잃은 것의 70%는 돌아온다? — 뇌졸중 '비례회복 규칙'과 통계가 만든 착시

왜 이 논쟁인가

뇌졸중으로 한쪽 팔을 못 쓰게 된 사람이 있습니다. 이 사람이 앞으로 얼마나 좋아질지에 대해 아주 간단한 답이 하나 나와 있습니다. 잃은 것의 약 70%입니다. 비례회복 규칙은 잃은 기능의 일정 비율(약 70%)이 저절로 돌아온다는 규칙입니다. 처음에 얼마나 잃었는지만 재면 나중이 보인다는 답입니다.

「재활 기초」의 두 편이 이 규칙을 이미 만났습니다. 「회복은 언제 일어나는가 — 시간이 한 일과 치료가 한 일」은 이 규칙을, 치료와 상관없이 저절로 일어나는 회복이 얼마나 큰지 보여 주는 배경으로 썼습니다. 「회복은 얼마나 깊은가 — 보상과 진짜 회복 사이」는 이 규칙으로 한 환자에게 「70% 회복할 것」이라고 말할 수는 없다는 데까지 갔습니다. 두 편 모두 규칙 자체가 맞는지는 이 글로 미뤄 두었습니다. 두 편을 읽지 않았어도 이 글은 처음부터 따라올 수 있습니다.

이 규칙은 지금 반박당하는 중이고, 반박의 핵심은 뇌보다 뺄셈 쪽에 있습니다. 좋아진 정도는 나중 점수에서 처음 점수를 뺀 값입니다. 이 값을 처음 점수와 나란히 놓으면, 회복과 상관없는 관계가 계산만으로 생깁니다. 점수에 최고점이 있으면 그 관계는 더 부풀려집니다. 「처음이 나쁠수록 많이 좋아진다」는 문장을 쓰는 분야라면 어디에나 이 구조가 있습니다.

이 글은 규칙이 보여 준 규칙성 가운데 무엇이 환자에게서 왔고 무엇이 계산에서 왔는지를 가릅니다. 그리고 비판하는 쪽이 아직 모르는 것까지 적습니다.

통념: 잃은 것의 약 70%가 돌아온다

규칙의 출발점은 2008년, 허혈성 뇌졸중 환자 41명의 팔입니다 (PMID 17687024). 팔의 운동 손상은 상지 Fugl-Meyer 평가로 쟀습니다. 상지 Fugl-Meyer 평가(FMA-UE)는 팔의 움직임을 항목별로 점수 매기는 검사로, 만점은 66점이고 점수가 낮을수록 손상이 큽니다. 발병 24~72시간과 3~6개월 뒤에 두 번 재고, 그사이 좋아진 양을 나이·성별·병변 위치·경색 부피·처음 점수 같은 임상 변수로 예측해 봤습니다.

임상 변수들은 회복 분산의 47%만 설명했습니다. 설명된 분산은 사람마다 회복량이 다른 정도 가운데, 예측에 쓴 변수들로 맞힐 수 있는 몫입니다. 절반 넘게는 이 변수들로 설명되지 않았다는 뜻입니다.

규칙은 그다음 단계에서 나왔습니다. 처음 손상이 가장 심한 환자 가운데, 거의 회복하지 않은 이상치 무리가 따로 있었습니다. 이상치는 나머지 자료가 그리는 경향에서 크게 벗어난 값입니다. 이들을 떼어 내자 설명된 분산이 89%로 뛰었고, 남은 환자들의 회복은 처음 손상에 팽팽하게 비례했습니다. 회복 ≈ 0.70 × 초기 손상입니다 (PMID 17687024).

규칙의 원래 범위는 좁았습니다. 심하지 않은 팔 마비에서, 잃은 상지 운동 기능의 약 70%가 첫 3~6개월 안에 돌아온다는 것입니다. 처음에 심한 마비가 있던 환자의 약 30%는 이 규칙을 따르지 않습니다 (PMID 31524062).

왜 설득력이 있었나 — 재현, 재현, 또 재현

규칙이 예측한 만큼 회복한 사람을 적합자, 예측보다 훨씬 덜 회복한 사람을 비적합자라고 부릅니다. 둘은 대개 비슷한 사람끼리 묶어 나누는 통계 방법인 계층적 군집분석으로 가릅니다.

독립된 211명에서 규칙이 다시 나왔습니다. 예측식은 Δ예측 = 0.7 × (66 − 초기 FMA-UE) + 0.4로, 만점에서 모자란 점수의 0.7배에 작은 상수를 더한 값입니다. 약 70%(146명)가 약 78%의 고정된 비례 회복을 보였고, 65명은 예측보다 훨씬 적게 좋아졌습니다. 비적합자는 발병 72시간 이내 신경학적 손상이 더 심했습니다. 저자들이 규칙이 확인됐다고 적은 범위는 처음 손상이 가볍거나 중간인 환자들입니다 (PMID 25505223).

규칙은 팔 밖으로도 넓혀졌습니다. 다리에서는 32명이 3일에서 3개월 사이에 하지 운동 손상의 74%(95% CI 60–88%)를 회복했습니다. 95% CI, 곧 신뢰구간은 이 자료와 어긋나지 않는 값들의 범위입니다. 이 표본에서는 규칙에 안 맞는 무리가 보이지 않았고, 치료량은 회복 비율을 예측하지 못했습니다 (PMID 28341754). 202명에서는 175명(87%)이 하지 규칙에 맞았고, 적합자는 예측된 최대 회복의 약 64%만큼 좋아졌습니다. 하지에서 규칙을 따르지 않은 사람은 상지에서도 따르지 않았습니다 (PMID 29329286).

주의에서도 같은 모양이 나왔습니다. 반측 무시는 한쪽 공간에 주의를 기울이지 못하는 증상입니다. 우반구 뇌졸중 90명 중 80명이 이 증상에서 비례 회복을 보였고(0.97, 95% CI 0.82–1.12), 무시에서 규칙을 따르지 않은 환자는 전원이 상지에서도 따르지 않았습니다 (PMID 27913798).

쥐에서도 같은 숫자가 나왔습니다. 쥐 593마리 가운데 적합자 약 30%가 처음 손상의 66%(95% CI 62–70%)를 회복했고, 이 구간은 여러 인간 임상시험의 구간과 겹쳤습니다 (PMID 29319405).

팔과 다리, 주의, 그리고 쥐에서까지 비슷한 비율이 나오고, 다리나 주의에서 규칙을 벗어난 사람은 팔에서도 벗어났습니다. 그래서 이 규칙성은 공통의 생물학적 기전으로 해석됐습니다. 하지 연구는 치료량이 비례 회복에 영향을 주지 않는다는 결과를 두고 「근본적인 생물학적 과정을 반영한다는 또 하나의 증거」라고 적었고 (PMID 28341754), 쥐 연구는 「종을 넘는 현상」이라고 적었습니다 (PMID 29319405).

쥐 연구의 저자들은 더 무거운 함의도 적었습니다. 현재의 재활 관행이 뇌 회복에 거의 또는 전혀 역할을 하지 않을 수 있으며, 회복은 대체로 자연적 생물학적 회복 과정의 결과라는 뜻이라는 것입니다 (PMID 29319405). 이 결과와 함의는 「회복은 언제 일어나는가 — 시간이 한 일과 치료가 한 일」이 자세히 다뤘습니다. 숫자 하나가 재활이 무엇을 하는지라는 질문까지 건드렸습니다. 다만 이 함의는 규칙이 맞다는 전제 위에 서 있고, 아래의 반박이 겨누는 것이 바로 그 전제입니다.

반전 ①: 가로축이 세로축 안에 들어 있다

2021년, 규칙의 근거 자체를 겨눈 논문이 나왔습니다. 제목이 곧 결론입니다. 「뇌졸중 비례회복의 부풀려진 추정치: 수학적 결합과 천장으로의 압축의 위험」입니다 (PMID 33827246).

비례회복의 근거로 쓰여 온 것은 처음 점수와 이후 변화량 사이의 강한 음의 상관입니다. 변화량은 나중 점수에서 처음 점수를 뺀 값이고, 음의 상관은 한쪽이 클수록 다른 쪽이 작아지는 경향입니다. 처음에 많이 잃은 사람일수록 많이 되찾는다는 관찰이 바로 이 상관입니다. 비판의 요지는, 이 상관이 그것을 평가하는 바로 그 상황에서 이미 교란돼 있다는 것입니다 (PMID 33827246). 교란돼 있다는 말은 회복과 상관없는 원인이 이 상관에 섞여 있다는 뜻입니다.

숫자 첫걸음 「먹는 사람이 더 오래 산다면, 그 사람들은 원래 어떻게 달랐을까 — 교란」의 교란은 바깥에 있는 제3의 요인이 관계를 비뚤게 보이게 하는 것이었습니다. 여기서 관계를 비뚤게 만드는 쪽은 바깥의 요인 대신 계산 방식 자체입니다. 뇌졸중을 잠깐 잊고 시험 점수로 보면 이 구조가 드러납니다.

시험을 두 번 본 학생들이 있습니다. 1차 점수를 x, 2차 점수를 y라 하고, 향상을 Δ = y − x로 정의합니다. 「처음 못한 사람이 더 많이 향상되는가」를 보려고 Δ를 x에 대해 그립니다.

그런데 가로축의 x가 세로축 안에도 들어 있습니다. Δ = y − x이므로, x가 크면 그것만으로 Δ는 작아지는 쪽으로 끌립니다. 1차에 낮게 나온 학생은 2차 점수가 무엇이든 차이가 크게 나오기 쉽고, 1차에 높게 나온 학생은 작게 나오기 쉽습니다. y가 x와 아무 관계 없이 정해지더라도 기울기는 음으로 기울고, 상관도 강하게 나옵니다. 이 그래프에서 x는 가로축에도, 세로축의 뺄셈 안에도 들어 있습니다.

수학적 결합은 두 축이 같은 값을 나눠 가져서 저절로 생기는 상관입니다. 이 결합이 부풀리는 것은 기울기의 값보다 상관의 세기입니다. 실제 관계가 약해도, 설명된 분산이 80~90%에 이르는 것처럼 관계가 실제보다 강해 보입니다.

측정 오차가 끼면 같은 방향의 일이 한 번 더 일어납니다. 처음 측정에서 우연히 낮게 나온 사람은, 다음 측정에서 그 우연이 사라지면서 올라가기 쉽습니다. 이렇게 생긴 좋아짐은 치료의 것도, 생물학의 것도 아닙니다.

뇌졸중 자료에서는 이 구조가 더 그럴듯한 얼굴로 나타납니다. 처음 손상이 클수록 잃은 것이 크고, 잃은 것이 크면 되찾을 여지도 큽니다. 「되찾을 여지가 큰 사람이 더 많이 되찾더라」는 관찰은 그 자체로는 회복에 관한 발견이 아니라 뺄셈에 관한 진술일 수 있습니다. 비판이 겨누는 과녁은 회복 자체보다, 회복의 증거로 쓰인 상관입니다.

반전 ②: 천장이 규칙을 만든다

두 번째 문제는 자에 있습니다. 천장으로의 압축은 척도의 최고점에 가까운 사람일수록 더 오를 자리가 없어 변화가 눌리는 현상입니다. FMA-UE의 만점은 66점이고 그 위는 없습니다. 앞의 예측식에 66이 들어간 것도 그래서입니다.

처음 점수가 60점인 환자는 되찾을 수 있는 최대치가 6점입니다. 이 환자가 실제로 66점이 되면 회복 비율은 100%로 기록됩니다. 가벼운 환자들은 대부분 천장 가까이까지 오르는데, 되찾을 수 있는 폭 자체가 작아서 예측과 실제의 점수 차이도 작게 나옵니다. 그래서 규칙에 맞는 사람, 곧 적합자로 분류되기 쉽습니다. 무거운 환자는 애초에 천장에 닿을 수 없습니다. 천장 근처에서는 규칙이 잘 맞고 바닥 근처에서는 안 맞는 모양이 척도만으로도 생깁니다. 「비적합자는 대부분 중증」이라는 관찰은 이 모양의 다른 얼굴일 수 있습니다.

한국의 코호트가 이 문제를 직접 쟀습니다. 10,636명을 선별해 초발 허혈성 뇌졸중 환자 849명을 분석했습니다. FMA-UE의 천장 효과는 처음 팔 마비가 가벼운 환자에서 두드러졌습니다. 처음 손상 정도만 다른 환자들을 짝지어 견주자, 회복 비율이 0.92±0.20 대 0.81±0.31로 갈렸습니다(P<0.001). 회복 비율이 고정된 상수가 아니라 처음 손상에 따라 달라졌다는 뜻입니다. 저자들은 이 결과가 비례회복 모형이 타당하지 않음을 시사한다고 적었습니다 (PMID 34134508).

더 불편한 결과는 시뮬레이션에서 나왔습니다. 373명의 FMA-UE 자료를 바탕으로, 모든 환자가 완전히 균일하게 회복하도록 만든 가상 자료를 돌렸습니다. 이 자료에서도 비례회복의 증거로 제시돼 온 것들이 그대로 나왔습니다. 집단 수준의 회귀 기울기(≈0.7)도, 개인 수준의 적합자·비적합자 분류도입니다. 회귀 기울기는 처음 손상이 1점 클 때 회복이 평균 몇 점 커지는지를 나타냅니다. 저자들의 결론은 흔히 쓰이는 방법으로는 비례회복이 참인지 아닌지를 가려낼 수 없다는 것입니다. 척도의 경계가 비례성의 착시를 만들 수 있고, 비적합자를 떼어 내는 것 같은 사후 분류가 그 문제를 키울 수 있다고 적었습니다 (PMID 33317423).

사후 분류는 규칙의 출발점과 맞닿습니다. 2008년의 첫 관찰은 이상치를 떼어 낸 뒤에 설명력이 올랐다고 투명하게 보고했습니다 (PMID 17687024). 시뮬레이션이 보여 준 것은 두 가지입니다. 모두가 같은 양을 회복하도록 만든, 곧 비례하지 않는 자료에서도 비적합자 무리와 0.7 근처의 기울기가 나온다는 것, 그리고 사후 분류가 이 문제를 키울 수 있다는 것입니다 (PMID 33317423). 맞지 않는 사람을 먼저 빼고 나머지에서 적합도를 재면 적합도는 오를 수밖에 없습니다.

착시의 부품은 이렇게 셋입니다. 두 축이 나눠 가진 처음 점수, 척도의 천장, 그리고 사후 분류입니다. 셋 중 어느 것도 회복이 없다고 말하지는 않습니다. 다만 셋이 겹치면, 관찰된 규칙성 가운데 얼마가 환자에게서 왔고 얼마가 자와 뺄셈에서 왔는지 가를 수 없게 됩니다.

반전 ③: 교란을 피해 다시 재면, 설명력이 줄어든다

그렇다면 교란을 피해 다시 재면 무엇이 남는가. 여섯 개 연구에서 모은 385개의 뇌졸중 후 회복 궤적이 이 질문에 답을 시도했습니다. 상지 운동 회복 자료로는 가장 큰 축에 속합니다. 연구진은 여러 자료를 한 모형에 함께 넣어 추정하는 위계적 베이즈 모형을 쓰고, 천장 효과의 교란은 부분집합 접근으로 다뤘습니다. 합성 자료 시뮬레이션으로 추정이 맞는지 확인한 뒤 모형끼리 견줬습니다 (PMID 32601678).

결과는 두 단계로 나왔습니다. 관행대로 적합자만 보면, 회복은 「잃은 것에 비례하는 성분 + 상수 성분」으로 가장 잘 설명됐습니다. 방향은 규칙과 같습니다. 그런데 이 모형이 설명한 회복 분산은 32%였습니다. 이전에 보고돼 온 80% 이상과 크게 다릅니다.

적합자와 비적합자를 모두 넣어 전체를 보면 이기는 모형이 바뀌었습니다. 「남아 있는 것에 비례하는 성분 + 상수」가 선호됐습니다. 처음에 많이 잃을수록 많이 회복하는 쪽이 아니라, 남은 기능이 클수록 많이 회복하는 쪽입니다. 설명된 분산은 53%였습니다 (PMID 32601678).

이 결과는 미묘한 채로 옮겨야 합니다. 저자들은 뇌졸중 후 운동 회복이 비례의 특성을 일부 보일 수 있다고 적었습니다. 그러나 무엇에 대한 비례인지가 뒤집혔고, 설명력은 이전 보고보다 크게 줄었습니다. 적합자만 본 분석에서는 이전 보고의 절반에도 못 미쳤습니다. 저자들은 뇌졸중 회복을 설명하려면 행동 점수만으로는 부족하고, 견고하고 변별력 있는 단일 환자 예측을 세우려면 그 너머의 연구가 필요하다고 결론지었습니다 (PMID 32601678).

그렇다면 무엇이 진짜였나 — 반대편도 세워 보자

규칙 쪽에도 근거와 논리가 있고, 비판 쪽도 아직 확정하지 못한 것이 있습니다.

규칙 쪽의 가장 정리된 반론은 2019년의 방법론 논문입니다. 집단 수준 모형은 환자 한 사람의 회복 대신 환자 무리의 평균적인 회복을 설명하는 모형입니다. 이 논문은 비례회복을 보고한 연구들을 세밀히 비교하고 통계 기법을 따져 본 뒤, 기존 자료가 상지 운동 회복의 집단 수준 모형으로서의 규칙과 대체로 일치한다고 결론지었습니다. 규칙의 종말을 알린 최근 보고들은 과장됐고, 그 보고들이 덜 결론적인 문제인 개별 환자 수준 예측에 지나치게 집중한다는 것입니다 (PMID 31524062).

같은 논문은 약점도 인정합니다. 규칙이 다른 손상 영역으로 넓혀지면서 정식화와 적용이 연구마다 어긋났고, 그래서 연구들을 가로질러 결론을 내리기 어려워졌다는 것입니다 (PMID 31524062).

비판 쪽은 이 입장에 다시 답했습니다. 앞의 2019년 논문(PMID 31524062)은 고전적 규칙을 재평가해 「개별 환자의 회복 궤적을 효과적으로 예측하는 것은 현재 근거로 지지되지 않지만, 집단 수준에서 비례회복의 존재를 말하는 것은 신뢰할 만하다」고 보았고, 2021년 비판 논문은 이 재평가에 대해 그 교란이 개인 수준 추론에도 집단 수준 추론에도 똑같이 있다고 반박했습니다 (PMID 33827246). 처음 점수와 변화량의 상관은 환자를 한 명씩 보든 무리로 보든 같은 뺄셈과 같은 천장의 영향을 받는다는 것입니다.

그래서 다툼은 집단 수준의 해석에 있고, 개인 예측은 어느 쪽도 이 규칙으로 받치지 않습니다. 「회복은 얼마나 깊은가 — 보상과 진짜 회복 사이」가 짧게 전한 응수가 이것입니다.

교란을 다루고 나서도 하위군은 남았다

여덟 개 코호트에서 모은 489명의 자료가 중증과 비중증을 한 모형 안에서 동시에 다뤘습니다. 이전 회복 연구들의 교란을 피하려고 처음 FMA 45점 미만 환자만으로 설명 모형을 세웠고, 중증과 비중증을 가르는 경계를 처음 FMA 5~30점 범위에서 차례로 탐색했습니다.

자료는 두 하위군을 가정한 모형에 가장 잘 맞았고, 경계는 처음 FMA 10점이었습니다. 두 하위군은 비슷한 크기의 상수 성분을 회복했지만, 비례 성분의 방향이 서로 달랐습니다. 중증군은 손상이 작을수록 더 회복했고, 비중증군은 처음 손상이 클수록 더 회복했습니다. 3~6개월 결과의 예측 성능은 R²=63.5%(95% CI 51.4–75.5%)였습니다.

저자들은 회복 모형에서 중증과 비중증을 나누는 것이 이전 교란의 인공물이 아니라고 결론지었습니다 (PMID 34937750). 비적합자라는 이름표는 사후 분류의 산물이었을 수 있어도, 중증 환자가 다른 궤적을 그린다는 사실 자체는 살아남았습니다. 규칙 쪽에 유리한 결과도 있습니다. 교란을 다룬 뒤에도 비중증군에서는 처음 손상이 클수록 더 회복하는, 규칙과 같은 방향이 남았습니다.

하나의 직선 대신 여러 개의 궤적

초발 허혈성 뇌졸중 환자 412명의 회복을 시간에 따라 완만해지는 곡선으로 그리면, 서로 다른 다섯 무리가 나옵니다. 무리마다 고유한 비례 계수와, 회복이 얼마나 빨리 끝나 가는지를 뜻하는 시간 상수가 있습니다. 자료 안에 여러 무리가 섞여 있다고 보고 그 무리를 찾아내는 이런 모형을 혼합 모형이라고 부릅니다. 이 모형은 70% 규칙이 FMA-UE 회복의 예측 가능성을 과대평가한다는 비판에서 출발했습니다 (PMID 31925838).

중앙값 절대 오차는 예측과 실제의 차이를 크기만 따져 줄 세웠을 때 가운데 값입니다. 종료 시점 FMA-UE의 중앙값 절대 오차는 발병 1주에 4.8점(IQR 1.3–12.8), 2주에 4.2점(IQR 1.3–9.8)이었습니다. 회복 무리(불량·중간·양호) 배정의 전체 정확도는 1주 0.79, 2주 0.81이었습니다 (PMID 31925838).

IQR, 곧 사분위 범위는 가운데 절반의 사람이 놓인 구간입니다. 중앙값 오차는 5점 이내지만, 이 구간의 위쪽 끝은 1주 시점에 12.8점, 2주에 9.8점입니다. 대부분은 잘 맞고 일부는 크게 빗나간다는 뜻입니다. 저자들은 종료 점수와 회복 무리를 잘 예측할 수 있다고 결론지었습니다 (PMID 31925838). 규칙을 한 줄의 직선에서 여러 궤적의 묶음으로 바꾸면 설명이 좋아지지만, 환자 한 사람 앞에서의 불확실성이 사라지지는 않습니다.

같은 자료가 보는 방식에 따라 두 이야기가 되기도 합니다. 발병 때 중등도 손상이 있었고 22~36시간에도 손상이 남아 있던 WAKE-UP 시험 환자 201명을, NIHSS 회복 비율이 서로 얼마나 비슷한지에 따라 반복해서 무리 지었습니다. NIHSS는 뇌졸중 증상의 중증도를 매기는 점수로, 높을수록 심합니다. 무리는 여섯 개였습니다. 완전 회복, 평균 이상, 규칙에 들어맞는 평균 둘, 평균 이하, 그리고 악화입니다 (PMID 41612435).

같은 환자들에게 직선을 맞추면 문헌과 같은 결과, 곧 적합자의 평균 회복 비율 70%가 그대로 나옵니다. 그런데 대부분의 환자에서 NIHSS는 비례적으로 줄지 않았습니다. 병변 부피는 무리 사이에 유의하게 다르지 않았고, 좌반구 뇌졸중이 회복이 낮은 무리에 더 많았습니다 (PMID 41612435). 같은 자료가 직선으로 보면 「70% 규칙」이 되고, 무리로 보면 여섯 가지 다른 경과가 됩니다.

규칙은 지금도 비교 기준으로 쓰인다

2026년의 뇌파(EEG) 기반 기계학습 모형은 자기 성능을 비례회복 규칙과 나란히 놓고 보고합니다. 아급성기 FMA-UE 예측에서 중앙값 절대 오차는 모형 5.85, 규칙 19.00이었습니다. 급성기 표본에서는 아급성기 자료를 함께 학습한 모형이 5.87, 규칙이 8.80이었습니다. 급성기 자료만으로 학습한 모형은 13.74로 규칙보다 오차가 컸습니다 (PMID 41641382). 급성기에서는 아급성기 자료가 더해져야 규칙을 넘어섰다는 뜻이고, 이 규칙이 지금도 넘어서야 할 기준선이라는 뜻입니다.

양쪽이 함께 적은 것

비판 쪽이 확정한 것은 「기존 근거로는 판정할 수 없다」이고, 「비례회복은 없다」까지는 가지 않았습니다. 교란을 피해 다시 잰 분석에서도 회복이 비례의 특성을 일부 보일 수 있다는 결과가 나왔습니다 (PMID 32601678). 비판의 정점에 있는 논문의 결론도 새로운 분석 기법이 필요하다는 것이고, 대안 모형을 내놓은 것은 아닙니다 (PMID 33827246). 규칙 쪽도 집단 수준에서든 개인 수준에서든 자연회복의 체계적 성격을 확인하거나 반박하려면 방법론적 주의와 새 분석 접근이 필요하다고 적었습니다 (PMID 31524062).

양쪽이 함께 적은 것은 새 분석 방법이 필요하다는 데까지입니다. 규칙 쪽은 그러면서도 기존 자료가 집단 수준 모형과 대체로 맞는다는 판단을 유지하고, 비판 쪽은 그 판단도 같은 교란 위에 서 있다고 봅니다. 지금의 상태는 「규칙이 죽었다」보다 「지금의 도구로는 판정이 나지 않는다」에 가깝습니다.

임상 예측은 어디로 갔나 — 알고리즘과 생체표지자

규칙 논쟁과 별개로 임상에는 답이 필요했습니다. 답은 행동 점수 하나보다 알고리즘과 생체표지자 쪽으로 갔습니다. 생체표지자는 영상이나 신경 검사처럼 몸 안의 상태를 재서 예후를 가늠하게 해 주는 지표입니다.

PREP2는 발병 3일 이내 환자 207명의 자료로 만든 예측 알고리즘입니다. 팔 손상 점수(SAFE, 어깨 벌리기와 손가락 펴기 근력), 나이, 운동유발전위(MEP)의 유무, MRI 병변 부하 또는 NIHSS를 차례로 결합해 3개월 상지 기능을 네 범주로 예측합니다. MEP는 머리 바깥에서 자기 자극으로 뇌의 운동 영역을 건드렸을 때 팔 근육에서 잡히는 반응입니다. 개발 코호트에서는 75%의 환자에 대해 예측이 맞았습니다 (PMID 29159193).

외부 검증에서 저자들은 매우 좋은 예측력을 보고했습니다. 143명의 전향 코호트에서 전체 정확도는 78%(95% CI 71.2–86.1%)였습니다. 다만 범주별 편차가 컸습니다. EXCELLENT는 87.5%, POOR는 94.9%가 맞았고, GOOD은 46.5%, LIMITED는 0%였습니다. 인지 선별 검사인 MoCA가 24점 미만으로 인지 장애가 있는 환자에서는 정확도가 69.4%로, 인지 장애가 없는 환자의 93.1%보다 낮았습니다(P=.01) (PMID 39162251).

양극단은 잘 맞고 중간은 잘 못 맞힙니다. 그리고 임상에서 예후가 가장 궁금한 환자는 대개 중간에 있습니다.

규칙이 가장 크게 어긋난 중증 환자에서 피질척수로 정보가 쓸모를 보입니다. 피질척수로는 뇌의 운동 영역에서 척수로 움직임의 지시를 곧장 내려보내는 신경 다발입니다.

• 급성기 영상으로 계산한 가중 피질척수로 병변 부하(wCST-LL)는 3개월 손상을 처음 임상 평가만큼 예측했습니다. 처음 UE-FM 10점 이하인 중증 하위군에서는 임상 평가를 유의하게 앞섰습니다(R²=0.47 대 0.11, p=0.03). 비중증군은 최대 회복 잠재력의 약 70%를 회복했습니다 (PMID 26289123).
• MEP의 유무도 같은 방향입니다. 중등도~중증 급성 허혈성 뇌졸중 61명에서 MEP가 남아 있는 환자는 90일에 더 좋은 회복(약 70%)을 보였습니다. 처음 FMA가 38점을 넘는 환자들의 비례 회복은 30일 65.2±27.0%, 90일 83.7±24.6%였습니다 (PMID 37345693).

마지막 두 값의 ± 뒤에 붙은 표준편차는 사람마다 회복 비율이 평균에서 얼마나 흩어져 있는지를 보여 주고, 그 폭이 넓습니다. 집단 평균이 70% 근처라는 것과 한 사람이 70%를 회복한다는 것은 다른 진술입니다.

의의: 이 이야기는 뇌졸중보다 크다

이 논쟁이 남기는 것은 70이라는 숫자의 운명보다 변화량을 다루는 법입니다. 앞에서 본 세 부품, 곧 두 축이 나눠 가진 처음 값과 척도의 상한과 사후 분류는 재활의학만의 것이 아닙니다. 다이어트 연구가 「처음 체중이 많이 나갈수록 많이 뺀다」고 말할 때, 교육 연구가 「처음 성적이 낮을수록 많이 오른다」고 말할 때, 기업 연구가 「작게 시작한 팀이 더 크게 성장한다」고 말할 때 같은 부품이 작동합니다. 「처음이 나쁠수록 많이 좋아진다」는 문장 앞에서는, 그것이 발견인지 뺄셈인지부터 물어야 합니다.

규칙 쪽의 공로도 있습니다. 비례회복 규칙은 「회복에 구조가 있는가」라는 질문을 이 분야의 한가운데에 세웠고, 앞에서 본 혼합 모형과 새 예측 모형은 모두 이 규칙과 견주며 나왔습니다. 틀린 데가 있는 지도라도, 지도가 없는 것보다 나은 경우가 있습니다.

진료실에서 쓸 문장은 하나로 정리됩니다. 「회복은 얼마나 깊은가 — 보상과 진짜 회복 사이」가 적었듯, 「이 환자는 70%를 회복할 것」이라고 말하는 데 이 규칙을 쓸 수는 없습니다. 집단에 대해 참일 수 있는 문장이 개인에 대해서도 참인 것은 아닙니다. 그 간극이 이 논쟁이 아직 끝나지 않은 이유입니다.

근거 논문

• Inflated Estimates of Proportional Recovery From Stroke: The Dangers of Mathematical Coupling and Compression to Ceiling. PMID 33827246 (2021) — 초기 점수와 변화량의 상관이 교란돼 있으며, 그 교란은 개인 수준에도 집단 수준에도 존재. 새 분석 기법이 필요하다는 결론.
• Statistical Considerations for Drawing Conclusions About Recovery. PMID 33317423 (2021) — n=373 자료 기반 시뮬레이션. 균일 회복 자료에서도 기울기 ≈0.7과 적합자/비적합자 분류가 재현됨.
• Revisiting the Proportional Recovery Model in View of the Ceiling Effect of Fugl-Meyer Assessment. PMID 34134508 (2021) — 849명. 성향점수 매칭 후 회복 비율 0.92±0.20 대 0.81±0.31(P<0.001). "모형이 타당하지 않음을 시사".
• Bringing proportional recovery into proportion: Bayesian modelling of post-stroke motor impairment. PMID 32601678 (2020) — 385궤적. 적합자만 볼 때 설명 분산 32%, 전체 스펙트럼에서는 '남은 것에 비례+상수'가 선호되며 53%.
• What the Proportional Recovery Rule Is (and Is Not): Methodological and Statistical Considerations. PMID 31524062 (2019) — 집단 수준 모형으로서는 데이터와 대체로 일치, "종말 보고는 과장". 개인 수준 예측이 논쟁의 약한 고리.
• Inter-individual variability in the capacity for motor recovery after ischemic stroke. PMID 17687024 (2008) — 규칙의 출발점. 41명, 임상 변수 설명력 47% → 이상치 제거 후 89%, 회복 ≈ 0.70 × 초기 손상.
• Generalizability of the Proportional Recovery Model for the Upper Extremity After an Ischemic Stroke. PMID 25505223 (2015) — 211명. 약 70%(146명)가 약 78%의 고정 비례 회복, 65명은 비적합. 예측식 0.7×(66−초기)+0.4.
• Recovery after stroke: the severely impaired are a distinct group. PMID 34937750 (2022) — 489명, 8개 코호트. 경계 초기 FMA 10점의 두 하위군, 예측 R²=63.5%. 중증/비중증 구분은 교란의 인공물이 아님.
• Predicting Upper Limb Motor Impairment Recovery after Stroke: A Mixture Model. PMID 31925838 (2020) — 412명, 5개 하위군. 종료 FMA-UE 중앙값 절대 오차 1주 4.8·2주 4.2, 군집 배정 정확도 0.79·0.81.
• Beyond proportional recovery in wake-up stroke: unsupervised recovery clusters based on the NIHSS. PMID 41612435 (2026) — WAKE-UP 201명. 선형 적합은 70%를 재현하지만 대부분의 환자에서 NIHSS는 비례적으로 감소하지 않음. 6개 군집.
• Proportional Recovery From Lower Limb Motor Impairment After Stroke. PMID 28341754 (2017) — 32명, 하지 74%(95% CI 60–88%). 비적합 군집 없음, 치료량은 예측 인자가 아님.
• Is the proportional recovery rule applicable to the lower limb after a first-ever ischemic stroke? PMID 29329286 (2018) — 202명 중 175명(87%) 적합, 적합자 평균 개선은 예측 최대치의 약 64%. 하지 비적합자는 상지에서도 비적합.
• Generalizability of the Maximum Proportional Recovery Rule to Visuospatial Neglect Early Poststroke. PMID 27913798 (2017) — 90명 중 80명 적합(0.97, 95% CI 0.82–1.12). 무시 비적합자는 전원 상지에서도 비적합.
• Does Stroke Rehabilitation Really Matter? Part A: Proportional Stroke Recovery in the Rat. PMID 29319405 (2018) — 쥐 593마리, 약 30%가 적합자, 회복 66%(95% CI 62–70%). 규칙이 재활의 역할에 대해 갖는 함의를 명시.
• PREP2: A biomarker-based algorithm for predicting upper limb function after stroke. PMID 29159193 (2017) — 207명. SAFE·나이·MEP·병변 부하/NIHSS를 순차 결합, 75% 정확.
• Prediction of Upper Limb Motor Recovery by the PREP2 Algorithm in a Nonselected Population: External Validation and Influence of Cognitive Syndromes. PMID 39162251 (2024) — 143명. 전체 78%지만 GOOD 46.5%·LIMITED 0%, MoCA<24에서 69.4% 대 93.1%(P=.01).
• Corticospinal tract lesion load: An imaging biomarker for stroke motor outcomes. PMID 26289123 (2015) — 76명. 중증군에서 wCST-LL이 임상 평가를 앞섬(R²=0.47 대 0.11, p=0.03). 비중증군은 최대 잠재력의 약 70% 회복.
• Predictive value of motor-evoked potentials for motor recovery in patients with hemiparesis secondary to acute ischemic stroke. PMID 37345693 (2023) — 61명. MEP 양성군 90일 회복 약 70%. 초기 FMA>38군의 비례 회복 30일 65.2±27.0%, 90일 83.7±24.6%.
• Enhancing upper limb motor recovery prediction after acute stroke using EEG and subacute data. PMID 41641382 (2026) — 비례회복 규칙을 벤치마크로 사용. 아급성기 중앙값 절대 오차 5.85 대 19.00, 급성기 5.87 대 8.80.