기반한 분석 결과는 발생 초기 2009년 5월부터 7월까지 3회에 걸쳐 논문의 형태로 보고되었다(표 3).

2009년 인플루엔자 A 발생 시 초기 사례 조사 및 분석 사례
자료원조사 기간확진 사례수집 및 분석된 역학적 특성
McLean et al. [9]2009. 4. 27.–2009. 6. 14.총 1,009 사례 중 369 사례가 초기 사례지역, 성별, 연력별 발생 분포, 감염원, 임상증상 분포, 해외 유입 분포, 집단발생의 분포 및 특성, 조사 기간 내 총 사례 및 초기 사례, 기저질환 분포
Health Protection Agency [10]2009. 4. 27.–2009. 5. 31총 252 사례성별 및 연령 분포, 해외 여행력, 감염장소(학교, 가정, 직장), 확진자 증상분포
Health Protection Agency and Health Protection Scotland New Influenza A (H1N1) Investigation Teams [11]2009. 4. 27.–2009. 5. 11.총 65 사례유입 여부, 지역 분포, 증상 종류 및 비율, 성인과 비교하여 소아의 증상 및 비율, 성별에 따른 증상 비율

역학 지표

초기 사례 조사를 통해 수집된 역학적‧임상학적‧바이러스학적 특성을 기반으로 감염병의 전파력과 중증도를 파악할 수 있는 역학 지표를 산출할 수 있다. 기본적으로 사용되는 역학 지표로는 잠복기, 연쇄 발병 간격 등이 있다. 이러한 지표는 감염병의 양상을 파악하여 추후 방역전략을 수립하는 데 유용한 근거로 제시된다(그림 1) [7,12].

Figure 1. 질병 피라미드 내 초기 사례 조사를 통해 측정 가능한 관련 역학 지표
Data from World Health Organization [7]. IHR=infection hospitalization ratio; sCFR=symptomatic cases infection fatality rate; IFR=infection fatality rate; SIR=secondary infection rate; SCAR=secondary clinical attack rate.

2009년 영국의 인플루엔자 A 발생 조사 시, 초기 사례 조사를 통해 2009년 4월 27일–5월 11일까지는 유입 여부, 증상 종류 및 증상 비율, 성인과 소아의 증상 및 비율 등을 조사하였고, 이후 추가 조사된 사례를 통해 2차 발병률, 감염장소, 확진자 증상분포, 성별, 연령 분포를 산출하였다. 산출된 지표에 따라 2009년 4월 말에서 7월 1일까지 의사 환자 모두 바이러스 검사를 시행하고, 모든 확진자 및 밀접 접촉자에게 항바이러스제를 투여하였다. 2009년 7월 1일 이후 바이러스 진단은 임상적으로 필요할 때 진행하고, 모든 사례는 임상 기준에 따라 치료할 때 항바이러스제를 투여하는 것으로 대응 전략을 수정하였다[9-11].

코로나19 팬데믹 기간 동안 방역 대응의 과학적 근거가 되었던 코로나19의 전파력과 중증도의 중요성이 어느 때보다 강조되었다. 이에 WHO에서는 2020년 발표되었던 초기 사례 조사 프로토콜을 호흡기 감염병으로 확대하여 2023년 ‘잠재적 팬데믹을 일으킬 수 있는 호흡기 감염병에 대한 초기 사례 조사 프로토콜’이라는 제목으로 발표하였다[7]. 이에 질병관리청은 새로운 감염병 발생 시 초기 사례 조사 방법을 도입하고 신속히 역학 지표를 산출하기 위해 2023년 ‘역학 지표 산출 및 분석 도구 개발’ 관련 정책연구용역과제를 발주하여, 중앙 역학조사관을 대상으로 다음과 같이 교육을 진행하였다.

교육의 목적은 역학 지표 특히, 잠복기, 연쇄 발병 간격, 기초감염재생산수에 대한 이론적 배경과 측정 방법을 습득하여 감염병 유행 확산의 특징을 계량적으로 기술할 수 있도록 하는 것이었다. 2023년 상‧하반기 총 27명의 중앙역학조사반 역학조사관을 대상으로 교육이 시행되었으며, 1회는 이론 및 실습, 2회는 제출한 과제에 대한 피드백으로 2회씩으로 구성되었다. 이론교육은 준비된 강의자료를 통해 이루어졌으며, 실습은 R 프로그램을 기반으로 수행되었다(표 4).

2023년 중앙역학조사반 대상 역학 지표분석을 위한 교육내용
내용비고
1감염역학 전파의 특성 및 지표 이해이론 및 실습
2잠복기/연쇄 발병 간격의 이해 및 추정 방법
3R 프로그램을 이용한 지표분석 실습(잠복기/연쇄 발병 간격)
4기초감염재생산수의 이해
5R 프로그램을 이용한 지표분석 실습(기초감염재생산수)
6개인별 분석과제 발표 및 피드백

결 론

새로운 호흡기 감염병 발생 시 감염병의 전파 특성을 신속하게 파악하고, 방역 대응을 위해 초기 사례 조사를 통한 역학 지표 산출 및 역학적 특성 분석은 필수적이다. 이 논문에서는 초기 사례 조사의 의미와 이를 통해 수집된 자료를 통해 산출된 역학 지표의 중요성을 살펴보았다. 산출된 지표는 격리, 사회적 거리두기, 백신접종 등과 같이 감염병의 전파를 예방 및 차단하기 위해 과학적 근거에 기반한 방역 대응 전략 수립 및 시행을 결정하는 데 활용될 수 있다.

초기 사례 조사와 역학 지표분석은 감염병 대비‧대응을 위한 방역전략 계획을 수립하고 시행하여 감염병 확산을 조기에 종식하기 위한 중요한 활동이다. 그러나 국내 신종 감염병 대응에 있어 이러한 초기 사례 조사의 개념 및 절차가 미흡하여 국내 코로나19 환자의 역학적 특성을 파악하는 데 제한이 있었다. 이에 질병관리청은 역학 지표분석 도구를 개발하였고 정기적인 교육과 실습의 확대를 통해 향후 신종 감염병 발생을 대비한 역학조사관의 초기 대응 역량을 향상시키는 데 기여할 것으로 기대된다.

Footnote

1) 전파력: 감염병이 얼마나 쉽게 전파되는지를 말함, 홍역의 경우 기초감염재생산수=15–17로 감염자 1명이 감염시킬 수 있는 사람 수가 15–17명임

2) FF100: 영국에서 사용하는 용어로, The First Few X cases and contacts와 같은 의미

Declarations

Funding Source: None.

Acknowledgments: None.

Ethics Statement: Not applicable.

Conflict of Interest: The authors have no conflicts of interest to declare.

Author Contributions: Conceptualization: HKK, YMK. Resources: HKK, JL, JHJ. Writing – original draft: HKK. Writing – review & editing: HKK, YMK, MY, SEL, DK.

Fig 1.

Figure 1.질병 피라미드 내 초기 사례 조사를 통해 측정 가능한 관련 역학 지표
Data from World Health Organization [7]. IHR=infection hospitalization ratio; sCFR=symptomatic cases infection fatality rate; IFR=infection fatality rate; SIR=secondary infection rate; SCAR=secondary clinical attack rate.
Public Health Weekly Report 2024; 17: 1173-1185https://doi.org/10.56786/PHWR.2024.17.27.1
초기 사례 조사 시 측정 가능 역학 지표
구분지표 정의
전파력① 유‧무증상 비율
조사 기간 내 모든 확진자 중 병원체 X의 유‧무증상감염 비율
② 2차 발병률
조사 기간 내 접촉자 중 증상 발생 비율
③ 2차 감염률
조사 기간 내 지표환자의 접촉자 중 새로운 감염 비율
④ 잠복기
감염자의 노출일과 증상발생일 사이의 차이
⑤ 연쇄 발병 간격
감염원과 감염자의 증상발생일의 차이
⑥ 기초감염재생산수
감염자가 없는 인구집단에서 감염자 1명이 감염시킬 수 있는 감염자 수
중증도⑦ 감염-입원율
입원한 사람 중 실험실 진단으로 확진된 사람의 비율
⑧ 감염-치명률
감염의 결과로 사망한 실험실 진단으로 확진된 사람 비율

Data from World Health Organization [7]..


잠재적 대규모 발생 가능 호흡기 감염병 초기 사례 조사 및 연구를 위한 항목별 세부 내용
구분내용
조사 대상병원체 X의 확진자 및 접촉자
잠재적 결과 및 분석초기 사례의 전파양상, 중증도, 임상적 특성 파악a)
1단계
성별, 나이 같은 요인에 따라 2차 감염률과 2차 발병률 측정
임상증상 및 관련 질환의 경과
사례 중 유증상과 무증상의 비율
2단계
연쇄 발병 간격
바이러스 배출 기간(가능하다면)
동물-인간 전파를 포함한 전파 가능 동선
전파 또는 중증 질환 관련 위험과 예방적 요인
이후
기초감염재생산수
잠복기
조사 시기국내 병원체 X의 확인 당일부터 시행
조사 기간조사 대상 선정으로부터 지표사례와 모든 밀접 접촉자는 28일 동안 감시
최소 필요 자료 및 검체역학적‧임상적‧바이러스학적‧혈청학적 자료는 초기 조사와 28일째 조사, 2–28일까지 증상일지를 포함하여 여러 차례 대상자들로부터 수집될 수 있음

Data from World Health Organization [7]. a)모든 분석은 유행 상황에 따라 유동적으로 시행..


2009년 인플루엔자 A 발생 시 초기 사례 조사 및 분석 사례
자료원조사 기간확진 사례수집 및 분석된 역학적 특성
McLean et al. [9]2009. 4. 27.–2009. 6. 14.총 1,009 사례 중 369 사례가 초기 사례지역, 성별, 연력별 발생 분포, 감염원, 임상증상 분포, 해외 유입 분포, 집단발생의 분포 및 특성, 조사 기간 내 총 사례 및 초기 사례, 기저질환 분포
Health Protection Agency [10]2009. 4. 27.–2009. 5. 31총 252 사례성별 및 연령 분포, 해외 여행력, 감염장소(학교, 가정, 직장), 확진자 증상분포
Health Protection Agency and Health Protection Scotland New Influenza A (H1N1) Investigation Teams [11]2009. 4. 27.–2009. 5. 11.총 65 사례유입 여부, 지역 분포, 증상 종류 및 비율, 성인과 비교하여 소아의 증상 및 비율, 성별에 따른 증상 비율

2023년 중앙역학조사반 대상 역학 지표분석을 위한 교육내용
내용비고
1감염역학 전파의 특성 및 지표 이해이론 및 실습
2잠복기/연쇄 발병 간격의 이해 및 추정 방법
3R 프로그램을 이용한 지표분석 실습(잠복기/연쇄 발병 간격)
4기초감염재생산수의 이해
5R 프로그램을 이용한 지표분석 실습(기초감염재생산수)
6개인별 분석과제 발표 및 피드백

References

  1. WHO COVID-19 Dashboard [Internet]. World Health Organization; 2024 [cited 2024 Apr 3]. Available from: https://data.who.int/dashboards/covid19/cases?n=c/
  2. Perez-Guzman PN, Knock E, Imai N, et al. Epidemiological drivers of transmissibility and severity of SARS-CoV-2 in England. Nat Commun 2023;14:4279.
    Pubmed KoreaMed CrossRef
  3. Kraemer MUG, Pybus OG, Fraser C, Cauchemez S, Rambaut A, Cowling BJ. Monitoring key epidemiological parameters of SARS-CoV-2 transmission. Nat Med 2021;27:1854-5.
    Pubmed CrossRef
  4. Jeon J, Han C, Kim T, Lee S. Evolution of responses to COVID-19 and epidemiological characteristics in South Korea. Int J Environ Res Public Health 2022;19:4056.
    Pubmed KoreaMed CrossRef
  5. Ryu S, Ali ST, Lim JS, Chun BC. Estimation of the excess COVID-19 cases in Seoul, South Korea by the students arriving from China. Int J Environ Res Public Health 2020;17:3113.
    Pubmed KoreaMed CrossRef
  6. Lako RLL, Meagher N, Wamala JF, et al. Transmissibility and severity of COVID-19 in a humanitarian setting: first few X investigation of cases and contacts in Juba, South Sudan, 2020. Influenza Other Respir Viruses 2023;17:e13200.
    Pubmed KoreaMed CrossRef
  7. World Health Organization (WHO). The First Few X cases and contacts (FFX) investigation template protocol for respiratory pathogens with pandemic potential. WHO; 2023.
  8. World Health Organization (WHO). The First Few X cases and contacts (FFX) investigation protocol for coronavirus diseases 2019 (COVID-19). WHO; 2020.
  9. McLean E, Pebody RG, Campbell C, et al. Pandemic (H1N1) 2009 influenza in the UK: clinical and epidemiological findings from the first few hundred (FF100) cases. Epidemiol Infect 2010;138:1531-41.
    Pubmed CrossRef
  10. Health Protection AgencyHealth Protection ScotlandNational Public Health Service for WalesHPA Northern Ireland Swine influenza investigation teams. Epidemiology of new influenza A (H1N1) virus infection, United Kingdom, April-June 2009. Euro Surveill 2009;14:19232.
    Pubmed CrossRef
  11. Health Protection Agency and Health Protection Scotland New Influenza A (H1N1) Investigation Teams. Epidemiology of new influenza A (H1N1) in the United Kingdom, April-May 2009. Euro Surveill 2009;14:19213.
    Pubmed CrossRef
  12. Ryu S, Chun JY, Lee S, et al. Epidemiology and transmission dynamics of infectious diseases and control measures. Viruses 2022;14:2510.
    Pubmed KoreaMed CrossRef
PHWR
Jul 18, 2024 Vol.17 No.28
pp. 1215~1241

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PHWR 주간 건강과 질병
PUBLIC HEALTH WEEKLY REPORT
질병관리청 (Korea Disease Control and Prevention Agency)

eISSN 2586-0860
pISSN 2005-811X