Paperis 아티클
덴마크의 23개 진료소를 무작위 배정해 같은 시험 결과를 두 형식으로 설명하게 했더니, 처방전을 실제로 받아 간 환자가 5.4%와 25.0%로 갈렸다. 두 설명 모두 정확한 옮김이었고, 이 시험이 잰 것은 조제율과 결정 확신·소통 만족도까지다.
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같은 약, 같은 시험 결과다. 달랐던 것은 의사가 환자에게 그것을 설명한 문장뿐이다.
덴마크 일반의 34명이 일하는 23개 진료소를 진료소 단위로 무작위 배정한 시험이 있다. 콜레스테롤강하 치료의 효과를 한쪽에서는 수명이 얼마나 늘어나는가로, 다른 쪽에서는 위험이 얼마나 줄어드는가로 설명하게 했다. 분석에 든 환자는 240명(112명 대 128명)이다. 처방전을 실제로 약국에서 받아 간 사람은 앞쪽 6명(5.4%), 뒤쪽 32명(25.0%)이었다. 결정에 대한 확신과 소통 만족도는 두 형식 사이에 차이가 없었다 (PMID 24686884).
여기서 잘라 내면 안 되는 것이 둘 있다. 하나, 두 설명은 모두 같은 시험 결과를 정확히 옮긴 것이다. 어느 쪽도 거짓이 아니다. 둘, 이 시험이 잰 것은 조제율과 확신·만족도이지 그 뒤 환자들에게 무슨 일이 있었는지가 아니다. 어느 형식이 옳은 결정을 이끄는지도, 이 치료가 얼마나 이로운지도 읽어 낼 수 없다. 갈린 것은 사람의 반응이다.
이 글은 그 반응을 다룬다. 형식이 판단을 얼마나 바꾸는지, 그 바뀜이 어디서 나타나고 어디서 나타나지 않는지, 그리고 그 형식이 논문을 떠난 뒤 어떻게 한 번 더 커지는지를 세운다. 새로 배울 말은 넷 — 프레이밍, 사건율, 자연빈도, 스핀이다. 미리 한 줄로 말해 두면 이렇다. 형식은 판단을 바꾼다. 다만 늘 이기지는 않는다.
⚠️ 아래 나오는 약과 검사와 수술의 이름은 전부 방법론적 사례다. 무엇이 좋고 나쁜지에 대한 판단이 아니고, 각 숫자는 그 연구의 설계와 대상 안에서만 뜻을 갖는다.
상대위험·절대위험·상대위험감소·절대위험감소·NNT·기저위험은 이 시리즈에서 "위험 50% 감소는 몇 명인가"를 다룬 글이 세웠다. 한 줄만 상기한다. 같은 결과를 상대적으로 적으면 크게 보이고 절대적으로 적으면 작게 보이며, 둘을 잇는 고리는 그 인구의 기저위험이다. 이 글은 그다음 질문을 맡는다 — 그래서 실제로 무슨 일이 벌어지는가.
프레이밍은 같은 사실을 어떤 문장으로 적을지 고르는 일, 곧 틀 짓기다.
어떤 수술을 받은 100명 중 98명이 한 달 뒤 살아 있었다고 하자. "100명 중 98명이 살아남는다"로 적을 수도, "100명 중 2명이 숨진다"로 적을 수도 있다. 같은 표를 가리키는 두 문장인데 읽는 사람에게 남는 것은 같지 않다.
형식이 고르는 것은 셋이다. 첫째는 어떤 척도로 적을 것인가 — 상대적으로 적을지 절대적으로 적을지, 백분율로 적을지 사람 수로 적을지. 둘째는 얼마 동안을 잴 것인가 — 10년인지 남은 평생인지. 셋째는 무엇을 셀 것인가다.
셋째를 부르는 말이 따로 있다. 연구가 세기로 정한 일을 사건이라고 하고, 그 일이 실제로 일어난 사람의 비율을 사건율이라고 한다. 심혈관 '사건'을 세느냐 심혈관 '사망'만 세느냐에 따라 사건율은 크게 달라진다.
이 셋이 모두 형식이고, 셋 다 판단을 바꾼다.
이건 통계를 배운 적 없는 사람만 헷갈리는 문제가 아니다.
브라질 리우데자네이루에서 치과의사 101명을 무작위 배정한 시험이 있다. 항생제를 함께 쓰는 잇몸 치료의 이득 — 여러 개의 치아를 잃는 일을 피하는 것 — 을 한쪽에는 사람 수로, 다른 쪽에는 상대위험감소로 제시하고 다섯 문항에 답하게 했다. 항생제를 썼을 때를 물은 문항에서는 사람 수 군 26명(50%), 상대위험감소 군 14명(29%)이 맞혔다(p = 0.04). 그런데 항생제를 쓰지 않았을 때를 물은 문항(17명 33% 대 12명 25%, p = 0.39)과 두 문항을 모두 맞힌 사람(16명 31% 대 12명 25%, p = 0.51)에서는 차이가 없었다.
저자들의 결론을 먼저 옮긴다 — 제시 형식과 무관하게 대부분의 치과의사가 치료의 이득을 정확히 이해하지 못했다. 사람 수로 제시했을 때 정확히 이해한 사람이 조금 더 많았을 뿐이다 (PMID 39109767).
형식은 차이를 만들었다. 그런데 그 차이가 문제를 해결하지는 않았다 — 이 글의 두 얼굴이 여기 다 있다.
수리력 자체를 재 본 조사도 있다. 전신마취 예정 수술 환자(213명, 42%)와 같은 기관 전문의(268명, 53%)에게 문항 다섯 개짜리 같은 설문을 보냈다. 환자 점수 중앙값은 5점 만점에 4점이었는데 32%가 3점 이하였고, 자기 점수를 평균 0.5점 높게 짐작했다. 의사 점수는 더 높았고 짐작과 실제가 어긋나지 않았다. 다만 저자들은 일부 의사도 수리력이 낮았다고, 그리고 낮은 수리력이 위험 감소를 이해하지 못하는 것과 연관됐다고 적는다 (PMID 32304457).
척도만이 아니라 시간과 사건도 판단을 바꾼다.
미국 140개 진료기관 레지스트리에 참여한 2,708명(적격자의 76.9%)에게 같은 가상 환자의 위험을 세 가지로 보였다 — 10년 심혈관 사건 위험 15%, 10년 심혈관 사망 위험 4%, 평생 심혈관 사건 위험 50%.
위험을 "높음~매우 높음"으로 본 비율은 평생 위험에서 70.1%, 10년 사건 위험에서 31.4%, 10년 사망 위험에서 25.7%였고(둘 다 P < .001) 약을 먹을 의향도 같은 순서였다(77.9% / 68.1% / 63.1%). 참가자는 숫자만·막대그래프·얼굴 그림문자 중 하나를 무작위로 받았는데, 그림문자를 본 사람들이 중증도 인식과 치료 고려 의향이 가장 낮았다. 저자들의 결론은 형식·시간 지평·결과가 모두 환자 인식에 영향을 주므로 위험 소통 도구를 설계할 때 함께 고려해야 한다는 것이다 (PMID 30419113).
같은 사람, 같은 병, 같은 자료다. 바뀐 것은 얼마 동안을 재는가와 무엇을 세는가뿐이었다.
여기가 가장 조심해야 할 대목이다. "형식만 바꾸면 된다"로 달리기 쉬운데, 그렇게 말하지 않는 시험이 여럿 있다. 저자 결론부터 옮긴다.
골밀도 검사. 검사를 받는 환자 200명을 네 군으로 무작위 배정했다. 골절 위험을 "일이 일어날 확률"로 적을지 "일어나지 않을 확률"로 적을지, 치료 이득을 자연빈도로 적을지 NNT로 적을지의 조합이다. 저자들의 결론은 이렇다 — 틀을 바꾼 것은 치료가 필요하다는 참가자의 생각에도, 자기 골절 위험을 보는 눈에도 거의 영향을 주지 않았다. 예방 약물을 고려할 만하다고 본 5년 골절 위험 문턱의 중앙값은 50~60%였고 제시 후에도 크게 달라지지 않았으며, 이 결과들에서 무작위 배정군 사이의 차이는 없었다. 다만 같은 논문에 다른 일도 적혀 있다. 참가자가 처음 짐작한 5년 위험은 계산기 추정치보다 임의 골절에서 2~3배, 고관절 골절에서 10~20배 높았는데, 설명을 들은 뒤 절반으로 줄었다(여전히 계산기 값보다는 높았다). 그리고 같은 초록이 곧바로 한정한다 — 위험과 치료 이득에 대한 정보를 받았어도 약을 먹겠다는 참가자의 의향은 크게 달라지지 않았다. 형식도 이기지 못했고, 정보를 준 것이 움직인 것은 위험 추정치까지였다 (PMID 28188155).
시각화. 네덜란드 일반 인구 393명이 백분율과 자연빈도를 오가는 기본 변환 네 문제를 풀었다. 문제마다 아이콘 배열·원그래프·막대그래프·시각화 없음 중 하나가 무작위로 붙었고, 누가 무엇을 받았는지는 조사자도 몰랐다. 응답자의 60%가 네 문제를 모두 맞혔고, 시각화는 정답률과 연관되지 않았다(오즈비 1.08, 95% CI 0.69–1.69). 세 종류 모두 그랬고, 위험 형식도 위험 크기도 연관이 없었다. 대신 나이가 젊을수록·교육 수준이 높을수록 점수가 높았다. 저자들이 붙인 단서도 함께 옮긴다 — 이 결과는 단일 절대위험을 글자 그대로 전달하는 것이라는 좁은 목적에 한정되며, 시각화가 사용자 경험이나 위험 소통에 대한 인식, 그에 이어지는 환자 참여에 어떤 효과를 내는지는 아직 규명되지 않았다 (PMID 31901707).
이해가 늘어도 선택이 안 바뀔 때. 이형성 모반이라는 점에 대한 환자 의사결정 보조도구를 정량형과 정성형으로 무작위 배정한 A/B 시험이 있다(미국 성인 600명). 정량형은 스스로 매긴 이해도(80 대 72, P = .008)와 결정 확신(P = .003)을 높였고 흑색종 위험 인식을 낮췄다. 그런데 절제 의향은 달라지지 않았다(52% 대 53%, 오즈비 1.04, P = .818). 의향을 움직인 것은 중증도 표기였고(경도 31%, 중등도 41%, 중증 72%, P < .001), 그 표기는 이해도에는 영향을 주지 않았다. 저자들의 결론이 이 절 전체의 요약에 가깝다 — 정량형이 이해를 높이는 것은 맞지만 치료 의향을 주로 이끄는 것은 진단명의 중증도이며, 이해도가 높은데도 참가자의 약 3분의 1이 전문가 권고와 다른 선택을 했다. 개인의 가치가 치료 선택을 이끈다 (PMID 41893389).
여기서 냉소로 가면 안 된다. 이 셋이 말하는 것은 "사람은 어차피 숫자에 속는다"가 아니다. 형식은 문장을 정확하게 만드는 일이지, 결정을 대신하는 일이 아니다. 정확한 문장을 읽고도 다르게 결정하는 것은 오류가 아니라 가치의 문제다.
압축은 논문 안에서 끝나지 않는다. 그다음 사슬도 실제로 추적된 적이 있다.
여기서 새 말이 하나 필요하다. 스핀은 결과를 실제보다 이롭게 보이도록 쓰는 보고 방식이다. 거짓말과는 다르다 — 숫자는 그대로 두고 어디에 눈길을 두게 할지만 고른다. 잘 나오지 않은 1차 결과 대신 잘 나온 부차적 결과를 결론으로 올리거나 한정어를 떼는 식이고, 의도적일 수도 아닐 수도 있다.
출발점은 흔히 논문 자신이다. 2009년 12월~2010년 3월 한 보도자료 데이터베이스의 498건에서 두 군 평행설계 무작위시험 70건을 추린 코호트 연구가 있다. 스핀은 초록 결론의 28건(40%)과 보도자료의 33건(47%)에서 확인됐고, 다변량 분석에서 보도자료의 스핀과 연관된 유일한 요인은 초록 결론의 스핀이었다(상대위험 5.6, 95% CI 2.8–11.1). 보도자료만 읽으면 결과가 과대평가되는 경우가 19건(27%)이었다. 기사가 확인된 41건 중 21건(51%)에 스핀이 있었는데 대체로 같은 종류였고, 기사만 읽으면 과대평가되는 경우가 10건(24%)이었다 (PMID 22984354).
같은 방향을 훨씬 큰 표본에서 잰 조사도 있다. 설계는 후향적 내용분석이라 두 진술의 강도가 함께 움직이는지를 재는 것이지 어느 쪽이 원인인지를 세우지는 않는다. 2011년 영국 주요 대학 20곳의 생의학·보건 보도자료 462건과 관련 기사 668건을 원논문과 대조했다. 보도자료의 40%(95% CI 33–46)가 원논문을 넘어선 행동 권고를, 33%가 상관자료에서 끌어낸 인과 진술을, 36%가 동물연구에서 사람으로의 추론을 담고 있었다. 보도자료에 과장이 있을 때 기사에 같은 과장이 있는 비율은 각각 58%·81%·86%, 없을 때는 17%·18%·10%였다(오즈비 6.5, 20, 56). 그런데 과장된 보도자료가 기사를 더 많이 끌어냈다는 증거는 거의 없었다. 저자들이 결론에서 가리킨 것은 비관이 아니라 지점이다 — 학술 보도자료의 정확도를 높이는 것이 오도하는 건강 기사를 줄이는 핵심 기회일 수 있다 (PMID 25498121).
이 결과는 그 뒤 두 번 더 검증됐다.
한 번은 재현이다. 2014·2015년 영국 대학 자료로 다시 재 봤더니 행동 권고 과장에 대한 연관은 재현되지 않았고, 인과 진술과 사람으로의 추론에 대한 연관은 재현됐다. 저자들의 전체 정리는 이렇다 — 기사 진술의 강도는 대체로 보도자료 진술의 강도와 함께 가며, 과장한 진술이 기사를 유의하게 더 많이 얻는다는 근거는 없다 (PMID 31728413).
한 번은 개선이다. 상관자료에 대한 인과 과장을 담은 보도자료 비율은 2014년 28%(95% CI 16–45)에서 2015년 13%(6–25)로 낮아졌다. 다만 기사 쪽 감소는 유의하지 않았고 연관은 여전히 강했다. 저자들은 이것이 상관 증거이므로 다른 요인이나 자연적 변동 때문일 수 있다고 명시한다 (PMID 32500096).
사슬의 끝에서 사람의 판단이 실제로 움직이는지도 실험으로 확인됐다. 환자·보호자 온라인 커뮤니티에서 900명을 모집해, 같은 연구를 다룬 기사를 스핀이 있는 원문과 스핀을 걷어 내 다시 쓴 판본 중 하나로 무작위 배정해 읽히고 "이 치료가 환자에게 이로울 확률"을 0에서 10까지로 매기게 했다. 세 시험이 각각 다른 연구 단계의 기사를 다뤘고, 스핀이 있는 판본을 읽은 쪽 점수가 일관되게 높았다 — 전임상 7.5 대 5.8, 초기 임상 비무작위 7.6 대 5.8, 후기 무작위시험 7.2 대 4.9(평균차 1.7·1.8·2.3, 모두 p < 0.001) (PMID 31159786).
여기서 언론 탓으로 흘러가면 사실을 놓친다. 이 문헌이 반복해 가리킨 출발점은 논문 자신의 초록 결론이다.
여기까지가 문제다. 이 문헌은 개선책을 내놓고 그 효과를 실제로 재는 데까지 갔다.
다발경화증 환자들에게 가상의 임상시험 결과를 보여 주고 이해도를 잰 반복측정 연구다. 이득과 위해를 절대 표현·상대 표현·NNT와 NNH(NNT를 위해 쪽으로 뒤집어, 한 명이 해를 입기까지 몇 명을 치료하게 되는지 센 값)로 제시하고, 각 방법에 기저 정보를 붙이거나 붙이지 않는 두 조건을 함께 돌렸다. 이해도 점수는 절대 표현(3.99)이 상대 표현(2.93)이나 NNT·NNH(2.89)보다 높았다(둘 다 P < 0.001). 그런데 한 실험 안에서 차이가 가장 크게 벌어진 축은 다른 쪽이었다 — 모든 방법에 기저 정보를 붙였을 때 5.04, 붙이지 않았을 때 1.50이었다(P < 0.001). 이해도는 치료 결정의 갈등과는 연관되지 않았고, 수리력·지능·인지 기능은 이해도와 유의하게 연관됐다. 저자들의 권고는 위험과 이득을 절대 표현으로, 기저 정보와 함께 전달하고 수리력·지능·인지 기능이 낮은 환자를 따로 지원하라는 것이다 (PMID 30005747).
⚠️ 이 숫자를 "기저위험 병기가 모든 개선책 가운데 가장 효과가 크다"로 넓히면 안 된다. 한 실험 안에서 두 조건을 견준 결과이지, 여러 개선책을 가로질러 크기를 매긴 것이 아니다.
부작용 쪽에서도 같은 방향이 나왔다. 여성 268명에게 어떤 약의 부작용 위험이 올라간다는 가상 시나리오를 주고, 위험 증가를 상대위험·절대위험·NNH 중 하나로 제시하며 기저위험 정보를 넣거나 뺐다. 기저 정보를 제공하면 위험 추정이 유의하게 정확해지고 만족도가 올라갔다. 다만 저자들은 곧바로 단서를 붙인다 — 그렇게 해도 추정치는 여전히 실제 위험보다 상당히 높았다. 기저 정보가 있을 때는 형식들 사이에 차이가 없었고, 없을 때는 절대위험 표현이 가장 정확한 수행을 이끌었다. 저자들은 결론에서 NNH 사용을 지지하는 결과는 없었다고 못 박고, 일반인에게 NNH나 NNT를 제시하기 전에 더 많은 연구가 필요하다고 단서를 단다 (PMID 16242904).
기저위험을 어떤 형식으로 적느냐도 중요했다. 일반인 1,234명에게 심장질환 위험을 낮추거나 높이는 가상 시나리오를 주고, 상대위험 변화와 함께 기저위험을 백분율로 주거나 빈도로 준 실험 네 건이다. 빈도로 주면 이득과 위해에 대한 이해가 촉진됐고, 백분율은 오히려 이해를 방해하는 경우가 많았다 — 많은 참가자가 상대위험감소를 절대위험감소로 오해했다. 수리력이 높은 사람이 대체로 더 잘했지만 모든 참가자가 빈도 형식에서 이득을 봤다. 저자들은 가상 시나리오·비대표 표본이라는 한계를 밝히고, 결론에 정직한 단서를 붙인다 — 전체적으로, 치료의 이득과 위해를 상대위험 변화 형태로 전달하는 것은 기저위험을 명시적으로 함께 줘도 여전히 문제로 남는다 (PMID 24803429).
자연빈도는 위험을 "1,000명 중 8명"처럼 사람 수로 적는 방식이다. 1,000명을 세어 나가듯 적어서, 몇 명 중 몇 명인지가 문장 안에 남는다. 주요 기관들이 검사 결과를 이 형식으로 제시하도록 권장해 왔다 (PMID 27034447).
다만 이 도구의 근거가 어디서 쌓였는지를 알아야 한다. 이 절이 인용하는 자연빈도 실험은 하나도 빠짐없이 치료 이득의 크기가 아니라 검사 결과의 해석에서 나왔다. 검사가 양성으로 나왔을 때 실제로 병이 있을 확률을 구하는 문제이고, 그 확률을 양성예측도라고 부른다.
비교 대상은 조건부확률 표기다 — 같은 사실을 "0.8%"처럼 백분율로 적는 쪽이다. 그 영역의 근거는 두껍다. 20년치 연구를 모은 메타분석은 문헌 35편에서 226개의 수행 추정치를 통합하고 수리력·전문성, 유인과 채점 기준, 문제를 적는 방식을 조절변수로 검토했는데, 짧은 메뉴 형식(계산이 덜 필요하도록 겹치는 경우를 함께 보여 주는 짧은 표기)과 시각 보조가 가장 강한 축에 드는 조절 효과를 보였고 이들은 조건부확률 형식과 자연빈도 형식 양쪽 모두의 수행을 개선했다 (PMID 29048176).
고령자에게서도 같은 방향이 나왔다. 젊은 성인 115명과 노인 47명에게 두 가지 선별검사 정보를 준 실험에서, 조건부확률로 제시했을 때 적어도 한 과제에 정확한 추정을 낸 비율은 젊은 성인 15%·노인 18%였는데 자연빈도로 제시하자 55%·58%가 됐다. 훈련 없이 나타난 차이다. 다만 수리력 점수가 높은 참가자가 더 잘했고, 저자들의 결론은 자연빈도가 젊은 환자와 고령 환자를 — 수리력이 낮은 사람을 포함해 — 돕는다는 것이다 (PMID 19129155).
개별 실험의 숫자도 크고, 교육과 결합했을 때가 가장 좋았다. 의대생 577명을 사전·사후 설계로 잰 연구에서, 조건부확률로 제시된 문항의 정답률은 훈련 전 34%였고 같은 정보를 자연빈도로 제시하면 훈련 없이도 68%로 올랐다. 조건부확률을 자연빈도로 바꿔 베이즈 규칙에 적용하는 법을 훈련한 뒤에는 조건부확률 문항도 64%가 됐고, 훈련과 자연빈도 제시를 함께 하면 89%였다 (PMID 36747214).
그러나 이 도구에는 반박이 붙었고, 논쟁은 아직 살아 있다.
한 논문은 자연빈도 제시가 보건서비스 이용자와 환자 표본의 많아야 5분의 1에게만 이득이 되며 상당한 이득을 보고한 연구는 단 한 편뿐이었다고 지적했다. 그 연구를 온라인 응답자로 재현했더니 앞서 보고된 이득이 채점 방식의 인공물로 돌아갔고, 자연빈도가 규범적으로 옳은 평가와 상충하는 평가를 유발할 수 있으며 그런 평가가 역설적으로 단일사건 확률에서 더 적었다. 결론은 홍보에 신중하라는 것이었다 (PMID 27034447).
반박에 대한 반박도 나왔다. 세 가지 분석이다 — 문제가 된 '50-분할' 채점법이 알려진 오류를 이해로 오분류한다는 것, 여러 참가자 집단이 푼 추가 문제 21개 중 19개에서 그 채점 기준이 원저자들의 결과를 뒷받침하지 못한다는 것, 평균편차 채점법을 쓰면 자연빈도 쪽 추정치가 정답에 더 가깝다는 것 (PMID 29448883).
자연빈도가 모든 상황에서 최선은 아니라는 것도 확인됐다. 의대생 167명과 심리학과 학생 162명의 사전등록 무작위 교차 시험에서, 검사 하나의 양성예측도를 맞힌 비율은 자연빈도 36.2%로 오즈·우도비(검사 결과가 확률을 몇 배로 바꾸는지를 곱셈으로 적는 또 다른 표기) 21.6%보다 높았다(오즈비 2.41). 그런데 연속된 두 검사의 양성예측도에서는 오즈·우도비 10.6%가 자연빈도 4.9%보다 높았다(오즈비 2.73). 스스로 매긴 이해도는 자연빈도 쪽이 훨씬 높았다. 저자들의 제안은 어느 하나를 버리는 것이 아니라 자연빈도와 함께 오즈·우도비를 가르치자는 것이다 (PMID 40205446).
정직한 정리는 이렇다. 논쟁의 어느 쪽도 "형식만 바꾸면 이해가 따라온다"고 말하지 않는다. 옹호하는 쪽조차 훈련과 결합했을 때 수행이 가장 좋았다고 보고한다 (PMID 36747214). 두 이론 진영을 함께 검토한 메타분석은 시각 보조 같은 다른 요소가 두 형식 모두를 끌어올린다고 적는다 (PMID 29048176). 그리고 이 근거가 검사 결과 해석에서 나왔다는 사실 자체가 한계다 — 치료 이득의 크기를 자연빈도로 적으면 얼마나 나아지는가는 이 절의 실험들이 답한 질문이 아니다.
절대위험 자체를 백분율과 자연빈도로 동시에 적자는 제안도 있다. 주요 비뇨기암 수술의 수술 전후 사망률을 두 형식으로 정리한 보고는, 전 술식에 걸친 30일 사망률 0.02~2.70%, 90일 사망률 0.07~5.57%를 자연빈도로 옮기면 5,577명당 1명에서 37명당 1명 사이라고 적는다. 저자들의 결론은 두 형식이 수학적으로 동일하지만 서로를 보완하며 국제 벤치마크와 함께 둘 다 보고하는 것이 위험 소통을 도울 수 있다는 것이고, 한계로는 잔여 이질성과 데이터셋 중복 가능성을 명시한다. 여기서 볼 것은 표기 형식이다 — 이 수치들은 여러 코호트를 모은 서술적 벤치마크이지 개별 환자의 위험이 아니다 (PMID 42134078).
암 검진·예방·치료 결정을 돕는 열 가지 방법을 정리한 논평도 같은 방향이다. 실증적으로 이해나 의사결정을 개선한 것으로 확인된 열 가지에 상대위험 대신 절대위험을 빈도로 제시하는 것, 치료가 기존 기저 수준에서 위험을 어떻게 바꾸는지 분명히 하는 형식, 그리고 쉬운 말이 들어 있다. 저자들이 그다음에 의료진에게 권한 것에는 쉬운 말과 그림문자, 상대위험 대신 절대위험이 들어 있다. 검사 해석 밖에서도 빈도 표기를 지지하는 진술은 있다는 뜻이다 — 다만 이것은 논평이라 새 자료를 싣지 않는다 (PMID 21931068).
다만 이 분야 전체에 대한 정직한 평가도 적어 둔다. 위험 소통을 검토한 한 종설은 의사와 환자 모두 상대위험감소보다 'NNT'를 파악하기 어려워한다고 적고, 정량적·정성적 방식이 여럿 있지만 어느 하나가 낫다는 합의는 제한적이라고 결론짓는다 (PMID 15962835).
논문이 정확하기만 하면 나머지는 남의 일이라는 생각. 이 글의 마지막 오해다.
압축은 논문 밖에서 더 일어나고 그 출발점은 흔히 논문 자신의 초록 결론이다. 보도자료 스핀의 유일한 연관 요인이 초록 결론의 스핀이었다는 것 (PMID 22984354), 보도자료의 과장이 기사의 과장을 강하게 예측한다는 것 (PMID 25498121)이 근거이고, 그렇게 압축된 기사가 환자·보호자의 이득 판단을 밀어 올린다 (PMID 31159786). 다만 여기서도 잘라 내지 말 것 — 이 연관은 부분적으로만 재현됐고 (PMID 31728413), 문제가 널리 알려진 뒤 보도자료의 인과 과장은 줄었다 (PMID 32500096).
초록이나 기사에서 숫자를 만났을 때 물어볼 것은 앞에서 본 셋 그대로다. 어떤 척도로 적혀 있나(상대인가 절대인가, 백분율인가 사람 수인가), 얼마 동안을 잰 숫자인가, 무엇을 센 숫자인가('사건'인가 '사망'인가). 하나만 바뀌어도 같은 자료가 다르게 읽힌다.
이 글이 남기려는 문장은 하나다. 형식은 문장을 정확하게 만드는 일이지, 결정을 대신하는 일이 아니다. 형식을 고쳐도 이해가 저절로 따라오지 않는다는 것을 여러 시험이 보였고, 이해가 늘어도 선택은 각자의 가치를 따랐다. 그렇다고 형식이 상관없다는 뜻은 아니다 — 같은 결과를 다르게 설명한 것만으로 약을 받아 간 사람의 비율이 5.4%와 25.0%로 갈렸다.