| 한국 신생아 네트워크의 도입과 정착 |
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| 성균관의대 삼성서울병원 소아청소년과 장윤실 |
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1. 한국 신생아 네트워크 KNN의 도입
한국 신생아 네트워크(Korean Neonatal Network, KNN)은 출생체중 1.5Kg 미만의 극소저체중출생아를 전향적으로 등록하는 웹 기반의 전국적인 신생아 네트워크로 질병관리본부 후원 하에 대한신생아학회의 주도로 2013년 4월 15일 발족되었다. 신생아 사망과 주요 합병증 발생의 대부분이 미숙아, 그 중에서도 가장 취약한 극소저체중출생아들에서 발생하기에 이들의 특성 및 관련 위험인자를 규명하여 근거 중심의 신생아 질병관리기반을 구축하고자 질병관리본부의 “국내 극소저체중아 관리지표 생산을 위한 레지스트리 구축 및
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운영”이라는 학술 연구 용역 사업으로 그 첫 출발을 하게 된 것이다.
최근 우리나라는 초저출산이라는 심각한 문제에 봉착하여 태어나는 전체 신생아 수가 해마다 줄고 있다. 이에 반해 산모가 고령화되고 불임 시술이 늘면서 미숙아와 같은 고위험 신생아 수는 오히려 급격히 늘어가고 있는 실정이다. 현재 국내 미숙아 비율은 연간 출생 신생아의 6-7%에인데 국외 선진국인 미국과 일본의 경우 연간 출생 신생아의 약 10% 정도에 달하고 있어, 국내 미숙아 수는 향후 더욱 증가할 것으로 보인다. 또한 영아 사망률이 한 국가의 가장 중요한 보건 지표로 간주되는데, 이러한 영아 사망의 절반이 신생아 시기에 일어나고 신생아기 사망이 주로 미숙아들에서 발생함은 잘 알려져 있다. 이러한 미숙아 사망의 대부분이 가장 취약한 미숙아들, 즉 극소저체중출생아에서 일어나며 이들은 모두 미성숙하고 출생 직후 상태가 중하여 신생아집중치료를 필요로 하게 된다. 따라서 국제적으로도 이러한 극소저체중출생아를 합병증 없이 얼마나 잘 살리는가 하는 것이 각 신생아중환자실 치료 수준의 지표가 되고 있으며, 나아가 이들의 평균 생존율, 유병률 값이 국가 보건의료 수준의 척도로 여겨지기도 한다. 현재 국내에서 한 해에 태어나는 극소저체중출생아 수는 약 3천여명에 달한다. 이는 20여년 전, 약 천 여명에 불과하던 것에 비해 3배 이상 증가한 수치이다. 전체 신생아수가 현저히 감소한 것에 비하면 그 비율뿐만 아니라 전체 숫자가 매우 증가하고 있음을 알 수 있다. 그러나 이들은 통상 태어나는 신생아 전체의 1% 정도로써 이들을 위한 여러가지 방안을 마련하고 연구를 하기 위해서는 한 기관의 연구로는 불가능하고 범 국가적인, 나아가 국제적인 신생아 네트워크를 통해 많은 데이터를 모아야 가능해진다. 이미 해외 선진국에서는 십 수년 전부터 정부의 지원 하에 이런 전국적인 신생아 네트워크가 활성화 되어 유지되고 있으며 이를 통해 고위험 신생아들에 대한 국가적인 실태 파악과 함께 임상적 치료수준 향상을 위한 실제적인 연구들이 활발히 진행되고 있다.
이에 국내에서도 KNN을 통하여 극소저체중출생아아에 대한 빅데이터를 구축, 국가적 보건통계를 생산하고, 이를 이용하여 전국 신생아중환자실의 신생아집중치료 수준을 상향 평준화하기 위한 질향상 프로그램의 실행 및 다기관 임상연구 진행의 발판을 마련하여 궁극적으로 국내 신생아학 발전을 이루고자 하는 목적으로 추진 설립 운영되고 있다.
2. KNN 현황
2016년 10월 기준 현재 KNN에는 전국 약 100여개의 신생아중환자실 중 69개 병원이 자발적으로 참여하고 있다. 연간 국내에서 태어나는 극소저체중출생아 약 3,000 여명 중 2,000-2,400여명이 해마다 KNN에 등록되고 있어 국내 전체의 70-80%를 커버하는 등록수준을 보이고 있고, 현재 총 약 8,000례의 데이터가 누적 축적되었다. 또한 매년 등록되는 극소저체중출생아들에 대해 각각 3년까지의 장기 예후를 추적하는 시스템을 가동하고 있어 국외의 유수한 신생아 네트워크 시스템과 비견해도 전혀 손색이 없는 양질의 데이터 축적이 이루어지고 있다. 또한 참여 기관 신생아중환자실에 전체 데이터 및 각 기관 개별 데이터에 대한 리포트 체계를 갖춤으로써 벤치마킹과 질향상 방안 제공이라는 주요한 잇점을 각 개별 기관에 제공하고 있다.
이처럼 KNN 을 통해 우리나라 신생아 사망 및 주요 합병증 발생의 대부분을 차지하는 극소 저출생 체중아에 대한 빅데이터로 근거 중심 질병관리기반을 구축하게 됨에 따라, KNN에 자발적으로 참여하는 전국의 각 병원뿐만 아니라 Vermont Oxford Network, 캐나다의 Canadian Neonatal Network (CNN), 일본의 Neonatal Research Network of Japan(NRNJ) 등, 국제적 신생아 네트워크와의 연계 및 비교가 가능하게 되어 학문적, 임상적 발전의 토대가 되고 있다. 또한 이러한 데이터등을 통해 신생아중환자실 질 향상 사업 및 한국형 신생아 진료 및 치료 지침 개발을 위한 활발한 다 기관 연구의 인프라 구조를 마련함으로써 신생아학의 발전을 통한 저출산 시대의 신생아 건강을 향상시키는 주요 인프라가 되고 있다.
3. KNN 의 구조
KNN은 성공적인 유지 및 운영을 위하여 KNN의 실질적 활동과 운영 결정을 진행하는 KNN 실행위원회와 관리 및 조언을 주는 자문위원회, 그리고 참여 병원의 주 연구자로 이루어진 PI 위원회로 구성되어 활동하고 있다. 실행 위원회는 4개의 소위원회로 구성되어 KNN의 활동을 진행하고 있다. 이중 프로토콜소위원회는 신생아중환자실의 입원 기간 동안의 자료 수집 항목을 결정하는 단기지표위원회와 교정 18~24개월, 만3세(±3개월)의 추적자료 수집을 위한 장기추적지표위원회로 구성되어 입력항목가이드를 제공하고 있다. 데이터관리소위원회는 수집된 자료의 데이터의 정제 및 쿼리 과정, 모니터링 과정을 총괄하여 데이터 입력 자료의 완결성과 질 향상을 위해 활동하며, 매해 전년도 출생아를 기준으로 하는 연차보고서 발행을 통하여 전체 KNN 데이터의 결과를 제시하고 전체 데이터와 소속기관의 데이터의 비교하여 피드백 할 수 있는 개별기관 연차 보고서를 매년 발행하고 있다. 또한 출판윤리소위원회는 출판윤리 대한 기준을 정립하고 연구자들이 제안하는 연구제안서를 검토하고 승인, 관리하는 전체 과정을 관장하고 연구 및 논문 작성 관련 교육을 정기적으로 시행하여 KNN 연구활성화를 도모하고 있다. 반면, 교육소위원회는 참여병원 연구자들의 매해 2회 정기적인 교육을 통하여 데이터의 질향상을 도모하고 기관 참여율을 높여 연구자로 하여금 자발적인 참여와 노력을 기하고 있다.
또한 현재 68개 병원의 주연구자로 이루어진 PI 위원회가 있으며 PI 들은 데이터의 입력의 완결성을 추구하고 데이터에 대한 모니터링을 받을 의무가 있으며 각 병원의 데이터를 전체 데이터와 비교하고 피드백 받을 수 있는 권리, KNN 데이터로 연구를 수행할 수 있는 권리를 갖고 있다.
4. KNN 의 특징
1) Web 을 이용한 극소저체중출생아 등록
KNN에 참여하기 위해 모든 참여병원은 각 병원의 IRB에서 승인과정을 거쳐야 하며, 가입 후에는환자의 부모에게서 동의서를 획득한 출생체중 1.5 Kg 미만의 극소저체중출생아를 등록하게 된다. 이들 중, 28일이내 타 병원으로 전원을 간 경우는 제외되며, 28일이내 타 병원에서 전원을 온 경우는 등록 대상자가 된다. 이들이 신생아중환자실 퇴원시점(visit1), 교정 18-24개월(visit2), 만 3세(visit3) 시점에 정보를 수집하는데 visit 1 에서는 약 120개 항목, visit 2, 3 에서는 각각 70여개 항목을 입력항목안내서(MOP) 가이드에 따라 입력하고 있다. 각기관에서 데이터 입력은 질병관리본부의 iCreaT 시스템을 이용한 eCRF에 인터넷으로 실시간 등록하는 시스템으로 등록서버와 데이터 보관이 질병관리본부 내에서 안전하게 관리 보관되고 있다.
2) 실시간 데이터 디스플레이
KNN 에서는 iCReaT 에 입력된 자료가 KNN 홈페이지 (http://knn.or.kr)에 실시간으로 디스플레이 되는 KNN만의 독특한 Real-Time Display System을 구축하였다. 이를 위해 각 기관의 연구자는 자신만의 ID와 Password 를 갖고 KNN 홈페이지의 멤버페이지에 안전하게 로그인을 하여, 자신의 기관과 전체의 데이터를 비교할 수 있는 디스플레이를 언제든지 안전하게 볼 수 있다. 또한 이 디스플레이 시스템에서는 4가지 조건식 설정이 가능하므로 자신의 기관과 전체 데이터의 비교와 연도별로 원하는 조건으로 맞추어 언제나 실시간으로 디스플레이 열람이 가능하게 함으로써 개별 기관 성적의 추이와 전체에서의 위치를 쉽게 알 수 있는 피드백을 실시간으로 제공하고 있다.
3) 데이터 질 유지 시스템 데이터의 질 유지를 위해 KNN 자료 입력은 iCReaT 교육을 이수한 연구자로써 순환근무를 하는 의료진이 아닌 상시 근무 신생아 전문의 및 연구 간호사들로 한정하고 있다. 연구자들은 KNN 입력항목안내서(MOP)에 따라 실제 진료기록을 토대로 정확한 데이터를 입력하며, 입력된 자료는 KNN 의 데이터 관리(DM)팀에서 정기적인 데이터 정제를 위한 관리를 하며, 자동 및 매뉴얼 쿼리를 통해 데이터의 정확성과 완성도를 올리고 있다. 연구자들은 발행된 쿼리에 대해 이를 확인하고 교정할 의무가 있다. 교육세미나와 PI 세미나 통해 자료의 질 유지 및 향상을 위하여 입력과정, 입력가이드 관련 이슈, 쿼리 등에 대해 교육 및 논의과정을 거치고 있다.
4) 방문 모니터링
KNN에서는 신생아 전문의인 KNN 방문모니터 위원 1인과 전문 모니터 요원(CRF) 1인, 즉 2인 1조가 되어 KNN 참여병원에 직접 방문 모니터링을 연 2회에 걸쳐 실시하고 있다. 2016년 현재 64개병원 총 128회의 방문 모니터링이 시행되고 있으며 참여한 인력은 모두 256명에 달한다. 방문 모니터에서는 등록 케이스 중 5-10%의 무작위 샘플을 선정하여 입력된 자료와 근거문서를 확인하여 정확하게 KNN eCRF상에 입력이 되었는지를 일일이 점검한다. 더불어 그 기간에 입원한 전체 극소저체중출생아 중 KNN 미등록 환자를 파악하고, IRB 서류와 동의서 보관 관련 점검을 시행한다. 또한 방문모니터는 KNN 참여병원에 직접 방문하여 연구자들의 의견을 수렴하고 직접 교육을 시행할 수 있는 좋은 기회가 되고 있다.
5) 교육 시스템
KNN은 연 1회 교육세미나를 통해 KNN 자료 입력가이드, DM 및 방문모니터, 출판윤리투고과정 등에 대해 교육을 시행하고 있으며 연 1회 KNN PI 위원회를 개최하여 KNN 활동 보고, 발전방향, 진행상의 문제점 등에 대해 논의하는 자리를 갖고 있다.
6) 연차보고서
KNN에 입력된 자료는 DM 팀에 의한 쿼리 해결과정을 통해 데이터 정제 후 통계분석을 시행하여 그 결과물을 각 연구자들에게 피드백하고 있다. 웹 기반의 실시간 데이터 디스플레이를 통해 자신의 개별 기관과 전체의 데이터를 비교 확인하는 것뿐만 아니라 전년도 출생아들에 대한 연간 연차보고서를 매년 발행하고 있는데, 연차보고서의 모든 항목은 등록 환자의 임신주수 1주, 출생체중 100g단위별로 분석결과가 제공되고 있다.
또한 참여병원에 각각 제공되는 개별 연차보고서를 통해 전체 병원의 주요항목의 결과와 소속병원의 결과값을 비교한 분석결과가 제공된다. 전체 기관의 치료성적과 소속 개별 기관의 치료성적을 분석함으로써, 개별 기관만의 강점과 개선점을 분석, 도출할 수 있는 객관적 피드백을 제공하고 있다.
7) 웹을 통한 KNN 연구제안 시스템
KNN에 참여하고 일정 조건을 충족한 연구자들은 KNN 홈페이지 e-submission을 통해 KNN 데이터를 활용하여 연구를 제안하고 진행할 수 있으며 심사를 거쳐 통과되면 병원 및 개인식별코드를 삭제한 데이터를 제공받을 수 있다. 자료를 제공받은 연구자는 연구 진행 과정을 3개월마다 KNN 논문 워크샵을 통한 공개 발표를 통해 보고하여 진행함으로써 논문 완성도에 대한 점검 및 자문을 받을 수 있다.
5. KNN 의 향후 발전 방향
KNN의 설립으로 주요 선진국에서 10년 이상 시간이 걸려 구축한 웹 기반 전국 단위 극소저체중출생아의 추적 등록 사업이 3여년만의 단기간에 이루어졌다. 설립 첫해인 2013년에는 등록 기반을 구축하였고, 2014년부터는 전국 출생 극소저체중출생아 70-80% 에 해당되는 2,000-2,400명의 새로운 환자 등록이 진행되고 있으며, 이를 바탕으로 2015년부터는 교정 18-24개월 및 생후 3년의 장기 추적 등록사업이 완성되고 있는 중이다. 이로써 극소저체중출생아의 국내 전체 생존율과 주요 합병증 발생률의 보건지표를 생성하며, 이에 대한 벤치마킹 지표를 통한 “potentially better practices” 개발과 같은 신생아집중치료의 질 향상사업 기반을 마련하였다.
또한 새로운 의료기기나 치료법의 효과 여부를 검증하기 위해서는 다기관 임상시험이 필수적이므로, 향후 웹 기반 전국단위 다기관 연구 인프라시스템 구축을 진행할 예정이다. 또한 국외의 유수한 신생아 네트워크와의 공조 등을 통한 세계적인 연구 등이 가능해질 것이며, 이렇게 구축된 시스템을 바탕으로 새로운 신생아집중치료법을 개발, 치료법의 효과를 판정, 실제 임상 치료에 도입하는 선 순환 구조를 도모하고자 한다. 이를 통하여 새로운 신생아집중치료법을 개발하여 궁극적으로 고위험 신생아의 생존율 향상과 주요합병증 감소에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
장기적으로는 본 KNN의 성공적인 정착을 통해 국가 보건통계 자료의 확보와 고위험 신생아의 사망률 감소와 주요합병증의 예방관리대책 수립의 근거가 마련될 것이며, 궁극적으로 고위험 신생아의 생존율 향상과 주요 합병증 감소를 통한 삶의 질 향상과 사회경제적인 부담 감소 및 유효 경제인구 증가 효과를 가져올 것으로 기대되는 바이다.
References
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Figure 1. Official Web-site of Korean Neonatal Network (at present of October, 2016)
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Figure 2. Participating hospitals in Korean Neonatal Network (at present of September, 2016)
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Figure 3. The unique systems specifically developed in the Korean Neonatal Network (KNN).
e-CRF, electronic case report form; iCReaT, internet-based clinical research and trial; CDC, Centers for Disease Control and Prevention; ID, identification; PI, principal investigator; Q&A, question and answer
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Figure 4. Diagram of the participation process in the Korean Neonatal Network (KNN). PI, principal investigator; IRB, institutional review board; iCReaT, internet-based clinical research and trial; ID, identification
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Figure 5. Real-time data display system executing in member’s homepage of Korean Neonatal Newtork. Every items can be campared between “Your center” and “Total Centers” using basic statistic function defined by specific 4 conditions
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Figure 6. Site-visit monitoring in all participating hospitals of Korean Neontal Network by one neonatologist and one clinical research nurse
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Figure 7. Total (left) and individual (right) Annual Report of Korean Neonatal Network
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관리자
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