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KNN 연구 요약서

Title Trends, Transfer Timing, and Outcomes of Outborn Very-Low-Birthweight Infants in Korea: A 10-Year Nationwide Registry Study (KNN 2014–2024)
Author 오문연, 김솔
작성자 김솔
Background 극소저체중 출생아(Very-Low-Birthweight Infant, VLBWI; 출생체중 ≤1,500 g)는 3차 의료기관 신생아집중치료실(NICU)에서의 집중 관리가 필수적이다. 3차 기관 외에서 출생하여 전원된 outborn 아기는 전원 과정의 생리적 스트레스, 산전 처치 기록 누락, 전원 전 합병증 노출 등으로 불량한 예후가 예상되며, 이는 다수의 선행 연구에서 일관되게 보고된 바 있다. 한국은 2013년 정책 발표 후 2014년부터 **권역별 고위험 산모·신생아 통합치료센터**를 순차 지정하여 2017년 전국 17개 센터 완성을 목표로 하였다. 이 체계는 고위험 분만을 3차 기관으로 집중시켜 VLBWI의 inborn 분만 비율을 높이는 것을 핵심 목표로 한다. KNN 예비 분석에서 센터 완성 전후인 2018년에 outborn 비율이 2.1%로 최저를 기록한 뒤 이후 지속 증가하여 2024년에는 4.4%로 역대 최고치를 기록하는 J-curve 패턴이 확인되었다. Outborn 아기의 임상 결과 해석에는 두 가지 중요한 편향이 존재한다. 첫째, 전원 지연 아기에서는 괴사성 장염(NEC), 뇌실내출혈(IVH) 등이 전원 이유 자체가 되는 전원 이유 편향(transfer indication bias)이 발생한다. 둘째, 가장 중증인 아기는 전원에 이르지 못하여 레지스트리에 포착되지 않는 생존 선택 편향(survivor selection bias)이 존재하여 실제 outborn 부담이 과소추정될 수 있다. 이 두 편향을 동시에 정량화한 국내 연구는 현재까지 없다.
Aim / Hypothesis ## Aim **일차 목적** KNN 2014–2024년 등록 VLBWI에서 outborn 비율의 연도별 추세를 분석하고, outborn VLBWI와 inborn VLBWI의 주요 임상 결과를 비교한다. **이차 목적** 1. 전원 시기(생후 Day 0–1 vs. Day 2 이후)에 따른 이환율·사망률 차이를 분석하여 조기 전원의 임상적 의의를 규명한다. 2. NEC, 중증 IVH, SIP 진단군 내 조건부 사망률 비교를 통해 전원 이유 편향 및 생존 선택 편향을 정량화한다. 3. 분만 형태별(Outborn-A: 타 병원 분만 후 전원 / Outborn-B: 병원 외 출산 후 전원) 임상 결과를 비교한다. ## Hypothesis - **H1**: 2014–2024년 KNN 등록 VLBWI에서 outborn 발생 비율은 연도에 따라 유의한 추세를 보인다. - **H2**: Outborn VLBWI의 주요 이환율 및 사망률은 inborn VLBWI와 차이가 있다. - **H3**: Outborn VLBWI 내에서 전원 시기에 따라 임상 결과에 차이가 있다.
Inclusion Criteria - **Korean Neonatal Network (KNN)** 레지스트리 - 분석 기간: **2014년 1월 1일 – 2024년 12월 31일** - 출생체중 ≤ 1,500 g - KNN 등록 NICU 입원 (2014년 1월 1일 – 2024년 12월 31일)
Exclusion Criteria - 출생체중 > 1,500 g - 주요 선천기형 (`svamal` ≠ 정상) - 2013년 이전 출생 (KNN 레지스트리 초기 안정화 이전)
Study Design Statistical methods ## Study Design 본 연구는 KNN 레지스트리를 이용한 후향적 코호트 연구이다. Outborn 여부는 KNN 변수 `bpia`로 정의한다 (1=inborn, 2=outborn-A, 3=outborn-B). 주 분석은 inborn 대비 outborn 전체(A+B)의 임상 결과 비교이며, 교란변수 보정을 위해 1:2 성향점수매칭(PSM)을 적용한다. 성향점수는 재태 연령, 출생체중, 성별, 모체 연령, 다태임신, 산전 스테로이드, 조기양막파수, 융모양막염, 모체 고혈압, 모체 당뇨, 제왕절개, 출생연도를 공변량으로 한 로지스틱 회귀로 추정하며, 최근접 이웃 매칭(caliper = 0.2 × logit PS SD)을 사용한다. 매칭 균형은 표준화 평균 차이(SMD) < 0.1을 기준으로 평가한다. 전원 시기 분석은 Outborn-A를 대상으로 KNN 입원일(`fdcdt` − `stday`)과 출생일(`birthdt`)의 차이를 이용하여 Day 0–1, 2–3, 4–7, 8–14, 15+ 의 5개 군으로 분류한다. 시기별 분석은 Early (2014–2018) vs. Late (2019–2024)로 구분한다. 편향 분석은 NEC, 중증 IVH, SIP 각 진단군 내에서 inborn과 outborn Day 2+ 간 조건부 사망률을 비교한다. ## Statistical Methods 연속형 변수는 중위수(IQR)로, 범주형 변수는 빈도(%)로 제시한다. 그룹 간 비교는 연속형에는 Mann-Whitney U 검정, 범주형에는 Chi-square 또는 Fisher 정확 검정을 사용한다. 연도별 추세는 Cochran-Armitage 경향 검정으로 평가하며, 전체 기간(2014–2024)과 두 구간(2014–2018, 2019–2024)을 각각 분석한다. 매칭 후 임상 결과 비교는 상대위험도(RR)와 95% 신뢰구간으로 제시한다. 보조 분석으로 비조정, 부분조정(재태 연령·출생체중·성별·출생연도), 완전조정의 3단계 다변량 로지스틱 회귀를 시행한다. 통계 소프트웨어는 Python 3.12 (statsmodels, scikit-learn, scipy)를 사용하며, 양측 유의수준은 p < 0.05로 설정한다.
Primary Outcomes - 병원 내 사망 (In-hospital mortality; `dcd` = 3) - 복합 이환 (Composite morbidity: 사망 OR 중증 IVH OR PVL OR 중등도-중증 BPD OR 패혈증 OR NEC)
Secondary Outcomes and Definitions 개별 합병증(BPD, IVH, NEC, ROP 등) 산소/기계환기 기간 재원 기간
Protocols ### 1. 데이터 정제 및 변수 정의 KNN 레지스트리에서 연구 변수를 추출한 후 포함·제외 기준을 적용하여 분석 코호트를 구성한다. 출생 장소는 `bpia`로 분류하고(1=inborn, 2=outborn-A, 3=outborn-B), 선천기형(`svamal`)과 2013년 이전 출생자를 제외한다. 전원 시기는 KNN 입원일(`fdcdt` − `stday`)과 출생일(`birthdt`)의 차이로 계산하며, Day 0–1, 2–3, 4–7, 8–14, 15+ 의 5개 군으로 분류한다. 산전 스테로이드의 경우 outborn 아기는 분만 병원 기록이 누락될 가능성이 높으므로 '투여 확인(`ster`=2)'과 '여부 불명(`ster`=3)'을 별개의 지시변수로 처리하고 '미투여'를 기준 범주로 설정한다. 결측치 비율을 변수별로 확인하고 주요 공변량은 complete case 분석을 원칙으로 한다. ### 2. 기술 통계 및 코호트 특성 비교 Inborn, Outborn-A, Outborn-B의 기본 특성을 비교한다(Table 1). 이어서 Outborn-A를 전원 시기별 5개 군으로 나누어 재태 연령, 출생체중, 산전 스테로이드 투여율, 주요 이환율을 비교함으로써 전원 지연에 따른 환자군 특성 변화를 확인한다(Table 2). ### 3. 연도별 추세 분석 2014–2024년 연도별 outborn 비율을 꺾은선 그래프로 시각화하고, Cochran-Armitage 경향 검정으로 추세의 유의성을 평가한다. 권역 센터 완성 전후를 반영하여 2014–2018 구간(감소 추세)과 2019–2024 구간(재증가 추세)을 각각 별도로 검정한다. 시기별(Early 2014–2018 vs. Late 2019–2024) 임상 결과 차이도 비교한다. ### 4. 성향점수매칭(PSM) 기반 주 비교 분석 교란변수 보정을 위해 1:2 최근접 이웃 PSM을 시행한다. 매칭 전후 표준화 평균 차이(SMD)를 Love plot으로 시각화하여 균형을 확인(SMD < 0.1)하고, 매칭 후 inborn 대비 outborn의 주요 임상 결과를 상대위험도(RR)와 95% 신뢰구간으로 제시한다(Table 3). 보조적으로 비조정, 부분조정, 완전조정의 3단계 다변량 로지스틱 회귀를 시행한다. ### 5. 전원 시기별 분석 전원 시기 5개 군(Day 0–1 / 2–3 / 4–7 / 8–14 / 15+)의 주요 이환율을 비교하고 Cochran-Armitage 경향 검정으로 시기 의존성을 평가한다. Day 0–1 군과 inborn을 직접 비교하여 조기 전원의 임상적 의의를 확인한다. ### 6. 편향 정량화 NEC, 중증 IVH, SIP 각 진단군 내에서 inborn과 outborn Day 2+ 간 조건부 사망률을 비교한다(Table 4). 중증 합병증 진단 아기 중 outborn의 사망률이 inborn보다 낮을 경우, 이는 최중증 outborn이 전원 전 사망하여 레지스트리에 포착되지 않는 생존 선택 편향의 근거로 해석한다. ### 7. 해석 및 논의 분석 결과를 바탕으로 다음 세 가지를 논의한다. (1) outborn 비율의 J-curve 패턴과 권역 지역화 체계의 장기적 효과, (2) PSM 보정 후에도 일관되게 나타나는 이환율 차이의 임상적 의미, (3) 전원 이유 편향 및 생존 선택 편향이 단순 비교 결과를 어떻게 왜곡하는지. 또한 Day 0–1 전원군이 inborn과 재태 연령 차이를 보이는 잔존 교란의 한계를 명시한다. ### 데이터 이용 및 윤리 데이터 이용 기간은 승인일로부터 1년이며, 연구책임자 소속 기관 보안 PC에서만 접근한다. 연구 종료 후 원본 데이터를 완전 삭제하고 폐기확인서를 제출한다. 후향적 관찰 연구로 소속 기관 IRB 승인(동의 면제)을 취득할 예정이다. 이해충돌 없음, 연구비 지원 없음. ### 목표 게재 Journal of Korean Medical Science (JKMS), Original Article.
Funding 없음

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