코로나 19 감염 후 장기 혈전 및 색전증 합병증 가능성 높아진다

스웨덴에서 진행된 대규모 관찰 연구에서 코로나 19 감염 후 혈전 및 색전 위험도가 크게 증가한다는 연구 결과가 나왔습니다. BMJ 최신호에 실린 논문에서 저자들은 2021년 5월까지 100만명의 코로나 19 양성자를 확진 후 한달 후부터 추적 관찰했습니다. 대조군은 연령 및 성별로 매칭된 400만명의 음성군입니다.

연구 결과 코로나 19에 확진된 경우 폐 색전증 (pulmonary embolism) 위험도는 33배, 심부 정맥 혈전증 (deep vein thrombosis , DVT) 위험도는 5배, 모든 출혈 위험도는 2배 증가했습니다. 위험도가 높게 지속되는 기간은 출혈은 60일, 심부 정맥 혈전증 90일, 폐 색전증은 180일이었습니다.

코로나 19 이후 혈전 및 색전 위험도는 중증 환자일수록 높게 나타났으나 경증이라고 해도 완전히 0이 되지는 않았습니다. 경증 환자에서도 폐 색전증 위험도는 7배, 심부 정맥 혈전증은 3배 정도 높게 나타났습니다. 코로나 19 감염이 혈전 위험성을 크게 높일 수 있다는 연구 결과는 이전에도 발표된 적이 있지만, 대규모 데이터 베이스를 기반으로 정확한 위험도 예측 및 경증 환자에서도 위험도를 높일 수 있음을 보여준 데 큰 의의가 있습니다.

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이번 연구는 대규모 백신 접종 이전에 확진된 사람을 주 대상으로 삼아 백신의 보호 효과와 오미크론 변이에 의한 장기 혈전 및 색전 위험도는 평가할 수 없었습니다. 물론 백신 접종 시 위험도는 감소할 가능성이 높으며 오미크론 변이는 상대적으로 혈전 및 색전증 위험도는 낮을 것으로 예측해 볼 수 있습니다. 다만 이는 앞으로 검증이 필요한 부분입니다.

코로나 19 대유행이 끝나도 모든 게 끝난 건 아닙니다. 코로나 19 후유증과 만성 코로나로 인해 앞으로 의료 부담이 전 세계적으로 늘어날 것으로 우려되고 있습니다. 여기에 엔데믹으로 전환한다는 이야기는 앞으로 유행철마다 많은 사람이 감염된다는 이야기입니다. 따라서 정확한 예후 파악과 치료 및 예방법 개발을 위해 많은 연구가 필요합니다.

참고

https://newatlas.com/health-wellbeing/risk-serious-blood-clot-increases-covid19-months/

https://www.bmj.com/content/377/bmj-2021-069590

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통계 공부는 어떻게 하는 것이 좋을까?

사실 저도 통계 전문가가 아니기 때문에 이런 주제로 글을 쓰기가 다소 애매하지만, 그래도 누군가에게 도움이 될 수 있다고 생각해서 글을 올려봅니다. 통계학, 특히 수학적인 의미에서의 통계학을 공부하게 되는 계기는 사람마다 다르긴 하겠지만, 아마도 비교적 흔하고 난감한 경우는 논문을 써야 하는 경우일 것입니다. 오늘날의 학문적 연구는 집단간 혹은 방법간의 차이가 있다는 것을 객관적으로 보여줘야 하는데, 그려면 불가피하게 통계적인 방법을 쓸 수 밖에 없게 됩니다. 이런 이유로 분야와 주제에 따라서는 아닌 경우도 있겠지만, 상당수 논문에서는 통계학이 들어가게 됩니다. 문제는 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 익히는 데도 상당한 시간과 노력이 필요하다는 점입니다. 물론 대부분의 학과에서 통계 수업이 들어가기는 하지만, 그것만으로는 충분하지 않은 경우가 많습니다. 대학 학부 과정에서는 대부분 논문 제출이 필요없거나 필요하다고 해도 그렇게 높은 수준을 요구하지 않지만, 대학원 이상 과정에서는 SCI/SCIE 급 논문이 필요하게 되어 처음 논문을 작성하는 입장에서는 상당히 부담되는 상황에 놓이게 됩니다. 그리고 이후 논문을 계속해서 쓰게 될 경우 통계 문제는 항상 나를 따라다니면서 괴롭히게 될 것입니다. 사정이 이렇다보니 간혹 통계 공부를 어떻게 하는 것이 좋겠냐는 질문이 들어옵니다. 사실 저는 통계 전문가라고 하기에는 실력은 모자라지만, 대신 앞서서 삽질을 한 경험이 있기 때문에 몇 가지 조언을 해줄 수 있을 것 같습니다. 1. 입문자를 위한 책을 추천해달라 사실 예습을 위해서 미리 공부하는 것은 추천하지 않습니다. 기본적인 통계는 학과별로 다르지 않더라도 주로 쓰는 분석방법은 분야별로 상당한 차이가 있을 수 있어 결국은 자신이 주로 하는 부분을 잘 해야 하기 때문입니다. 그러기 위해서는 학과 커리큘럼에 들어있는 통계 수업을 듣는 것이 더 유리합니다. 잘 쓰지도 않을 방법을 열심히 공부하는 것은 아무래도 효율

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150년 만에 다시 울린 희귀 곤충의 울음 소리

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